2024年5月份架构师考试案例真题完整版

案例分析：

今年的案例题第一个必选题是系统架构评估，文老师是押中了。

案例一：系统架构评估

1. 简述微服务架构对比单体架构和微服务架构微服务架构的优缺点。(7分)

答：微服务架构是一种分布式系统架构，将一个应用程序拆分为一组小型、独立的服务，每个服务都围绕特定的业务功能构建，并通过轻量级通信机制进行通信。相比之下，单体架构将整个应用程序作为一个单一的单元构建和部署。

微服务架构的优点：

灵活性和可扩展性：每个微服务都是独立的，可以独立部署和扩展，使系统更具弹性。

技术多样性：每个微服务可以使用不同的技术栈，使开发团队可以选择最适合其需求的技术。

易于理解和维护：微服务的小型化和聚焦性使得代码更易于理解、开发和维护。

微服务架构的缺点：

复杂性：微服务架构涉及到分布式系统，需要处理分布式事务、服务发现、服务治理等复杂问题。

部署和测试：由于微服务的数量增加，部署和测试变得更加复杂。

运维成本：微服务架构需要更多的运维工作，包括监控、日志收集、故障排查等。

2. 质量属性及其场景(质量效用树)，填空6个。(6分)

就是一个质量效用树，忘了把哪几个空挖了，反正考察，安全性，可用性，功能性，可修改性

3. 用质量属性6要素描述e)和h)两条可用性的场景描述。(12分)

答：质量属性6要素描述：

e) 可连续运行时间不少于240h，断电或故障后10s内应重启

刺激源：断电或故障

刺激：系统故障或断电

制品：系统

环境：运行环境

响应：重启

响应度量：10秒内

h) 网络失效后，10s内应发起重新连接

刺激源：网络失效

刺激：网络失效

制品：系统

环境：网络环境

响应：重新连接

响应度量：10秒内

案例二：UML

1. 序列图的哪三种消息和概念。

送分题

答：序列图的三种消息和概念：

同步消息

异步消息

返回消息

2. 序列图补全填空。

3. 系统分析设计过程中两种交互图的选取原则。

解析：在UML中，交互图（Interaction Diagrams）主要用于描述在特定语境中对象之间的交互，它们可以在分析和设计阶段使用。交互图主要包括两种类型：序列图（Sequence Diagrams）和协作图（Collaboration Diagrams）。

序列图：强调消息的时间顺序，展示对象之间的动态合作关系，常用于分析阶段。
协作图：强调参与交互的对象以及它们如何相互关联，常用于设计阶段。

在分析阶段，你可能想要创建序列图来捕捉对象之间的动态合作，并且能够清晰地展示时序和并发。

在设计阶段，你可能想要创建协作图来定义交互模式，并且能够清晰地展示对象之间的静态关系和它们之间的关联。

4. 顺序图表示条件分支序列片段有哪些。

答：顺序图表示条件分支序列片段包括：

Alt（Alternative）

Opt（Option）

Loop（循环）

Break（中断）

Par（并行）

区别总结

Alt：用于条件分支，有多个互斥的条件。
Opt：用于可选行为，只有一个条件。
Loop：用于循环操作，根据条件重复执行。
Break：用于中断行为，根据条件跳出当前片段。
Par：用于并行操作，多个消息序列同时执行。
Critical：用于临界区，确保操作的原子性。
Neg：用于不应发生的行为，表示错误情况。
Ref：用于引用其他序列图，实现模块化和重用。

案例三：分布式锁

基于MySQL实现分布式锁的缺点。（9分）

答对5项即可满分送分题

性能瓶颈：MySQL数据库本身可能成为性能瓶颈，特别是在高并发情况下，大量的锁请求和释放可能导致数据库性能下降。
单点故障：MySQL单点的特性使得其成为系统的单点故障，如果数据库出现故障，将导致整个系统的分布式锁失效。
锁粒度问题：MySQL的锁粒度可能过大或者过小，过大的锁粒度会导致并发性能降低，而过小的锁粒度可能会增加锁冲突的概率，影响系统的并发性能。
数据一致性问题：分布式系统中，不同的数据库节点之间的数据同步可能存在延迟或者不一致的情况，这可能导致分布式锁的有效性受到影响。
扩展性差：随着系统规模的扩大，单个MySQL数据库可能无法满足系统的性能和容量需求，需要进行垂直或者水平扩展，这会增加系统的复杂性和成本。
容错性差：MySQL数据库本身的容错性可能不如专门设计的分布式锁方案，例如基于ZooKeeper或者Redis的分布式锁方案，因此在面对网络分区或者其他故障时可能无法提供可靠的锁服务。

举一个产生Redis分布式锁死锁的场景。（10分）

描述清楚即可满分，送分题

一个可能导致Redis分布式锁死锁的场景是：

假设有两个客户端同时请求获取同一把分布式锁，并且两个客户端的请求几乎同时到达Redis服务器。此时，两个客户端都成功地获取了锁，并开始执行各自的任务。然而，由于某些原因（例如网络延迟、服务器负载等），其中一个客户端在执行任务时花费的时间较长，导致其持有锁的时间超过了预期。在此期间，另一个客户端一直在等待获取锁，因为它无法在锁被释放之前执行任务。

当第一个客户端最终完成任务并释放锁时，第二个客户端会立即获取到锁并开始执行任务。但此时第一个客户端可能又尝试获取锁以执行另一个任务，由于第二个客户端已经获取到了锁，因此第一个客户端将被阻塞等待获取锁，导致死锁的发生。

这种情况下，由于两个客户端的请求在一段时间内交替执行，每个客户端都等待另一个客户端释放锁，最终导致了死锁的产生。为避免这种情况，需要在设计分布式锁的使用场景时考虑合理的超时机制和重试策略，以及确保释放锁的操作能够及时执行。

3. 填写Redis命令，基于ZSet。（6分）

关于nosql平时都是关注的理论层面的,集群，主从，同步，分片等等。没想到现在考的都是实践层面的，我在这儿也翻了船，看来以后的各个培训机构要在这块开设专题了,

答案：

存入秒杀的分数命令：ZADD

获取分数范围的命令：ZRANGE

获取分数：ZSCORE

解析：Redis zset扩展学习

在Redis中，ZSet（有序集合）是一种数据结构，用于存储带有分数（score）的成员（member）。以下是针对ZSet的常用操作命令：

ZADD key score member [score member ...]

将一个或多个成员元素及其分数值加入到有序集合中。

ZCARD key

返回有序集合中的成员数量。

ZSCORE key member

返回有序集合中指定成员的分数。

ZRANGE key start stop [WITHSCORES]

返回有序集合中指定索引范围内的成员，可选择返回成员的分数。

ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]

返回有序集合中分数范围内的成员，可选择返回成员的分数，并可指定返回结果的偏移量和数量。

ZREM key member [member ...]

移除有序集合中的一个或多个成员。

ZINCRBY key increment member

将有序集合中指定成员的分数增加增量 increment 。

ZCOUNT key min max

计算有序集合中分数范围内的成员数量。

ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]

返回有序集合中指定逆序索引范围内的成员，可选择返回成员的分数。

ZREVRANGEBYSCORE key max min [WITHSCORES] [LIMIT offset count]

返回有序集合中指定逆序分数范围内的成员，可选择返回成员的分数，并可指定返回结果的偏移量和数量。

案例四：嵌入式的题

1.简要分析some/ip协议及其特点（9分）

SOME/IP是一种应用层协议，它允许在车辆内部网络中实现高效的服务交换和远程调用。这种协议支持车辆各组件之间的复杂通信需求，特别适用于具有高数据吞吐量的场景。基于TCP/IP，支持TCP和UDP。

特点：

服务导向架构 (Service-Oriented Architecture, SOA)SOME/IP实现了一种服务导向架构，允许车辆的各个电子控制单元（ECUs）以服务提供者或服务消费者的身份互动。这种架构使得车辆内部的软件组件可以更加灵活地通信和交互。

远程过程调用 (Remote Procedure Call, RPC)

通过RPC，SOME/IP支持跨网络的函数或过程调用，实现不同ECU之间的紧密协作。

高度可伸缩性和灵活性 (Scalability and Flexibility)

SOME/IP协议的设计考虑到了未来车辆网络可能的扩展，支持从小型车辆到大型车队的不同规模应用。

2.填写DDS协议和some/ip协议到以下框图。（6分）

分析：一般dds用于框架模块内部之间通信，some/ip用于外部设备间通信。

参考：（来源于网络，侵权可删除）

3.规控AP模块的流程框图（10分）。

分析：地图先定位，结合感知模块进行感知，对当前实时环境中的其他目标进行预测，然后规划路径，路径会考虑道路中其他参与者，有路径后交给控制决策车怎么走，然后控制信息传递给交互界面。

参考：（来源于网络，侵权可删除）

案例五：系统设计

1. 系统架构图填空，7个空。(11分)

解析：

此处有争议。答案和解析仅供参考，以官方的答案为准，在此大家就不要争论了。

目前大家对瓦片地图用 HDFS存储还是用Hbase 存储比较有争议，但是这道题来自华中科技大学的硕士论文，如下图。所以标准答案可能就按照论文里面的来了。瓦片地图一般有两种。一般我们理解的瓦片地图是栅格瓦片。这块的瓦片数据没有说明是栅格瓦片还是矢量瓦片。如果是栅格瓦片HDFS应该优先使用。矢量瓦片可能是以JSON结构组装，用Hbase。

瓦片数据和相关的存储方案在选择时确实需要根据数据类型（栅格瓦片或矢量瓦片）来决定。

1. 栅格瓦片（Raster Tiles）：

描述：栅格瓦片是由像素组成的图像数据，通常用于地图、卫星图像等。

适用场景：适合存储在HDFS（Hadoop Distributed File System）中，因为HDFS擅长处理大文件和顺序读取。栅格瓦片通常是大文件，HDFS的设计优化了这种类型的数据存储和处理。

存储建议：使用HDFS存储栅格瓦片数据，因为HDFS提供了高吞吐量的读写性能，并且能够很好地扩展来处理大量的数据。

2. 矢量瓦片（Vector Tiles）：

描述：矢量瓦片是基于矢量数据的瓦片格式，通常以JSON、MVT（Mapbox Vector Tiles）等格式存储，包含点、线、多边形等地理信息。

适用场景：适合使用HBase存储，因为HBase是一个分布式、面向列的数据库，擅长处理大量的小文件和随机读写操作。矢量瓦片的数据结构（如JSON）可以很好地映射到HBase的列族和列中。

存储建议：使用HBase存储矢量瓦片数据，因为HBase提供了低延迟的随机读写性能，并且可以高效地存储和查询结构化和半结构化数据。

总结：

栅格瓦片：优先使用HDFS存储，以利用其高吞吐量和大文件处理能力。

矢量瓦片：优先使用HBase存储，以利用其高效的小文件处理和低延迟随机读写能力。

2.MongoDB如何存储非结构性数据的，MongoDB 矢量化存储的优点（10分）

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的NoSQL数据库，它使用一种灵活的、面向文档的数据模型来存储非结构化数据。以下是MongoDB存储非结构化数据的方式及其矢量化存储（虽然MongoDB官方并没有直接使用“矢量化存储”这一术语，但我们可以理解为处理和存储复杂数据结构的能力）的一些优点：

MongoDB存储非结构化数据的方式：

1. 文档存储：MongoDB以BSON（Binary JSON）格式存储数据，这是一种类JSON的二进制格式，支持更丰富的数据类型（比如Date、ObjectId等），比传统的JSON更高效。每个文档可以包含任意数量的字段，字段值可以是数组、嵌套文档等多种复杂数据结构，非常适合存储半结构化和非结构化数据。

2. 灵活的数据模型：MongoDB不强制要求数据遵循固定的模式，同一个集合（相当于关系数据库中的表）中的文档可以有不同的字段和结构。这使得MongoDB能轻松适应不断变化的数据需求，特别适合存储那些模式不固定或经常演变的数据。

3. 动态模式：MongoDB的集合不需要预先定义结构，字段可以随时添加或删除，这为非结构化数据的存储提供了极大的灵活性。

4. 索引支持：尽管数据是非结构化的，MongoDB仍然支持对文档中的任何字段创建索引，包括嵌套字段，这大大提升了查询性能。

MongoDB矢量化存储（处理复杂数据结构）的优点：

1. 高效存储与查询：BSON格式不仅支持复杂数据类型，还能高效地存储和查询这些数据。通过利用索引，即使是嵌套文档和数组也能实现快速查询。

2. 简化数据模型：通过文档嵌套和数组，可以将相关数据聚合在一个文档中，减少了数据的连接操作，简化了数据模型，提高了查询效率。

3. 易于扩展与演变：由于数据模型的灵活性，MongoDB能够轻松应对数据结构的变化，无需进行复杂的模式迁移，简化了系统升级和扩展的过程。

4. 高性能：MongoDB使用内存映射文件技术，能够将热数据加载到内存中，提高读写性能。同时，支持水平扩展和分片，能够处理大量数据和高并发请求。

5. 数据处理能力：对于非结构化数据的分析和处理，MongoDB提供了丰富的聚合框架，支持复杂的数据转换和分析操作，如聚合管道、地图reduce等，便于从非结构化数据中提取有价值的信息。