文章目录
- 壹、考试内容各科要求
- 贰、考试知识体系
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- 一、系统工程与信息系统基础
- [二、 计算机基础与硬件架构](#二、 计算机基础与硬件架构)
- [三、 软件架构设计](#三、 软件架构设计)
- [四、 数据库与数据管理](#四、 数据库与数据管理)
- [五、 系统性能、可靠性和优化](#五、 系统性能、可靠性和优化)
- [六、 信息安全与风险管理](#六、 信息安全与风险管理)
- [六、 新兴技术](#六、 新兴技术)
壹、考试内容各科要求
架构师考试设置综合题、案例题、论文三门科目,核心是通过"基础筛选→实践验证→深度输出"的三层逻辑,全面且递进地评估架构师的核心能力,避免单一题型无法覆盖复杂岗位需求的局限。
一、三门科目设置的核心逻辑:从"会不会"到"能不能用"再到"懂不懂本质"
架构师岗位需要"技术广度+实践深度+体系化思维"三重能力,单一题型无法全面考察,因此三门科目各有分工:
- 综合题:解决"架构基础能力是否达标"的问题;
- 案例题:解决"理论能否落地"的问题,验证候选人在真实场景中分析、设计、解决问题的能力;
- 论文:解决"是否有体系化认知"的问题,评估候选人对技术本质、架构思想、工程实践的深度理解与总结能力。
二、各科目考试侧重点与考察的能力维度
- 综合题:侧重"知识广度与基础判断力"
- 考试特点:题型多为选择题、判断题或简答题,覆盖范围广,涉及
- 架构设计原则
- 技术选型标准
- 中间件特性
- 分布式理论
- 安全规范
- 性能优化常识等基础内容。
- 核心考察能力:
- 技术知识储备广度:是否了解架构师常用的技术领域(如微服务、云原生、数据库、缓存、消息队列等)的核心概念与适用场景;
- 基础判断力:面对简单技术问题 (如"分布式事务的常见方案有哪些""缓存穿透的解决办法"),能否快速做出正确判断,避免基础认知偏差;
- 行业规范与标准认知:是否熟悉架构设计相关的行业规范、安全标准、性能指标等,确保设计的合规性与合理性。
- 案例题: 侧重"实践分析与问题解决能力"
- 考试特点:通常给出一个真实的业务场景(如"某电商平台订单系统高并发改造""某企业ERP系统架构迁移"),要求分析现有架构的问题、设计优化方案、评估方案可行性,或排查故障原因。
- 核心考察能力:
- 场景分析能力:能否从复杂业务需求中提炼核心技术痛点(如高并发、高可用、数据一致性、扩展性等);
- 架构设计落地能力:能否将抽象的架构原则转化为具体的技术方案(如选择合适的中间件、设计服务拆分粒度、制定数据存储策略);
- 问题排查与风险评估能力:面对架构故障(如服务雪崩、数据丢失),能否定位根因并提出应急预案;同时评估方案的成本、风险(如技术复杂度、团队学习成本),而非只追求"技术先进"。
- 论文: 侧重"体系化思维与深度总结能力"
- 考试特点:要求围绕一个架构相关主题(如"微服务架构的设计与实践""分布式系统的数据一致性保障")撰写论文,需包含背景分析、方案设计、实践过程、遇到的问题与反思、总结与展望等部分。
- 核心考察能力:
- 技术认知深度:是否不局限于"使用工具" ,而是理解技术背后的本质(如"为什么微服务要强调'高内聚低耦合'""CAP理论在实际架构中的权衡逻辑");
- 体系化表达能力:能否将零散的实践经验梳理成结构化的逻辑(如从"需求→设计→落地→复盘"形成完整闭环),而非简单罗列技术点;
- 工程思维与复盘能力:能否客观分析方案的优缺点 ,总结实践中的教训(如"某方案虽提升了性能,但增加了运维复杂度,后续可通过XX优化"),体现架构师的成长型思维。
三、三门科目如何协同:全面评估"合格架构师"
三门科目并非孤立,而是层层递进、相互验证:
- 若综合题不达标,说明基础能力不足,后续实践与深度总结便无从谈起;
- 若案例题不达标,说明"纸上谈兵",无法将知识转化为实际价值,不符合架构师"解决业务问题"的核心职责;
- 若论文不达标,说明缺乏体系化思维,难以沉淀经验、指导团队或推动技术演进,只能停留在"执行层",无法胜任架构师"全局规划"的角色。
简言之,三门科目共同筛选出"有知识、能落地、会总结"的综合型架构师,而非单一的"技术专家"或"文档写手"。
贰、考试知识体系
如下知识体系覆盖了从综合、案例分析、论文中涉及到的所有知识,并根据知识特点进行了分类。
todo:
需要注意的是,每块知识点虽然进行了分类,但是对于考试来说,这样的分类还是太泛,但是会先有一个大概的架构师知识体系,并知道每块知识点讲大概讲了什么。
接下来会对每块知识进行针对性练习,把握每块核心知识,同时接触案例和论文需要哪些知识支撑和答题逻辑。
一、系统工程与信息系统基础
系统工程与信息系统基础:
- (理论基础)运用系统论、控制论和信息论等基础理论,
- (方法论)采用结构化 的分析方法和科学的工程化 手段,将复杂的信息系统分解为相互关联的功能模块,
- (实践层面)通过需求分析、系统设计、开发实施、测试部署、运行维护等全生命周期管理,构建能够高效处理信息、支持业务决策、具备良好扩展性和可维护性的信息处理体系,
- (技术层面)同时考虑系统的可靠性、安全性、性能优化和成本控制等关键要素。
【系统架构设计(一)】系统工程与信息系统基础上:系统工程基础概念
【系统架构设计(二)】系统工程与信息系统基础中:信息系统基础
【系统架构设计(三)】系统工程与信息系统基础下:企业信息化与电子商务-数字化转型的核心驱动力
二、 计算机基础与硬件架构
该类技术考的是考生对计算机系统底层原理和硬件结构的理解,目的是确保架构师能从硬件层面 设计高效、可靠的系统,包括处理器的组成、存储管理、网络基础等,考察如何将硬件知识应用于系统整体设计中,避免架构脱离实际硬件约束。
- 计算机组成原理:CPU结构、指令集、总线系统、并行处理。
- 操作系统基础:进程管理、内存管理、文件系统、设备管理。
- 嵌入式系统:实时操作系统(RTOS)、嵌入式硬件设计、传感器接口。
- 计算机网络:OSI模型、TCP/IP协议栈、路由与交换、局域网/广域网设计。
- 存储与I/O:磁盘阵列(RAID)、缓存机制、I/O优化。
计算机组成原理
【系统架构设计(28)】计算机系统组成详解:从硬件到软件的解析
操作系统
【系统架构师设计(29)】操作系统上:操作系统概述、进程管理、同步与互斥
【系统架构设计(30)】操作系统中:前驱图、死锁与银行家算法
【系统架构设计(32)】操作系统之存储技术:页式存储与文件系统
系统配置与性能优化
计算机网络
三、 软件架构设计
该类技术考的是软件系统的设计方法和模式 ,目的是评估考生是否能构建可扩展、可维护 的软件架构,包括需求分析、设计模式应用等,考察从需求到实现的完整过程。
- 系统工程与信息系统基础:
- 软件工程原理:需求工程、软件生命周期模型(瀑布、敏捷)、UML建模。
- 软件架构设计:
- 架构风格与模式:分层架构、微服务、SOA(面向服务架构)、设计模式(工厂、观察者等)。
- 分布式系统:CAP定理、一致性模型、负载均衡、分布式事务。
- 中间件技术:消息队列(Kafka、RabbitMQ)、应用服务器(Tomcat、WebLogic)。
- 软件测试与质量保障:单元测试、集成测试、黑盒/白盒测试。
1、软件工程
软件工程原理:
- (需求工程体系)以需求工程为核心驱动,通过需求开发(需求获取、分析、规格说明、验证)和需求管理(变更控制、跟踪、版本管理)构建完整的需求体系,
- (建模语言体系与设计方法体系)运用结构化需求分析法和面向对象需求分析方法,结合UML统一建模语言(用例图、类图、时序图、活动图等)和SysML系统建模语言进行可视化设计,
- (生命周期演进)采用从瀑布模型到敏捷模型的演进式生命周期管理,实现结构化设计与面向对象设计的有机结合,
- (全生命周期管理)通过全生命周期管理(从需求定义到变更控制的完整体系)确保软件项目的成功交付和质量保障。
需求工程体系
生命周期管理
【系统架构师设计(五)】需求工程之:需求开发与需求管理概述、结构化需求分析法
建模语言体系与设计方法体系
【系统架构设计【6】】 需求工程之:面向对象需求分析方法:统一建模语言(UML)(上)
【系统架构设计(七)】 需求工程之:面向对象需求分析方法:统一建模语言(UML)(下)
【系统架构师设计(8)】需求分析之 SysML系统建模语言:从软件工程到系统工程的跨越
全生命周期管理
【系统架构师设计(10)】需求工程全生命周期管理:从定义到变更的完整体系
软件测试与维护(迁移、维护等)
【系统架构设计(11)】软件测试全景解析:从方法论到实践策略
项目管理
【系统架构设计(14)】项目管理下:软件质量与配置管理:构建可靠软件的基础保障
2、 软件架构设计
架构设计
【系统架构设计(15)】软件架构设计一:软件架构概念与基于架构的软件开发
【系统架构设计(16)】软件架构设计二:软件架构风格:构建系统的设计模式与选择指南
【系统架构设计(17)】软件架构复用与特定领域架构:从单点复用到系统化资产管理
架构评估方法
架构风格与模式
中间件技术
软件架构评估
【软件架构设计】软件架构评估一:质量属性与敏感点、权衡点分析
【软件架构设计(19)】软件架构评估二:软件架构分析方法分类、质量属性场景、软件评估方法发展历程
8、系统演化过程
【系统架构设计(24)】大型网站系统架构演化:从单体到分布式的技术进阶之路
四、 数据库与数据管理
该类技术考的是数据存储、查询和管理的核心知识,目的是考察架构师如何设计高效的数据架构 ,支持大数据量和高并发场景 ,包括数据模型设计和优化。
- 数据库原理:关系模型、ER图、规范化(范式)、事务 ACID 属性。
- SQL与查询优化:索引、B+树、查询计划、连接算法。
- NoSQL数据库:键值存储(Redis)、文档数据库(MongoDB)、列式存储(Cassandra)。
- 大数据技术:Hadoop生态(HDFS、MapReduce)、Spark、数据仓库(Hive、Impala)。
- 数据安全与备份:加密、访问控制、灾备策略、数据迁移。
五、 系统性能、可靠性和优化
该类技术考的是系统在高负载下的表现和稳定性 ,目的是评估考生优化系统资源、处理故障的能力,包括性能瓶颈分析和容错设计。
- 性能评估:负载测试、基准测试、瓶颈识别(CPU、内存、I/O)。
- 高可用性设计:冗余、故障转移、集群(Kubernetes)、负载均衡。
- 并发与并行:多线程、异步编程、锁机制、死锁避免。
- 缓存与加速:缓存策略(LRU)、CDN、内存数据库。
- 监控与调优:日志分析、性能指标(TPS、响应时间)、工具(如JMeter、Prometheus)。
系统可靠性分析
【系统架构设计(26)】系统可靠性分析与设计详解:构建高可用软件系统的核心技术
六、 信息安全与风险管理
该类技术考的是系统安全的架构设计,目的是考察考生防范威胁、确保数据保密性和完整性的能力,包括安全模型和合规要求。
- 安全基础:加密算法(AES、RSA)、认证机制(OAuth、JWT)。
- 网络安全:防火墙、入侵检测(IDS)、DDoS防护、VPN。
- 应用安全:SQL注入、XSS/CSRF防护、安全编码实践。
- 风险评估:威胁建模、漏洞扫描、合规标准(GDPR、等保)。
- 灾难恢复:备份策略、RTO/RPO、业务连续性计划(BCP)。
六、 新兴技术
该类技术考的是前沿技术和项目实践知识,目的是评估考生适应技术变革和领导架构项目的能力,包括云计算、大数据、AI等新兴领域,以及项目管理方法。
- 云计算与虚拟化:IaaS/PaaS/SaaS、Docker、Kubernetes、云架构(AWS、阿里云)。
- 大数据与AI:机器学习基础、深度学习框架(TensorFlow)、大数据分析(Flink、Storm)。
- 物联网与边缘计算:IoT协议(MQTT)、边缘设备管理、5G集成。
- 项目管理:PMBOK、风险管理、成本估算、团队协作工具(Jira)。
- 知识产权与标准:软件专利、开源许可、行业标准(ISO 27001)。