本文主要是介绍2024年5月份架构师考试案例真题完整版，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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。
3.使用热数据、温数据和冷数据存储的原因。(4分)
使用热数据、温数据和冷数据存储的原因及好处主要包括以下几点
答出原因或者优点 任意4点即可满分
解析：
原因：
1. 资源优化：不同数据的访问频率差异巨大，将数据按照热度分类可以更合理地分配存储资源。热数据通常需要快速访问，因此存储在高性能、高成本的媒介上；而冷数据访问较少，可以存储在低成本、低速的媒介上。
2. 成本效率：通过区分数据的访问频率，企业可以将有限的预算投入到最关键的数据存储上，如使用SSD或RAM存储热数据，而冷数据则存储在磁带或蓝光光盘上，这样既能保证关键业务的性能，又能控制存储成本。
3. 性能提升：将频繁访问的热数据放置在快速存储设备上，如SSD或内存，可以显著减少数据访问延迟，提高应用响应速度。而冷数据存储在低速设备上对整体系统性能影响较小。
4. 数据保护：对于冷数据，虽然访问频率低，但可能需要长期保存，使用耐久性高的存储介质可以确保数据的安全与持久。
5. 扩展性和灵活性：随着数据量的增长，分层存储策略提供了更好的扩展性，可以根据数据增长和访问模式的变化灵活调整存储策略。
优点：
1. 提升效率：确保高访问频度的数据能够迅速被获取，提升用户体验和业务处理速度。
2. 降低成本：通过将不常访问的数据转移到成本较低的存储介质，减少整体存储成本。
3. 资源利用率最大化：高效利用存储资源，避免高性能存储资源被低访问频度数据占用。
4. 增强数据管理能力：便于数据生命周期管理，如数据归档、备份和恢复策略的实施。
5. 适应业务变化：灵活调整数据存储布局，快速响应业务需求变化，支持业务的持续创新与发展。
综上所述，依据数据热度进行分类存储是一种策略，旨在通过智能地分配存储资源，平衡成本与性能，确保关键业务数据的高效访问，同时合理管理数据生命周期，从而实现整体IT架构的优化。
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