系统架构设计师-【2025上半年论文题目分享】

一共是四个论文，选一个进行编写即可

第一题 事件驱动架构

事件驱动架构（Event-Driven Architecture，EDA）是一种以事件为中心的架构模式，广泛应用于现代分布式系统和异步通信场景中。它通过事件的发布与订阅机制，实现系统中各组件之间的松耦合，提高系统的可扩展性和响应速度。事件驱动架构在处理高并发、大规模用户请求、实时反馈等场景中具有明显优势，已逐渐成为微服务、云原生等现代软件架构的重要组成部分。请围绕“事件驱动架构在软件开发中的应用”论题，依次从以下三个方面进行论述：

• 概要叙述你参与管理和开发的软件项目以及你在其中所承担的主要工作。描述一个你参与的典型项目，该项目采用了事件驱动架构。阐明项目的背景、目标及关键业务需求，并重点说明你在项目中担任的角色，如系统架构设计、核心模块开发、事件机制实现等工作内容。
• 简要说明事件驱动架构的概念、特点及其全过程设计思想。阐述事件驱动架构的基本概念，包括事件的定义、事件源与事件消费者的交互模式。说明其主要特点，如异步处理、松耦合、高扩展性等。进一步介绍采用EDA进行系统设计的全过程思路，包括如何识别事件、设计事件模型、确定事件流动路径，以及中间件（如消息队列、事件总线）的选择与应用等。
• 结合项目实践，具体说明系统在分析、设计、开发阶段如何应用事件驱动架构。详细介绍项目在需求分析阶段如何识别事件驱动需求；在架构设计阶段如何进行模块划分、事件通信机制设计；在系统开发阶段如何实现事件的发布、传递、处理及事件日志管理等。可结合实际示例说明架构带来的优势，如系统响应速度提升、模块独立性增强、故障隔离能力加强等。

第二题 负载均衡设计技术

负载均衡技术是提升系统性能、可扩展性和高可用性的关键手段之一。它通过在多个服务器或资源之间合理分配请求或任务，避免单点过载，提高整体系统的响应速度和稳定性。负载均衡策略主要分为静态负载均衡和动态负载均衡两大类，同时根据不同业务场景，还可以设计出具有针对性的场景化负载均衡方案。静态策略依赖预先设定的规则进行任务分配，适用于系统状态变化不大的场景；动态策略则根据实时监控的数据动态调整分配方式，更适用于系统负载波动较大的环境；基于场景的负载均衡方案则更强调对特定业务场景的适配性和个性化优化。
请围绕“负载均衡设计技术”论题，依次从以下三个方面进行论述：

• 概要叙述你参与管理和开发的软件项目以及你在其中所承担的主要工作。
• 简要分析静态负载均衡策略、动态负载均衡策略及基于场景的负载均衡策略的基本原理、常见方法及适用场景。
• 具体阐述你参与管理和开发的项目是如何结合上述负载均衡技术实现系统性能优化的。

第三题 AI软件测试方法及应用

软件测试是保障软件质量的重要手段，随着人工智能技术的快速发展，AI辅助的测试用例生成成为现代软件工程中的研究与应用热点。通过利用大语言模型（如阿里通义千问、DeepSeek等）生成和扩展测试用例，可以大幅提升测试设计效率和覆盖率。该方法通常包括测试用例基础库构建、用例标准化与文档化、大模型训练与微调、无效用例过滤与扩展库生成，最终实现基于用例库指导的TDD（测试驱动开发）过程。其中，用例标准化是关键环节，需将测试用例拆分为用例名称、用例描述、输入、前置条件、后置条件、期望结果与异常处理等结构化信息，便于AI模型理解与生成。
请围绕“软件测试方法及应用”论题，依次从以下三个方面进行论述：

• 概要叙述你参与管理和开发的软件测试项目以及你在其中所承担的主要工作。
• 简要分析AI测试用例生成的一般处理流程，包括测试用例库构建、标准化与文档化、模型训练与微调、拓展用例库生成等关键步骤的内容与作用。
• 具体阐述你参与管理和开发的项目是如何应用AI测试用例生成方法支持TDD开发的，并分析其在实际应用中的优势与挑战。

第四题 多模型数据管理技术及其应用

在现代复杂系统中，数据类型日益多样化，传统单一模型的数据管理方式已难以满足业务需求。多模型数据管理技术应运而生，其核心思想是在同一数据库平台上支持多种数据模型（如关系模型、文档模型、图模型、键值模型等）的统一存储、查询与管理。这种方式不仅提升了系统的灵活性与扩展性，还降低了系统复杂性与运维成本，实现了跨模型数据的高效整合与协同处理。
请围绕“多模型数据管理技术及其应用”论题，依次从以下三个方面进行论述：

• 概要叙述你参与管理和开发的软件项目以及你在其中所承担的主要工作。
• 简要说明什么是多模型数据及其统一管理的技术优势，包括数据一致性、开发效率、系统扩展性等方面。
• 具体阐述你参与管理和开发的项目中，如何设计和实现多模型数据库系统以实现对不同数据类型的统一管理，并分析其在实际业务场景中的应用效果与优化思路。