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以下是分知识点整理的 系统架构设计师案例分析高频题目示例，结合真题考查形式和知识点权重编排，供针对性备考：
一、架构风格与设计模式
题目1：层次式架构优化
场景：某金融交易系统采用三层架构（表示层、业务逻辑层、数据访问层），出现业务逻辑层代码臃肿、层间调用频繁超时问题。
问题：
- 分析现有分层设计的缺陷，给出优化后的分层方案。
- 如何通过接口标准化降低层间耦合？
答案要点：
- 缺陷：业务逻辑层未细分（如缺少服务编排层）、接口未标准化导致直接依赖。
- 优化方案：增加服务网关层，拆分为业务逻辑层+服务编排层，定义RESTful接口规范。
题目2：微服务拆分策略
场景：某电商平台单体系统需改造为微服务架构，当前模块包括订单、支付、库存、用户中心。
问题：
- 根据业务边界提出服务拆分原则，并列举拆分后的服务名称。
- 如何解决订单服务与库存服务间的数据一致性问题？
答案要点：
- 拆分原则：单一职责、高内聚低耦合（如拆分为订单服务、支付服务、库存服务、用户服务）。
- 一致性方案：Saga事务模式（补偿事务）或基于MQ的最终一致性。
二、质量属性与架构评估
题目3：可用性设计
场景：某在线教育平台要求全年可用性达到99.99%，当前主数据库单点故障频发。
问题：
- 设计数据库高可用方案，说明故障切换流程。
- 结合效用树分析该方案对可修改性的影响。
答案要点：
- 方案：主从复制+Keepalived实现自动切换，或采用分布式数据库（如TiDB）。
- 影响：引入中间件可能增加系统复杂度，需权衡可用性与可维护性。
题目4：性能敏感点识别
场景：某社交APP图片上传功能响应时间从200ms恶化至2s，峰值QPS为5000。
问题：
- 列举可能导致性能下降的3个敏感点。
- 提出针对性的优化措施。
答案要点：
- 敏感点：图片压缩算法效率、CDN缓存命中率、数据库IO瓶颈。
- 优化：采用WebP格式、增加边缘节点缓存、分库分表存储用户文件元数据。
三、数据库与缓存设计
题目5：分库分表设计
场景：某物流系统订单表数据量已达800GB，查询性能显著下降。
问题：
- 设计分库分表方案，说明分片键选择依据。
- 如何解决跨分片查询（如按用户ID和订单时间联合查询）？
答案要点：
- 分片键：用户ID（Hash分片）或订单时间（范围分片）。
- 跨分片查询：建立全局二级索引或使用Elasticsearch同步数据。
题目6：Redis缓存穿透
场景：某秒杀系统遭遇缓存穿透攻击，大量请求绕过Redis直接访问数据库。
问题：
- 分析缓存穿透的根本原因。
- 给出两种防御方案并对比优缺点。
答案要点：
- 原因：恶意请求查询不存在的数据（如无效商品ID）。
- 方案：布隆过滤器拦截非法Key、缓存空值并设置短过期时间。
四、分布式中间件与性能优化
题目7：Kafka消息积压
场景：某实时风控系统Kafka消费者处理速度低于生产者，导致消息积压。
问题：
- 列举3种解决消息积压的技术手段。
- 如何设计消费者组的并行度？
答案要点：
- 手段：增加消费者实例、提升批量处理条数、异步写入数据库。
- 并行度：分区数=消费者实例数，避免资源浪费。
题目8：Nginx负载均衡策略
场景：某视频网站需通过Nginx将用户请求分发至10台应用服务器。
问题：
- 对比轮询、加权轮询、IP Hash三种策略的适用场景。
- 如何通过Nginx实现动态权重调整（如根据服务器CPU负载）？
答案要点：
- 轮询：服务器性能均匀；加权轮询：硬件配置不均；IP Hash：会话保持需求。
- 动态权重：集成Lua脚本或使用第三方模块（如nginx-upsync-module）。
五、安全与可靠性
题目9：OAuth2.0授权设计
场景：某医疗系统需对接第三方健康监测设备，要求用户授权后获取数据。
问题：
- 绘制OAuth2.0授权码模式的交互流程图。
- 说明如何防范CSRF攻击。
答案要点：
- 流程图：用户→授权页面→回调携带code→服务端用code换token。
- 防范：state参数校验、SameSite Cookie属性。
题目10：双活数据中心设计
场景：某银行要求核心系统RTO≤30秒，RPO=0。
问题：
- 设计双活数据中心的架构图（含网络、存储、应用层）。
- 如何解决跨数据中心的数据冲突？
答案要点：
- 架构：全局负载均衡（GSLB）+ 分布式存储（如Ceph）+ 数据库同步（GTID）。
- 冲突解决：时间戳优先、业务规则合并（如金融交易以主中心为准）。
使用建议：
- 模拟训练：按知识点限时答题（每题20-30分钟），完成后对照答案补充遗漏点。
- 举一反三：将题目场景替换为其他领域（如将“电商”改为“物联网”），重新设计解决方案。
- 真题对照：结合近3年真题，总结高频考点（如2024年考查“微服务熔断与降级”）。
通过针对性题目训练，可快速掌握案例分析的核心答题逻辑（问题定位→技术选型→方案设计→权衡分析）。