网友回忆的2025上半年软考系统架构设计师考试案例分析真题题目如下：点击此处【考试估分】

1.给予质量属性场景案例填对应的质量属性名。背景是深度学习模型平台。

2.解释器风格架构的组成图填空。以及解释为什么该模型平台适合解释器风格

参考答案

解释器风格的优势:

1)动态执行

2)硬件抽象

3)即时优化

4)扩展性

5)跨平台兼容性

试题解析

解释器风格的优势:

1)动态执行

2)硬件抽象

3)即时优化

4)扩展性

选做一 redis缓存机制与主从复制

1.全量复制的流程图挖空填空。注意点是BGSAVE命令，以及两次前后的状态同步

2.增量复制的流程图挖空填空。可以结合上一问的答案

3.请介绍两种持久化方法，说明优缺点。

参考答案

Redis持久化方法对比

1) RDB:定时生成内存数据的二进制快照(默认文件dump.rdb)。

优点:

文件紧凑，恢复速度快(直接加载二进制数据)。

适合备份、容灾和快速重启。

缺点:

可能丢失最后一次快照后的数据(依赖备份频率)。

BGSAVE的fork操作在大内存场景下可能阻塞主线程。

2) AOF:记录所有写命令(文本格式追加到文件appen donly.aof) 。

优点:

数据安全性高(最多丢失1秒数据，若配置everyse c)。

可读性强(日志文件可人工修复或分析)。

缺点:

文件体积大，恢复速度慢(需重放所有命令)。

长期运行后文件膨胀，需定期执行BGREWRITEAOF重写优化。

选做二 医药信息知识图谱构建与智能

问答

1.根据知识图谱分层，填空。比如业务层和知识层内部细节比如知识获取知识管理，结构化数据。数据清洗，文本向量化等等

2.scrapy爬虫的流程图挖空，不会。以及异步IO的介绍和好处，这个我觉得原理能回答一下

2.请说一下知识图谱的构建和智能问答如何存储实现

参考答案

1.根据知识图谱分层，填空。比如业务层和知识层内部

细节比如知识获取知识管理，结构化数据。数据清洗，文本向量化等等

2.scrapy爬虫的流程图挖空。以及异步IO的介绍和好处

scrapy爬虫的流程图精简：：Start →Request调度→Downloader下载器→ Middleware中间件→Spider解析→ Pipeline数据处理→Item输出→ End

异步I/O的介绍和好处：Scrapy的异步I/O架构采用事件驱动+非阻塞操作，支持毫秒级响应切换和高并发请求处理。它通过错误隔离与灵活扩展，实现资源最大化利用、网络请求高效调度。

3.请说一下知识图谱的构建和智能问答如何存储实现

解析：

知识图谱通过结构化数据整理、文本向量化、实体与关系抽取等流程构建，并存储在图数据库(如Neo4j)中以支持高效查询。结合Scrapy的异步I/O爬取与数据层清洗，可实现知识更新；问答系统通过向量检索与图推理进行精准回答，提升响应速度与准确度。

选做三 考察嵌入式ai，有云ai和端ai的辨析。

参考答案

云AI的优势与局限

优势：

算力强大：支持复杂模型训练与大规模数据处理；

全局优化：多设备数据聚合，适合宏观分析与策略制定。

局限：

延迟与网络依赖：实时性差，网络波动影响服务稳定性；

隐私风险：数据传输易被截获，合规成本高。

端AI的优势与挑战

优势：

低延迟：本地处理实现毫秒级响应，提升用户体验；

隐私保护：数据无需上传，符合GDPR等隐私法规要求；

成本优化：减少云端算力租赁与带宽费用。

挑战：

算力限制：需模型压缩(如蒸馏、量化)以适应终端硬件；

碎片化部署：不同设备需定制化适配，开发复杂度高。

选做四考察了区块链。