2024年架構考試復習重點揭秘試題及答案姓名：____________________

一、多項選擇題（每題2分，共20題）

1.在分布式系統中，以下哪些是常見的分布式一致性算法？

A.Paxos

B.Raft

C.ZAB

D.Quorum

2.在微服務架構中，以下哪些是常見的服務治理框架？

A.NetflixEureka

B.SpringCloudNetflix

C.Kubernetes

D.Dubbo

3.以下哪些是常見的負載均衡算法？

A.輪詢（RoundRobin）

B.加權輪詢（WeightedRoundRobin）

C.最少連接（LeastConnections）

D.隨機（Random）

4.以下哪些是常見的數據庫類型？

A.關系型數據庫（RDBMS）

B.非關系型數據庫（NoSQL）

C.分布式數據庫

D.云數據庫

5.以下哪些是常見的容器技術？

A.Docker

B.Kubernetes

C.Mesos

D.CoreOS

6.在分布式系統中，以下哪些是常見的數據一致性模型？

A.強一致性（StrongConsistency）

B.弱一致性（WeakConsistency）

C.最終一致性（EventualConsistency）

D.部分一致性（PartialConsistency）

7.以下哪些是常見的API網關？

A.Kong

B.Zuul

C.Tyk

D.Traefik

8.以下哪些是常見的緩存解決方案？

A.Redis

B.Memcached

C.Ehcache

D.Hazelcast

9.在云計算中，以下哪些是常見的云服務模型？

A.IaaS（基礎設施即服務）

B.PaaS（平臺即服務）

C.SaaS（軟件即服務）

D.FaaS（函數即服務）

10.以下哪些是常見的API設計原則？

A.RESTful設計

B.GraphQL

C.OpenAPI

D.RAML

11.在微服務架構中，以下哪些是常見的服務發現機制？

A.DNS

B.ZooKeeper

C.Consul

D.Eureka

12.以下哪些是常見的API版本控制方法？

A.URL路徑

B.命名空間

C.查詢參數

D.請求頭

13.以下哪些是常見的負載均衡器？

A.LVS

B.HAProxy

C.Nginx

D.F5BIG-IP

14.以下哪些是常見的容器編排工具？

A.Kubernetes

B.Mesos

C.DockerSwarm

D.Nomad

15.以下哪些是常見的服務注冊與發現服務？

A.ZooKeeper

B.Consul

C.Eureka

D.Etcd

16.以下哪些是常見的云服務提供商？

A.AmazonWebServices(AWS)

B.MicrosoftAzure

C.GoogleCloudPlatform(GCP)

D.AlibabaCloud

17.以下哪些是常見的消息隊列？

A.Kafka

B.RabbitMQ

C.RocketMQ

D.ActiveMQ

18.以下哪些是常見的日志系統？

A.ELK（Elasticsearch,Logstash,Kibana）

B.Log4j

C.Logback

D.Graylog

19.以下哪些是常見的持續集成/持續部署（CI/CD）工具？

A.Jenkins

B.GitLabCI/CD

C.TravisCI

D.CircleCI

20.以下哪些是常見的性能測試工具？

A.JMeter

B.LoadRunner

C.ApacheBench(ab)

D.Gatling

二、判斷題（每題2分，共10題）

1.在微服務架構中，服務之間的通信應該始終使用同步調用。（×）

2.分布式事務通常可以通過兩階段提交（2PC）協議來實現原子性。（×）

3.在設計負載均衡器時，應該優先考慮使用輪詢算法，因為它簡單且公平。（√）

4.云服務模型中的IaaS層負責提供操作系統和應用程序環境。（√）

5.API網關的主要作用是進行請求路由和流量管理。（√）

6.使用非關系型數據庫可以避免關系型數據庫的復雜性和限制。（×）

7.容器化技術可以確保應用程序的跨平臺可移植性。（√）

8.在分布式系統中，數據一致性模型越強，系統的性能就越差。（√）

9.API版本控制的最佳實踐是將新版本API與舊版本API完全兼容。（×）

10.持續集成/持續部署（CI/CD）流程中，自動化測試是確保代碼質量的關鍵環節。（√）

三、簡答題（每題5分，共4題）

1.簡述微服務架構的優勢和挑戰。

2.解釋CAP定理，并說明它在分布式系統設計中的應用。

3.描述負載均衡器在分布式系統中的作用及其常見的負載均衡算法。

4.解釋什么是容器編排，并列舉兩種常見的容器編排工具及其特點。

四、論述題（每題10分，共2題）

1.論述在云計算環境下，如何通過設計合理的服務拆分來提高系統的可擴展性和可維護性。

2.討論在微服務架構中，服務間通信的挑戰及其解決方案，包括異步通信和同步通信的優缺點。

試卷答案如下：

一、多項選擇題

1.ABCD

解析思路：Paxos、Raft和ZAB都是分布式一致性算法，Quorum是分布式一致性的一種模型，所以全部選項正確。

2.ABCD

解析思路：Eureka、SpringCloudNetflix、Kubernetes和Dubbo都是服務治理框架。

3.ABCD

解析思路：輪詢、加權輪詢、最少連接和隨機都是常見的負載均衡算法。

4.ABCD

解析思路：關系型數據庫、非關系型數據庫、分布式數據庫和云數據庫都是常見的數據庫類型。

5.ABCD

解析思路：Docker、Kubernetes、Mesos和CoreOS都是常見的容器技術。

6.ABCD

解析思路：強一致性、弱一致性、最終一致性和部分一致性都是分布式數據一致性模型。

7.ABCD

解析思路：Kong、Zuul、Tyk和Traefik都是常見的API網關。

8.ABCD

解析思路：Redis、Memcached、Ehcache和Hazelcast都是常見的緩存解決方案。

9.ABCD

解析思路：IaaS、PaaS、SaaS和FaaS都是常見的云服務模型。

10.ABCD

解析思路：RESTful設計、GraphQL、OpenAPI和RAML都是API設計原則。

11.ABCD

解析思路：DNS、ZooKeeper、Consul和Eureka都是常見的服務發現機制。

12.ABCD

解析思路：URL路徑、命名空間、查詢參數和請求頭都是常見的API版本控制方法。

13.ABCD

解析思路：LVS、HAProxy、Nginx和F5BIG-IP都是常見的負載均衡器。

14.ABCD

解析思路：Kubernetes、Mesos、DockerSwarm和Nomad都是常見的容器編排工具。

15.ABCD

解析思路：ZooKeeper、Consul、Eureka和Etcd都是常見的服務注冊與發現服務。

16.ABCD

解析思路：AWS、Azure、GCP和AlibabaCloud都是常見的云服務提供商。

17.ABCD

解析思路：Kafka、RabbitMQ、RocketMQ和ActiveMQ都是常見的消息隊列。

18.ABCD

解析思路：ELK、Log4j、Logback和Graylog都是常見的日志系統。

19.ABCD

解析思路：Jenkins、GitLabCI/CD、TravisCI和CircleCI都是常見的CI/CD工具。

20.ABCD

解析思路：JMeter、LoadRunner、ApacheBench(ab)和Gatling都是常見的性能測試工具。

二、判斷題

1.×

解析思路：微服務架構中服務間通信可以是同步也可以是異步，取決于具體的業務需求。

2.×

解析思路：兩階段提交協議雖然可以實現原子性，但并不是所有分布式事務都必須使用它。

3.√

解析思路：輪詢算法簡單易實現，并且公平地將請求分配到各個服務實例。

4.√

解析思路：IaaS層提供的基礎設施包括硬件和虛擬化環境，支持上層的服務運行。

5.√

解析思路：API網關負責處理所有的入站和出站流量，包括路由、認證、授權和監控。

6.×

解析思路：非關系型數據庫確實提供了一些靈活性和擴展性，但也有其限制和復雜性。

7.√

解析思路：容器化技術通過隔離應用程序和其依賴，確保了應用程序的可移植性。

8.√

解析思路：數據一致性模型越強，通常意味著系統需要更多的協調和同步，從而影響性能。

9.×

解析思路：新版本API不應該與舊版本API完全兼容，這可能導致向后不兼容的風險。

10.√

解析思路：自動化測試是確保代碼質量和系統穩定性的關鍵環節，是CI/CD流程中不可或缺的部分。

三、簡答題

1.簡述微服務架構的優勢和挑戰。

優勢：

-模塊化：服務可以獨立部署和擴展，提高系統的可維護性和可擴展性。

-靈活性：服務可以獨立升級和更換，適應快速變化的業務需求。

-松耦合：服務之間的通信通常采用輕量級協議，降低系統之間的依賴。

挑戰：

-復雜性：系統拆分后，管理和監控變得更加復雜。

-分布式一致性：需要處理分布式環境中的數據一致性問題。

-服務治理：需要實現服務發現、負載均衡和故障轉移等機制。

2.解釋CAP定理，并說明它在分布式系統設計中的應用。

CAP定理：

CAP定理（Consistency,Availability,PartitionTolerance）指出，在一個分布式系統中，最多只能同時滿足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容錯性（PartitionTolerance）中的兩個。

應用：

-在設計分布式系統時，根據業務需求選擇合適的CAP屬性。

-例如，對于讀操作要求高一致性的系統，可以選擇CA（一致性+可用性）架構，如Raft算法。

-對于寫操作要求高可用性的系統，可以選擇CP（一致性+分區容錯性）架構，如Paxos算法。

3.描述負載均衡器在分布式系統中的作用及其常見的負載均衡算法。

作用：

-負載均衡器將客戶端請求分發到不同的服務實例，提高系統的吞吐量和響應速度。

-通過將請求均勻地分配到各個實例，避免單個實例過載。

-提供故障轉移機制，當某個實例發生故障時，可以將請求轉移到其他正常實例。

負載均衡算法：

-輪詢（RoundRobin）：按照順序將請求分配到各個服務實例。

-加權輪詢（WeightedRoundRobin）：根據實例的處理能力分配不同數量的請求。

-最少連接（LeastConnections）：將請求分配到連接數最少的服務實例。

-隨機（Random）：隨機選擇一個服務實例分配請求。

-基于IP哈希（IPHash）：根據客戶端IP地址將請求分配到特定的服務實例。

4.