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年度架构师技术能力考核题库含算法题

一、选择题（共5题，每题2分）

说明：下列每题提供四个选项，选择最符合题意的答案。

1.在分布式系统中，如何解决缓存数据一致性问题？

A.使用最终一致性策略

B.强制同步更新所有节点

C.通过消息队列实现异步更新

D.以上都是

2.微服务架构中，服务间通信最常用的协议是？

A.HTTP/REST

B.RPC（gRPC）

C.Thrift

D.MQTT

3.在数据库分库分表中，水平分表最常用的场景是？

A.用户表按ID分表

B.订单表按时间分表

C.商品表按地区分表

D.以上都是

4.分布式事务中，两阶段提交（2PC）协议的主要缺点是？

A.性能高

B.可靠性低

C.容易出现脑裂问题

D.以上都不是

5.负载均衡算法中，最少连接数算法适用于？

A.低延迟场景

B.高并发场景

C.内存占用小场景

D.以上都不是

二、简答题（共3题，每题5分）

说明：简述相关技术概念或解决方案。

6.简述CAP理论及其在分布式系统中的应用场景。

7.解释什么是数据库索引，并说明其常见类型及优缺点。

8.在微服务架构中，如何设计服务注册与发现机制？

三、算法题（共2题，每题10分）

说明：结合实际场景，编写算法代码或分析时间/空间复杂度。

9.问题描述：

给定一个整数数组，返回其中和最大的连续子数组的和。例如，输入`[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]`，输出`6`（对应子数组`[4,-1,2,1]`）。

请用Python实现该算法，并分析其时间复杂度。

10.问题描述：

假设有N个任务需要分配到M台机器上，每台机器的负载（即任务执行时间之和）应尽可能均衡。请设计一个贪心算法，使最大负载尽可能小，并说明其基本思路。

四、论述题（共1题，15分）

说明：结合实际案例，分析技术选型或架构设计问题。

11.题目：

在金融行业，如何设计一个高可用、高并发的交易系统架构？请从数据库、缓存、消息队列、负载均衡等方面进行分析，并说明关键设计要点。

答案与解析

一、选择题答案

1.D

2.A

3.D

4.C

5.B

解析：

1.缓存一致性解决方案包括最终一致性（A）、强制同步（B）、异步更新（C），故D正确。

2.微服务间通信主流协议是HTTP/REST（A），gRPC（B）性能更高但应用较少，Thrift（C）和MQTT（D）不常用。

3.水平分表常见场景包括用户按ID（A）、订单按时间（B）、商品按地区（C）分表，故D正确。

4.2PC协议缺点是容错性差，易脑裂（C），但可靠性高（B错误），性能受阻塞影响（A错误）。

5.最少连接数算法适用于高并发场景（B），优先分配空闲机器，故A、C、D错误。

二、简答题答案

6.CAP理论及其应用：

-CAP理论：分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partitiontolerance）中的两项。

-应用场景：

-强一致性：金融交易系统（如2PC协议）。

-高可用性：电商秒杀系统（采用最终一致性+缓存）。

-分区容错性：分布式存储（如HDFS）。

7.数据库索引类型及优缺点：

-类型：

-B-Tree索引：支持范围查询，适用于单列查询。

-Hash索引：等值查询效率高，不支持范围查询。

-GIN/GiST索引：适用于全文检索和空间数据。

-优点：加快查询速度，减少IO开销。

-缺点：占用空间，写入性能下降，维护成本高。

8.服务注册与发现机制设计：

-方案：

-使用Consul/Raft实现服务注册（服务启动后主动注册到中心）。

-客户端通过DNS或API查询服务地址，动态更新。

-关键点：心跳检测、容错重试、负载均衡结合。

三、算法题答案

9.代码实现：

python

defmax_subarray_sum(nums):

max_sum=nums[0]

current_sum=nums[0]

foriinrange(1,len(nums)):

current_sum=max(nums[i],current_sum+nums[i])

max_sum=max(max_sum,current_sum)

returnmax_sum

时间复杂度：O(N)，单次遍历计算。

10.贪心算法设计：

-思路：

1.将任务按执行时间降序排序。

2.从第一台机器开始，依次分配任务，若当前机器负载超限，则分配到下一台机器。

-复杂度：排序O(NlogN)，分配O(N)，总复杂度O(NlogN)。

四、论述题答