在系统规划与管理师的备考过程中，系统设计的非功能性需求是一个重要的部分，尤其是在冲刺阶段（考前1个月），对其中的高频考点进行总结非常关键。
一、性能 - 吞吐量方面
1. 知识点内容
- 吞吐量是指单位时间内系统处理的请求数量或者数据量。例如，在一个电商系统中，每秒能够处理的订单数量就是一种吞吐量的体现。它受到多种因素的影响，包括服务器的硬件配置（如CPU性能、内存大小等）、网络带宽、数据库的查询效率等。
- 对于一个设计良好的系统，需要根据业务需求预估吞吐量，并且通过性能测试来验证是否满足要求。比如，一个热门的在线购物平台在促销活动期间，预计每秒会有数千笔订单产生，系统就需要提前规划和优化以达到这个吞吐量标准。
2. 学习方法
- 理解概念：首先要深入理解吞吐量的定义，可以通过实际生活中的例子来加深印象，如交通流量与道路承载能力的关系类比系统的吞吐量与硬件及软件环境的关系。
- 案例分析：研究一些知名系统的性能案例，分析它们是如何解决吞吐量问题的。例如，淘宝在双11期间是如何通过技术手段保障海量订单处理的吞吐量的。
- 模拟计算：做一些简单的吞吐量计算练习，根据给定的系统参数（如服务器配置、网络速度等），计算出系统的理论吞吐量，并与实际需求进行对比。
二、安全性 - 加密算法方面
1. 知识点内容
- 加密算法是保障系统安全的重要手段。常见的加密算法有对称加密算法（如AES）和非对称加密算法（如RSA）。对称加密算法使用相同的密钥进行加密和解密，速度快但密钥管理较复杂；非对称加密算法使用公钥和私钥对，安全性高但计算复杂度较高。
- 在系统设计中，要根据数据的敏感程度选择合适的加密算法。例如，对于用户的登录密码等高度敏感信息，通常会采用加盐哈希（一种特殊的加密方式）后再存储，并且在网络传输过程中使用SSL/TLS协议进行加密。
2. 学习方法
- 算法原理学习：深入学习各种加密算法的原理，可以通过观看在线课程或者阅读专业书籍来掌握。例如，了解AES算法是如何通过字节代换、行移位、列混合等操作实现加密的。
- 对比分析：对对称加密和非对称加密算法进行对比，分析它们的优缺点以及适用场景。可以通过制作表格的方式清晰地列出两者在加密速度、安全性、密钥管理等方面的差异。
- 安全标准研究：熟悉相关的安全标准，如ISO 27001等，了解在这些标准下如何正确应用加密算法保障系统安全。
三、可扩展性 - 集群架构方面
1. 知识点内容
- 集群架构是提高系统可扩展性的有效方式。通过将多台服务器组成集群，可以实现负载均衡、故障恢复等功能。例如，在一个Web应用集群中，负载均衡器可以将用户的请求均匀分配到各个服务器节点上，当某个节点出现故障时，其他节点可以继续提供服务，保证系统的可用性。
- 集群架构还包括数据存储的分布式管理，如采用分布式文件系统（如Ceph）或者分布式数据库（如MongoDB的分片集群），可以方便地增加存储容量和处理能力。
2. 学习方法
- 架构学习：学习常见的集群架构模式，如主从架构、对等架构等。可以通过搭建简单的集群环境（如在虚拟机中使用Docker容器搭建Web服务器集群）来加深理解。
- 技术选型：研究不同技术在集群架构中的应用，例如，了解Nginx作为负载均衡器的配置和使用方法，以及如何根据业务需求选择合适的分布式存储技术。
- 扩展性评估：做一些系统扩展性的评估练习，给定一个初始的系统架构，根据业务增长预测，设计合理的扩展方案，包括增加服务器数量、调整集群配置等。
总之，在系统规划与管理师的备考冲刺阶段，要重点关注系统设计非功能性需求中的性能、安全性和可扩展性等方面的高频考点。通过深入理解知识点内容，采用合适的学习方法，能够更好地应对考试，并且在实际的系统规划与管理工作中也能够更加得心应手。
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