第三部分：案例分析

第三部分：案例分析

第7章 案例研究：电商项目实战

7.1 项目背景与业务需求

项目名称：

“云购”电商平台（CloudBuy）

业务场景：

• 支持千万级用户注册与登录
• 商品浏览、搜索、加入购物车
• 下单、支付、库存扣减、物流跟踪
• 促销活动（如秒杀、满减）
• 后台管理（商品管理、订单审核、数据报表）

非功能需求（质量属性）：

质量属性	要求
可用性	99.95% SLA，核心链路高可用
性能	首页加载 <1s，下单响应 <800ms
可扩展性	支持大促期间流量突增10倍
安全性	用户数据加密，防刷单、防重放攻击
可维护性	支持独立部署、灰度发布

软考提示：在案例分析题中，常给出类似业务描述，要求识别关键质量属性并设计对应架构策略。需能将“非功能需求”转化为“技术方案”。

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7.2 微服务拆分与边界界定

采用**领域驱动设计（DDD）**思想进行服务划分：

微服务	职责	技术栈
API 网关	统一路由、认证、限流	Spring Cloud Gateway + JWT
用户服务	注册、登录、个人信息	MySQL + Redis（缓存会话）
商品服务	商品CRUD、分类管理	MySQL + Elasticsearch（搜索）
购物车服务	临时存储用户选品	Redis（Hash结构）
订单服务	创建订单、状态管理	MySQL（分库分表）
库存服务	库存查询、扣减、回滚	MySQL + 分布式锁（Redis）
支付服务	对接第三方支付、回调处理	MySQL + 消息队列（异步通知）
通知服务	短信、邮件、站内信	RabbitMQ + 模板引擎
促销服务	秒杀、优惠券、满减规则	Redis（库存预热）+ 规则引擎

拆分原则说明（论文/案例答题要点）：

• 高内聚：订单服务包含订单创建、状态机、超时取消等完整生命周期；
• 松耦合：库存扣减通过消息队列异步通知，避免强依赖；
• 避免“上帝服务”：不将所有功能塞入“交易中心”。

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7.3 关键技术方案详解

（1）分布式事务处理：订单与库存一致性

问题：下单时需同时创建订单并扣减库存，如何保证一致性？

解决方案：采用 Saga 模式 + 补偿机制

• 步骤1：订单服务创建“待支付”订单；
• 步骤2：发送“扣减库存”消息到 Kafka；
• 步骤3：库存服务消费消息，执行扣减；
• 若失败 → 发送“回滚订单”消息，订单服务将订单置为“失效”。

替代方案对比（软考常见考点）：

• 2PC：强一致但性能差，不适合高并发电商；
• TCC：需实现 Try/Confirm/Cancel，开发成本高；
• 最终一致性（消息队列） ：平衡性能与一致性，推荐。

（2）高并发秒杀设计

• 前置缓存：商品信息、库存预加载到 Redis；
• 令牌桶限流：网关层限制每秒请求量；
• 异步下单：用户点击“秒杀”仅入队，后台线程池处理；
• 库存扣减原子操作：DECR + Lua 脚本保证原子性；
• 防刷机制：用户ID + IP 限频，验证码校验。

论文亮点：可强调“削峰填谷”思想，体现架构师对流量洪峰的应对能力。

（3）服务治理与弹性设计

• 熔断降级：使用 Sentinel，当库存服务错误率 >50%，自动降级返回“库存紧张”；
• 重试机制：支付回调失败后指数退避重试（最多3次）；
• 多活部署：核心服务跨可用区部署，K8s 自动故障迁移。

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7.4 架构图示例（文字描述，实际书中可配图）

[客户端] 
   ↓ HTTPS
[API 网关] ←→ [认证中心]
   ↓
┌───────────────┬───────────────┐
│  用户服务     │  商品服务     │
│  (MySQL+Redis)│  (MySQL+ES)   │
└───────────────┴───────────────┘
   ↓ (REST)
[订单服务] ←→ [库存服务] ←→ [支付服务]
   ↓ (MQ)
[通知服务] → [短信/邮件平台]

绘图建议：软考论文虽不要求画图，但清晰的架构描述（如“前端 → 网关 → 核心服务 → 基础设施”）能显著提升逻辑性。

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第8章 软考高级系统架构设计师案例分析精讲

8.1 典型考题类型与解题框架

软考案例分析题通常给出一段系统描述，要求回答：

• 识别存在的架构问题；
• 提出改进方案；
• 说明所用技术及理由。

通用答题模板：

1. 问题定位：指出当前架构在性能、可用性、扩展性等方面的缺陷；
2. 方案设计：提出微服务化改造或优化措施；
3. 技术选型：说明使用哪些模式/工具（如 API 网关、消息队列）；
4. 效果评估：预期提升哪些质量属性。

8.2 真题示例解析（模拟题）

题目：某电商平台在大促期间频繁出现“下单失败”“页面卡顿”，数据库 CPU 使用率达 95%。现有系统为单体架构，所有模块共用一个数据库。请分析问题并提出架构优化方案。

参考答案要点：

• 问题分析：

  • 单体架构导致热点集中，无法按模块扩缩容；
  • 数据库成为瓶颈，读写未分离；
  • 缺乏限流与降级机制，雪崩风险高。

• 优化方案：

  1. 微服务拆分：将订单、库存、用户等模块拆分为独立服务；
  2. 数据库解耦：各服务使用私有数据库，订单库读写分离；
  3. 引入缓存：商品信息、购物车存入 Redis；
  4. 异步化：下单成功后通过 MQ 异步通知库存、通知服务；
  5. 弹性设计：K8s 自动扩缩容 + Sentinel 熔断。

• 预期效果：

  • 系统吞吐量提升 3~5 倍；
  • 故障隔离，局部问题不影响全局；
  • 支持快速迭代新功能（如新增“直播带货”模块）。

评分关键：是否体现“问题-方案-技术-效果”的完整逻辑链，而非堆砌术语。

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本部分小结

本部分通过“云购”电商项目，完整展示了从需求分析、服务拆分、关键技术选型到高并发场景应对的微服务架构设计全过程。同时结合软考案例分析题的典型模式，提供了可复用的解题思路与答题框架，帮助考生将理论知识转化为应试能力。