系统架构小课堂第5课真题一
第一题，第一问什么是微服务，优缺点。
第二问，填质量效用树，
第三问质量场景属性分析可用性
第二题，好像是嵌入式，一问some/ip协议概念特点二问填一个some和dds的调用流程图，三问让你补全一个流程图，有地图，预测，控制，定位，用户界面等把流程中的依赖关系填进去
第三题nosql，主要考mongodb 一问怎么存非结构数据，优点，二问补全一些数据库图，
第四题redis分布式锁，分布式锁优点缺点 第五题考时序图
解：
第一题：
微服务是什么？ 微服务是一种软件架构风格，它将一个大型应用程序分解为一组小的、独立部署的服务。每个服务运行在自己的进程中，负责处理特定的业务功能，并通过轻量级的通信机制（通常是HTTP/REST或消息队列）进行通信。
优点：
- 独立部署：每个微服务可以独立开发、测试、部署和扩展，不影响其他服务。
- 技术多样性：不同的微服务可以使用不同的技术栈开发，选择最适合该服务的技术。
- 故障隔离：单个服务的故障不会导致整个系统的崩溃。
- 团队独立性：允许不同的开发团队各自负责不同的服务，提升开发效率。
缺点：
- 复杂性增加：服务之间的通信、部署和管理变得复杂。
- 数据一致性挑战：不同服务可能需要处理不同的数据库，分布式系统下的一致性维护更为困难。
- 网络开销：服务之间的网络通信可能会增加延迟和带宽消耗。
质量效用树： 质量效用树通常用于表示软件系统的质量需求，它通过一棵树形结构来展示不同的质量属性及其子属性。常见的质量属性包括性能、可用性、可扩展性、可维护性、安全性等。需要根据具体系统的需求将这些属性及其子属性进行填充和分析。
质量场景属性分析可用性： 在分析系统的可用性时，需要从以下方面考虑：
- 可恢复性：系统在出现故障后的恢复能力，如故障恢复时间（RTO）。
- 容错性：系统处理错误的能力，确保在部分组件出现故障时，系统仍能继续运行。
- 冗余设计：通过冗余的硬件或软件设计，提升系统的高可用性。
- 监控与警报：通过监控系统关键指标，及时发现和响应问题，避免系统宕机。
第二题：
SOME/IP协议的概念和特点： SOME/IP（Scalable service-Oriented MiddlewarE over IP）是一种用于汽车网络中的通信协议，专门为车载应用设计，支持基于服务的通信模式。它允许不同的车载电子控制单元（ECU）之间通过IP网络进行通信。
特点：
- 服务发现：支持服务动态发现和配置。
- 可扩展性：可以根据需要进行扩展，适应不同的车辆系统需求。
- 高效的消息传递：通过压缩和分段技术，确保在低带宽网络中也能高效传输。
SOME和DDS调用流程图： SOME/IP和DDS（Data Distribution Service）都是用于不同场景的通信协议。SOME/IP偏向于基于服务的汽车网络通信，而DDS则是用于实时系统的数据分发协议。调用流程图需要展示服务发现、发布/订阅模式、请求/响应等典型交互过程。
嵌入式系统流程图补全：
- 地图：提供位置信息。
- 预测：根据地图和传感器数据预测车辆的路径和行为。
- 控制：根据预测结果生成控制命令。
- 定位：通过传感器数据确定车辆的当前位置。
- 用户界面：提供给用户实时信息展示，交互命令。
流程中的依赖关系可能是：用户界面依赖于定位、预测；控制依赖于预测和定位；地图作为基础数据输入。
第三题：
如何在MongoDB中存储非结构化数据，优点是什么？ MongoDB是一个NoSQL数据库，它允许存储非结构化数据。MongoDB使用BSON格式（类似于JSON）来存储数据，每个文档可以有不同的字段和数据结构。
优点：
- 灵活的数据模型：无需固定的表结构，数据模型可以根据需要动态扩展。
- 高可扩展性：通过分片技术支持大规模的数据扩展。
- 快速的查询性能：适合处理大量文档并支持丰富的查询功能。
补全数据库图： 补全图形可能涉及到不同集合之间的关系，例如存储用户信息、商品信息、订单信息等集合的关系图。
第四题：
Redis分布式锁的优缺点： Redis分布式锁是一种利用Redis的原子操作实现的分布式锁机制。可以通过SETNX命令或RedLock算法来实现分布式锁。
优点：
- 高性能：由于Redis的高效性能，分布式锁的获取和释放操作非常快速。
- 简单实现：Redis的命令简单易用，实现分布式锁较为容易。
缺点：
- 可靠性问题：在网络分区或Redis节点故障时，锁的可靠性可能受到影响。
- 锁的过期时间问题：如果锁的过期时间设置不合理，可能会导致锁提前释放或长时间不释放。
第五题：
时序图考察： 时序图通常用于表示系统中不同组件之间的交互顺序。在回答时，可能需要补全时序图中不同对象的消息发送和接收的顺序，明确各个对象之间的依赖关系以及时间顺序。
补充：
NoSQL 是 “Not Only SQL” 的缩写，它指的是一类不使用传统关系型数据库（如MySQL、Oracle等）的数据库系统。这类数据库通常不采用固定的表格结构来存储数据，而是提供了更灵活的数据模型来处理非结构化或半结构化的数据。常见的NoSQL数据库类型包括：
- 键值存储：如Redis、DynamoDB。
- 文档存储：如MongoDB、CouchDB。
- 列存储：如HBase、Cassandra。
- 图数据库：如Neo4j、JanusGraph。
NoSQL数据库的特点包括：
- 高扩展性：支持水平扩展，能处理大规模的数据和高并发。
- 灵活的数据模型：支持不同的数据结构，如键值对、文档、列族和图等。
- 高性能：适合处理大量的读写请求，特别是大数据场景。
结构化数据 是指遵循固定格式和模型的数据，通常存储在关系型数据库中，使用表格、列和行的形式组织。每个数据都有明确的字段定义，比如姓名、年龄、地址等。
结构化数据的特点：
- 预定义的模式：数据存储之前需要定义好表结构，字段类型等。
- 可被SQL查询语言轻松访问：通过SQL查询进行复杂的筛选、排序和关联操作。
- 易于分析和组织：由于结构化数据格式统一，数据处理、存储和分析较为方便。
例子：在关系型数据库中，员工的记录可以存储为一张表，列如”姓名”、”工号”、”部门”、”工资”等，每一行代表一个员工的信息。
相对于结构化数据，非结构化数据是指没有固定格式的数据，例如图片、视频、日志文件、邮件内容等，通常需要NoSQL数据库等灵活的存储方式进行处理。