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系统架构设计师——【2024年上半年案例题】真题模拟与解析（一）

news 2025/9/14 5:52:34

系统架构设计师——【2024年上半年案例题】真题模拟与解析（一）

本试题模拟2024年上半年系统架构设计师下午案例题的部分内容，结合当年技术趋势和常考知识点编制，并提供详尽解析，以供您备考复习使用。

试题一：云原生应用系统的质量属性与架构设计

题目背景：
某互联网公司计划将其核心业务系统改造为云原生架构，以实现更高的弹性、可伸缩性和可靠性。架构师王工负责此次重构，他提议采用微服务架构模式，并引入服务网格（Service Mesh）技术。系统需求分析人员整理了以下关键需求：

a. 系统需支持每秒处理至少5000个用户请求，且95%的请求响应时间低于100毫秒。
b. 某个微服务实例发生故障时，系统应能自动将其隔离并重启，不影响整体服务。
c. 新功能上线或现有功能修改时，应能做到灰度发布，仅对部分用户生效，并可快速回滚。
d. 所有服务间的网络通信都必须进行加密和身份认证，防止中间人攻击。
e. 系统应提供详细的调用链追踪和监控指标，方便开发人员定位性能瓶颈。
f. 当用户访问量在短时间内激增300%时，系统应能自动扩容以承受压力。
g. 系统应支持跨多个可用区（Availability Zone）部署，单个可用区故障不应导致服务中断。
h. 后台管理界面的操作流程应符合行业惯例，提供明确的成功/失败提示和向导。
i. 未来三年内，业务预计增长十倍，系统架构应能支撑此增长而无需彻底重构。
j. 数据库密码、API密钥等敏感信息必须由专用系统管理，不应硬编码在程序配置中。
k. 开发团队应能在两周内完成一个独立的新微服务的开发、测试和部署上线。
l. 系统运维界面应支持国际化，允许海外运维人员使用英文界面进行操作。

问题 1：请将上述需求列表（a-l）填入下表，并填写其对应的质量属性名称。（12分）

参考答案与解析：
软件质量属性是架构设计的核心驱动力，决定了系统的技术选型和方案决策。

需求编号	质量属性	解析
a	性能	明确要求了系统吞吐量（5000TPS）和响应时间（100ms），是典型的性能指标。
b	可用性	要求故障实例自动隔离和重启，旨在减少停机时间，保证服务持续可用，属于可用性范畴。
c	可修改性	要求能轻松实现灰度发布和回滚，体现了系统在部署和变更方面的便捷性，属于可修改性。
d	安全性	要求通信加密和认证，直接针对数据机密性和身份验证，是核心的安全需求。
e	可测试性	提供调用链和监控指标，是为了方便开发运维人员诊断和调试系统，提升了可测试性。
f	性能	要求系统能应对突发流量并自动扩容，是对系统吞吐能力和效率的性能要求。
g	可用性	通过跨可用区部署实现容灾，避免单点故障，是保障服务高可用的经典架构手段。
h	易用性	强调用户界面符合直觉和惯例，旨在提升管理员的操作体验，属于易用性。
i	可扩展性	要求架构能平滑支撑未来业务的大幅增长，是对系统规模扩展能力的规划，即可扩展性。
j	安全性	要求妥善管理敏感信息，防止密钥泄露，是安全体系中重要的一环（密钥管理）。
k	可修改性	要求能快速独立部署新服务，体现了系统支持敏捷开发和快速迭代的能力，即可修改性。
l	易用性	支持多语言运维界面，是为了满足不同地区用户的需求，提升易用性。

问题 2：王工建议引入服务网格（Service Mesh）架构。请简要说明服务网格的核心组件及其功能，并说明它为系统带来了哪些主要好处。（6分）

参考答案：
服务网格是一种用于处理服务间通信的专用基础设施层。

核心组件与功能：
1. 数据平面（Data Plane）：以Sidecar形式与每个服务实例部署在一起的代理（如Envoy）。它负责处理所有入站和出站的网络通信，实现负载均衡、服务发现、熔断、加密等功能。
2. 控制平面（Control Plane）：管理数据平面中的代理（如Istio中的Pilot、Citadel）。它负责管理和配置所有代理的行为，下发策略（如路由规则、安全策略），并收集监控数据。
主要好处：
1. 功能解耦：将微服务中的通用通信功能（如熔断、限流、监控）从业务代码中剥离，交给基础设施层处理，使开发者更专注于业务逻辑。
2. 统一管控：为整个集群的服务通信提供了统一的控制点，便于实施统一的安全策略、流量管理策略和可观测性方案。
3. 增强可靠性：通过内置的重试、超时、熔断等机制，显著增强了服务间通信的容错能力和可靠性。

问题 3：请结合需求 b 和 g，阐述在云原生架构下，通常有哪些技术手段来实现系统的高可用性（HA）。（7分）

参考答案：
实现高可用性的核心目标是消除单点故障（SPOF）并实现故障的自动快速恢复。结合需求，可采用以下技术手段：

冗余与自动故障转移（Failover）：
- 需求b：通过服务副本（多实例部署） 和Kubernetes等容器编排工具实现。当健康检查（Health Check）发现某个Pod（服务实例）故障时，Kubernetes会自动将其终止并在健康节点上重启一个新的实例，从而实现故障自愈。
- 需求g：通过跨可用区（AZ）部署应用和数据库副本。当一个可用区因自然灾害或电力问题整体宕机时，流量可以通过负载均衡器自动路由到其他可用区的健康实例上，保证业务连续性。
负载均衡（Load Balancer）：使用负载均衡器将流量分发到后端的多个服务实例上。它不仅提高了性能，也避免了单个实例压力过大或宕机导致的服务不可用。
弹性与自愈能力：利用HPA（水平Pod自动扩缩容）根据流量负载自动调整实例数量，确保系统在压力下保持稳定。结合就绪探针（Readiness Probe）和存活探针（Liveness Probe），确保流量只分发给已就绪的实例，并及时替换故障实例。
幂等性设计：服务设计应支持幂等操作，使得因故障重试的请求不会对系统状态产生负面影响，这与自动故障转移机制相辅相成。

试题二：在线教育平台的缓存与分布式架构设计

题目背景：
某公司开发一个大型在线教育平台，用户可通过Web、App、小程序等多端访问课程视频、文档并进行实时互动。随着用户量激增，原单体架构出现数据库压力过大、响应慢等问题。架构师张工提议进行分布式架构改造，并重点引入缓存机制提升性能。

问题 1：张工计划采用Redis作为缓存数据库。请说明在引入缓存时，常见的三种数据读写策略（如Cache-Aside）及其工作流程，并选择一种最适合“课程信息查询”场景的策略，说明理由。（10分）

参考答案：

常见缓存读写策略：
- Cache-Aside (旁路缓存)：读：应用先读缓存。若命中则返回；若未命中，则从数据库读取，写入缓存后再返回。写：应用直接更新数据库，然后使缓存中对应的数据失效。优点：缓存仅存储热点数据，资源利用率高。
- Read-Through (读穿透)：读：应用总是直接读缓存。缓存提供者（如Redis插件）负责在未命中时从数据库加载数据并写入缓存。写：同Cache-Aside，更新DB后使缓存失效。优点：将缓存逻辑抽象，对应用更透明。
- Write-Through (写穿透)：写：应用同时更新缓存和数据库（通常由缓存组件保证原子性）。读：直接从缓存读取。优点：数据一致性强，缓存不会失效。缺点：写入延迟高，因为需要写两个地方。
策略选择与理由：
- 选择：最适合“课程信息查询”场景的是 Cache-Aside 策略。
- 理由：课程信息（如标题、简介、价格）属于读多写少的数据。一旦发布，修改频率较低，但被查询的频率极高。 Cache-Aside策略在读请求时能很好地缓存热点课程数据，极大减轻数据库压力。当管理员偶尔修改课程信息时（写请求），直接更新数据库并使缓存失效的策略简单有效。下次读请求会自动从数据库加载最新数据并重新缓存，既保证了数据的最终一致性，又避免了每次写操作都更新缓存带来的性能开销。

问题 2：为解决“课程视频”等大型文件的分布式存储和快速访问问题，张工建议采用对象存储（如AWS S3、阿里云OSS）。请说明对象存储相比传统文件存储和块存储的两大核心优势。（6分）

参考答案：

无限扩展性：对象存储采用扁平化的结构（基于Bucket和Object），而非传统的目录树结构。这使得它能够轻松支持海量（甚至无限）的文件存储，并保持稳定的访问性能，非常适合存储数千万个视频文件。
高可用与持久性：对象存储服务通常在底层通过多副本复制或纠删码（Erasure Coding） 技术，将数据分散存储在多个设备、机架甚至可用区上。它能提供高达99.999999999%（11个9）的数据持久性，即意味着数据几乎不会丢失，同时也能保证服务的高可用性。

问题 3：在分布式会话管理中，张工需要实现用户登录状态（Session）在多个服务实例间的共享。请简述两种基于Redis实现分布式Session的方案，并说明其优点。（9分）

参考答案：

方案	实现方式	优点
1. Session数据全部存储在Redis	用户登录后，生成一个唯一SessionID返回给客户端。服务器端将用户的全部Session数据序列化后以`SessionID`为Key存入Redis。应用实例收到请求后，凭客户端带来的`SessionID`从Redis中读取完整的Session数据。	* 可靠性高：Session数据持久化，即使应用实例重启也不会丢失。 * 扩展性好：所有实例都从统一的Redis读Session，轻松支持实例的水平扩展。
2. 粘性Session + Redis备份	首先使用负载均衡的粘性会话（Sticky Session）策略，将同一用户的请求总是路由到同一个应用实例上。该实例将Session数据在本地内存和Redis中各存一份（异步写入）。	* 性能极高：大部分请求直接从本地内存读取Session，延迟极低。 * 故障应对：当某个实例宕机时，负载均衡会将用户请求路由到新实例，新实例可以从Redis中恢复该用户的Session数据，保证了可用性。