2025上半年软考软件设计师考试案例分析真题(网友回忆版)

2025上半年软考软件设计师考试案例分析练习题(网友回忆版)一、案例一（共25分）【说明】某互联网教育公司拟重构其在线直播课堂系统。原系统采用单体架构，随着并发量激增，出现以下问题：1.教师端推流延迟高，高峰期可达8秒；2.学生端播放卡顿率15%，且无法根据网络自适应码率；3.课堂互动消息丢失率3%，导致学生提问无人应答；4.系统无法水平扩展，单节点CPU利用率飙至95%即触发雪崩。公司技术委员会决定采用微服务+云原生方案，并任命你为首席软件设计师。请回答下列问题。1.（4分）图11为旧系统推流链路时序：教师端采集→NGINX转发→单体Java服务→Redis缓存→CDN回源。请用200字以内指出产生8秒延迟的最可能两处瓶颈，并给出量化依据。答案：瓶颈1：单体Java服务采用同步阻塞模型，一次推流请求占用Tomcat连接池线程约200ms，高峰期并发3000路，线程池上限800，排队时延=（3000800）×200ms/800=550ms，经4级重试放大至约4s。瓶颈2：Redis缓存未做分片，单实例QPS上限8万，实际峰值12万，命令排队P99延迟1.2s，CDN回源重试两次累加至2.2s，两处合计6.2s，再叠加网络抖动即可达8s。2.（6分）新方案拟将推流服务拆分为三个微服务：ingest（收流）、transcode（转码）、schedule（调度）。图12给出一种基于Kafka的异步架构：教师推流→ingest→KafkatopicA→transcode→KafkatopicB→schedule→CDN。（1）若KafkatopicA设置partition=6，ingest实例=8，transcode实例=4，请计算理论上最大并行转码路数，并指出限制因素。（2）当其中一台transcode实例宕机，Kafka重平衡耗时约40s，期间课堂已结束，如何在不增加机器前提下将重平衡时间降至5s以内？给出具体参数调整与原理。答案：（1）最大并行转码路数=min(partition数,transcode实例数)=min(6,4)=4路。限制因素为partition数，因一条流只能映射到一个partition，超过4个实例也无法提升并行度。（2）将session.timeout.ms从30s降到6s，erval.ms从3s降到1s，erval.ms从5min降到45s；同时启用Kafka的StaticMembership功能，设置group.instance.id，避免全量重平衡，仅触发增量再均衡，时间可压缩至4s。3.（5分）互动消息服务要求端到端延迟≤300ms、丢失率≤0.1%。现有两种技术选型：A.RabbitMQ镜像队列；B.gRPC双向流+etcd服务发现。请从延迟、丢失、扩展性、运维成本四个维度对比，给出选型结论并说明理由，字数250字以内。答案：延迟：gRPC双向流基于HTTP/2，一跳网络RTT20ms，应用层处理50ms，总计70ms；RabbitMQ镜像同步跨机房RTT40ms，发布确认100ms，合计140ms。丢失：gRPC采用TCP重传+应用ACK，故障时自动重连，丢失率0.01%；RabbitMQ镜像队列在脑裂时可能丢消息，丢失率0.3%。扩展性：gRPC无中心Broker，水平扩展只需增加节点；RabbitMQ镜像队列受限于主节点内存，扩展需人工分片。运维：gRPC仅维护etcd三节点，RabbitMQ需监控镜像同步延迟、磁盘水位。综合选B。4.（4分）转码服务需支持H.264→H.265实时转码，1080p@30fps，单路CPU占用约核。若采用Kubernetes+HPA，指标为CPU60%，请估算在课堂高峰5000路并发时，需准备的Pod副本范围（min～max），并写出HPAYAML片段（含metric及scaleTargetRef）。答案：单路占核，5000路共需5000×=2083核；每Podrequest=2核，则副本数=2083/(2×0.6)≈1736；考虑buffer取min=1800，max=2500。YAML：```yamlapiVersion:autoscaling/v2kind:HorizontalPodAutoscalermetadata:name:transcodehpaspec:scaleTargetRef:apiVersion:apps/v1kind:Deploymentname:transcodeminReplicas:1800maxReplicas:2500metrics:type:Resourceresource:name:cputarget:type:UtilizationaverageUtilization:60```5.（6分）公司要求可灰度发布，且支持按“课堂维度”金丝雀5%流量。ServiceMesh采用Istio，课堂ID位于HTTPHeaderxclassid。请给出VirtualService与DestinationRule配置，实现课堂IDhash值模100在0～4的流量路由至canary子集，其余至stable，并保证会话黏性。代码不超过50行。答案：```yamlapiVersion:networking.istio.io/v1beta1kind:VirtualServicemetadata:name:ingestvsspec:hosts:ingesthttp:match:headers:xclassid:regex:"^.[04]$"route:destination:host:ingestsubset:canaryheaders:response:set:xversion:canaryroute:destination:host:ingestsubset:stableheaders:response:set:xversion:stableapiVersion:networking.istio.io/v1beta1kind:DestinationRulemetadata:name:ingestdrspec:host:ingesttrafficPolicy:loadBalancer:consistentHash:httpHeaderName:xclassidsubsets:name:stablelabels:version:stablename:canarylabels:version:canary```二、案例二（共25分）【说明】某城商行拟建设“统一支付清算平台”，需接入银联、网联、微信、支付宝等渠道，并支持贷记卡、借记卡、数字人民币。系统需满足：1.交易峰值TPS12000，99.9%请求响应时间≤500ms；2.资金安全性要求“零差错”，交易状态必须与银行核心账务一致；3.支持幂等出款，重复提交仅执行一次；4.监管要求保留交易日志至少15年，不可篡改。技术团队采用SpringCloudAlibaba+MySQL8.0+ShardingSphere+RocketMQ+TiDB构建方案，你是架构师。1.（5分）图21给出交易主流程：网关→风控→路由→渠道→清算→记账。其中“记账”环节需同时写MySQL分库分表与TiDB，若采用SeataAT模式，全局事务耗时800ms，远超500ms指标。请给出两种优化思路，使耗时降至400ms以内，并评估数据一致性风险。答案：思路1：将记账异步化，交易主流程只落订单表状态“记账中”，发送RocketMQ事务消息，消费端幂等写MySQL与TiDB，响应时间降至120ms；风险：若MQ未收到Half消息，交易状态与账务不一致，需对账补偿。思路2：采用MySQL本地事务+TiDB异步回放，通过Canal抽取binlog，写入TiDB延迟3s，响应时间200ms；风险：TiDB延迟窗口内若MySQL故障，无法提供完整监管数据，需双写缓冲表兜底。2.（4分）幂等出款需防止“并发重复提交”与“网络重试”两类场景。现有出款订单表结构(out_order_idPK,channel_id,amount,status,create_time,update_time)。请给出MySQL唯一索引设计，并写出Java伪代码实现“并发重复提交”场景的锁机制，要求无分布式锁，仅依赖数据库。答案：唯一索引：UNIQUEKEYuk_channel_out(channel_id,out_order_id)。伪代码：```java@Transactionalpublicvoiddisburse(StringchannelId,StringoutOrderId,BigDecimalamount){try{mapper.insertIgnore(channelId,outOrderId,amount,"INIT");}catch(DuplicateKeyExceptione){Ordero=mapper.select(channelId,outOrderId);if("SUCCESS".equals(o.getStatus()))return;if("INIT".equals(o.getStatus())&&System.currentTimeMillis()o.getCreateTime()<5000){thrownewConcurrentException();}mapper.updateStatus(channelId,outOrderId,"PROCESSING");}callChannel();mapper.updateStatus(channelId,outOrderId,"SUCCESS");}```3.（6分）监管日志采用区块链存证，每区块存1000笔交易哈希，区块内使用Merkle树，根哈希写入以太坊。请计算在TPS12000场景下，每年产生的区块数量、链上写入Gas费用（假设每写1次根哈希消耗Gas5万，ETH价格1万元，Gasprice20Gwei），并评估该方案经济性；若不可接受，给出替代方案。答案：每年区块数=12000×3600×24×365/1000=378.432百万块；每块Gas费=5万×20Gwei=0.001ETH，年费用=378.432×0.001=0.3784万ETH≈3784万元。经济性不可接受。替代：采用联盟链HyperledgerFabric，将根哈希批量写入自建链，每10分钟一个区块，年区块数=52560，硬件成本3台服务器≈30万元，可节省99.2%。4.（5分）渠道侧对账文件每日凌晨2点推送，大小500MB～2GB，格式CSV。需30分钟内完成解析、校验、入库，并发现差异。请给出基于SpringBatch的分片策略、并行度、线程池参数，并写出核心ItemReader伪代码，要求支持断点续跑。答案：分片策略：按行数范围分片，每100万行一片，2GB文件约2000万行→20片；并行度=20；线程池：ThreadPoolTaskExecutorcore=16,max=20,queue=4。ItemReader伪代码：```java@Bean@StepScopepublicFlatFileItemReader<ChannelTxn>reader(@Value("{stepExecutionContext[start]}")Longstart,@Value("{stepExecutionContext[end]}")Longend){FlatFileItemReader<ChannelTxn>reader=newFlatFileItemReader<>();reader.setResource(newFileSystemResource("channel.csv"));reader.setLinesToSkip(Value());reader.setMaxItemCount(Value()Value());reader.setLineMapper((line,num)>{String[]cols=line.split(",");returnnewChannelTxn(cols[0],cols[1]);});reader.setRecordSeparatorPolicy(newDefaultRecordSeparatorPolicy());reader.setSaveState(true);returnreader;}```5.（5分）系统上线后，发现RocketMQ集群在晚高峰出现消费堆积，消费TPS8000，生产TPS12000，单条消息2KB，broker磁盘IOutil90%。请给出三级降级方案：一级降级保交易，二级降级保日志，三级降级保通知，每级措施与损失评估不超过150字。答案：一级：关闭非关键短信通知，减少30%消息，堆积缓解，用户无感知。二级：将监管日志从同步刷盘改为异步，每5秒刷一次，丢消息概率0.1%，可通过对账补偿。三级：丢弃营销类消息，允许1%用户收不到广告，交易链路无损，业务方接受。三、案例三（共25分）【说明】某省级“健康码”系统在2022年峰值QPS8万，2025年春节预测峰值QPS30万。系统采用Java+MySQL+Redis，部署在私有云。数据库主库单机已跑满，Redis6.0集群出现大key热键问题，导致节点倾斜，最大分片CPU95%，其它仅10%。省里要求：1.春节期间系统不可降级；2.码颜色更新延迟≤1s；3.预算仅允许新增2台物理机（64核256GB）。你是新任首席设计师。1.（4分）图31给出当前Redis大key分布：key=province_city_code，value为Hash，field=user_id，value=颜色，单key达600MB，命中QPS5万。请给出两种数据拆分方案，并计算拆分后最大分片QPS。答案：方案1：按user_id末两位拆成100个key，如health:color:34，每个key平均6MB，5万QPS均摊至100个分片，每分片QPS=500。方案2：将Hash改为RedisString，每用户一个key，采用hashtags{userid}，让同一用户落到同一分片，使用CRC16模16384，最大分片QPS=50000×1.5/16384≈4.6，热点消失。2.（5分）MySQL主库单实例已跑满，采用InnoDB，磁盘NVMe，CPUsys70%，usr25%，iowait2%。explain发现99%查询走唯一索引，仍无法压测通过30万QPS。请给出两种零停机扩容方案，要求数据零丢失、无需业务改SQL、且能在2台新机完成。答案：方案1：采用MySQL8.0GroupReplication，先将新机作为异步备库，延迟<1s后切换为组复制，滚动切换主库，业务通过KeepalivedVIP漂移，零丢失。方案2：使用PolarDBforMySQL共享存储，只读节点横向扩展，通过代理层自动读写分离，无需改SQL，扩容时间=添加只读节点10分钟。3.（6分）码颜色更新链路：防疫系统→Kafka→Flink→Redis。现发现Flink背压严重，checkpoint超时。日志显示keyBy(user_id)后数据倾斜，个别subtask处理量10倍于其它。请给出三种解决倾斜的技术手段，并给出核心代码片段。答案：手段1：两阶段keyBy，先前缀随机打散，再原key汇总；代码：```javaDataStream<ColorEvent>stream=env.addSource(kafka);stream.map(e>newTuple2<>(ThreadLocalRandom.current().nextInt(0,100)+"_"+e.getUserId(),e)).keyBy(t>t.f0).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1))).reduce((a,b)>b).map(t>t.f1).keyBy(ColorEvent::getUserId).addSink(redisSink);```手段2：自定义分区器，将热点用户单独路由到一组并行度更高的下游节点。手段3：使用FlinkStateTTL+MapState，异步批量写Redis，降低同步阻塞。4.（5分）私有云仅剩余2台物理机，需承载30万QPS，且留30%余量。现评估：每台64核256GB；单Java实例在4C8GB容器下峰值1万QPS；Nginx+OpenResty在8C16G下峰值5万QPS；Redis单分片在16C32G下峰值8万QPS。请给出最优容器规格与数量配比，并计算资源利用率。答案：Java容器：30万/1万=30个，每个4C8GB，共120C240GB；Nginx：30万/5万=6个，每个8C16GB，共48C96GB；Redis：30万/8万=4个分片，每个16C32GB，共64C128GB；总计232C464GB。两台物理机共128C512GB，资源不足。优化：Java容器缩容至2C4GB，单实例QPS降至0.8万，需38个，共76C152GB；Nginx保留6个48C96GB；Redis采用8C16G单分片QPS4万，需8个分片，共64C128GB；总计188C376GB，余量=(512376)/512=26.6%，满足。5.（5分）省里要求“码颜色更新延迟≤1s”，现有链路实测P99延迟1.8s。图32给出火焰图，发现Kafkaproducerlinger.ms=1000ms为最大瓶颈。请给出三级优化策略，并预测优化后P99。答案：策略1：linger.ms降至5ms，batch.size从16KB提到128KB，P99降至600ms；策略2：producer启用snappy压缩，网络传输减少60%，P99再降至400ms；策略3：Flink采用minibatch+异步I/O，单条Redis命令延迟从1ms降至0.2ms，整体P99降至280ms，满足≤1s。四、案例四（共25分）【说明】某大型电商“618”大促，商品详情页峰值QPS50万，页面大小1.2MB。原架构：浏览器→CDN→源站Java→Redis→MySQL。2024年大促CDN回源带宽20Gbps，源站网卡打满，导致503。2025年业务方新增“短视频导购”功能，视频平均6MB，峰值QPS5万，总带宽预估=5万×6MB=2.4Tbps，远超现有能力。技术委员会决定采用“边缘计算+动态加速”方案，你是技术负责人。1.（5分）视频内容冷启动延迟要求≤500ms，现有命中率仅60%。请给出一种基于机器学习的边缘预热算法，描述特征、标签、模型及更新频率，并给出伪代码。答案：特征：商品ID、类目、主播粉丝数、历史点击、库存、价格折扣；标签：未来5分钟是否被请求；模型：LightGBM二分类，AUC0.88；更新频率：15分钟增量训练。伪代码：```pythonfeatures=[item_id,category,fans,pv,stock,discount]score=lgb_model.predict(features)ifscore>0.75:edge_cache.preload(video_url,ttl=600)```2.（4分）详情页接口需支持“千人千面”价格，同一SKU对不同用户展示不同价，且价格服务RT必须≤20ms。现有Redis缓存价格数据，但用户维度爆炸，无法全缓存。请给出一种压缩算法，使得内存占用降低90%，且单次解码耗时≤2ms。答案：采用用户分群+bitmap压缩：将1000万用户按购买力聚类成1千群，每群对应一个价格版本；Rediskey=sku:price:version，value使用字节数组存储价格表，共1000×4字节=4KB；解码时先根据用户群ID索引，内存复制4字节，耗时0.3ms；原方案每用户存8字节需80MB，现4KB，压缩率=14KB/80MB≈99.995%，满足90%要求。3.（6分）边缘节点部署在运营商机房，单节点仅4核8GB，需同时服务视频+详情页，且不可OOM。请给出一种基于cgroup+ebpf的内存熔断策略，当节点内存使用>85%时，优先驱逐视频请求，并保证详情页成功率>99%。请写出ebpf核心代码片段与cgroup配置。答案：ebpf：```cSEC("kprobe/oom_evaluate_task")intBPF_KPROBE(oom_evaluate,structoom_controloc){structtask_structp=oc>chosen;charcomm[16];bpf_pro