2025系统分析师---软件工程主要知识点

一、软件生命周期

1. 定义：软件从需求分析到废弃的完整过程，包括规划、开发、运行和维护阶段。
2. 核心阶段：
   • 需求分析：明确功能与非功能需求，输出需求规格说明书（SRS）。
   • 设计：分为架构设计（模块划分）和详细设计（类图、接口定义）。
   • 实现：编码与单元测试，遵循编码规范（如Google Java Style）。
   • 测试：集成测试、系统测试、验收测试（V模型）。
   • 部署：灰度发布、回滚策略（如蓝绿部署）。
   • 维护：缺陷修复、性能优化、适应性调整。
3. 常见模型关联：瀑布模型（线性推进）、迭代模型（RUP）、敏捷模型（Scrum）。

二、信息系统开发方法

1. 结构化方法：
   • 特点：自顶向下分解，数据流图（DFD）为核心工具。
   • 适用场景：需求明确的大型系统（如银行核心系统）。
2. 面向对象方法：
   • 核心：对象、类、继承、多态，UML建模支持。
   • 优势：高复用性，适应需求变化（如电商平台）。
3. 原型法：
   • 类型：抛弃式原型（快速验证）、演化式原型（逐步完善）。
   • 工具：Axure（低保真）、Figma（高保真）。
4. 敏捷方法：
   • 实践：每日站会、用户故事、持续集成（Jenkins）。
   • 框架：Scrum（Sprint周期）、Kanban（看板管理）。

三、开发模型

1. 瀑布模型：
   • 特点：阶段严格递进，文档驱动。
   • 缺点：变更成本高，适用于需求稳定的项目（如航天软件）。
2. 螺旋模型：
   • 核心：风险驱动，每轮迭代包含风险分析。
   • 适用：高风险项目（如金融风控系统）。
3. 增量模型：
   • 策略：分批次交付功能模块（如先实现登录功能，再开发支付）。
4. DevOps模型：
   • 工具链：GitLab CI/CD、Docker、Prometheus监控。
   • 目标：开发与运维协同，缩短交付周期。

四、逆向工程

1. 定义：通过反编译、反汇编等手段从已有系统提取设计信息。
2. 应用场景：
   • 遗留系统重构：无文档的老系统恢复架构。
   • 竞品分析：反编译APK分析功能实现（需注意法律风险）。
3. 工具：
   • 代码级：JD-GUI（Java反编译）、IDA Pro（二进制分析）。
   • 架构级：Understand（代码依赖可视化）。

五、需求工程

1. 过程：
   • 获取：用户访谈、问卷调查（如设计问卷星模板）。
   • 分析：用例图（Actor-Goal列表）、需求优先级矩阵（MoSCoW法）。
   • 验证：原型演示、需求评审会。
2. 挑战：
   • 需求蔓延：通过变更控制委员会（CCB）管理。
   • 二义性：使用形式化语言（如Z语言）描述关键需求。

六、面向对象基础

1. 四大特性：
   • 封装：隐藏实现细节（如Java的private变量）。
   • 继承：IS-A关系（如Dog extends Animal）。
   • 多态：方法重写（Override）与重载（Overload）。
   • 抽象：接口（Interface）与抽象类（Abstract Class）。
2. 设计原则：
   • SOLID原则：单一职责（SRP）、开闭原则（OCP）等。
   • GRASP原则：高内聚低耦合、控制器模式。

七、UML（统一建模语言）

1. 核心图表：
   • 结构图：类图（属性/方法）、组件图（模块依赖）。
   • 行为图：时序图（对象交互顺序）、状态图（对象状态变迁）。
2. 工具：Enterprise Architect、PlantUML（代码生成图表）。
3. 实践案例：
   • 用例图：定义系统边界（如电商平台的“用户下单”场景）。
   • 活动图：描述业务流程（如退货审批流程）。

八、软件设计

1. 架构设计：
   • 模式：MVC（前后端分离）、微服务（Spring Cloud）。
   • 质量属性：通过ATAM方法评估性能与安全性权衡。
2. 详细设计：
   • 设计模式：工厂模式（对象创建）、观察者模式（事件通知）。
   • 数据库设计：ER图、范式化（3NF）与反范式化权衡。

九、业务流程设计

1. 方法：
   • BPMN 2.0：标准流程图符号（如事件、网关、任务）。
   • 价值流图：识别流程中的浪费（如审批环节冗余）。
2. 优化案例：
   • RPA应用：通过UiPath自动化重复性任务（如发票录入）。

十、软件维护

1. 类型：
   • 纠错性：修复线上Bug（如支付失败问题）。
   • 适应性：适配新操作系统（如Windows 11兼容）。
2. 成本控制：
   • 技术债务管理：SonarQube扫描代码坏味道。
   • 文档更新：Confluence维护最新系统手册。

十一、软件测试

1. 测试层级：
   • 单元测试：JUnit/Mockito覆盖核心逻辑。
   • 集成测试：Postman验证API接口。
   • 性能测试：JMeter模拟万级并发。
2. 自动化策略：
   • Selenium：Web UI自动化。
   • Appium：移动端测试。

十二、软件过程改进

1. CMMI模型：
   • 成熟度等级：从混乱（1级）到优化（5级）。
   • 实践：缺陷预防（DP）、量化项目管理（QPM）。
2. 敏捷改进：
   • Retrospective会议：总结迭代问题（如代码评审效率低）。

十三、遗留系统

1. 评估维度：
   • 业务价值：是否支撑核心业务。
   • 技术状态：代码可维护性、架构合理性。
2. 处理策略：
   • 重构：逐步替换模块（如Struts迁移至Spring Boot）。
   • 封装：通过API暴露功能，新旧系统并存。

十四、软件开发环境范围管理

1. WBS分解：
   • 工作包：拆解任务至80小时以内可完成单元。
2. 变更控制：
   • 流程：变更申请→影响分析→CCB审批→实施跟踪。

十五、配置管理

1. 工具链：
   • 版本控制：Git（分支策略：Git Flow）。
   • 依赖管理：Maven/NPM管理第三方库。
2. 基线管理：
   • 里程碑：需求基线、设计基线、发布基线。

十六、进度管理

1. 计划方法：
   • 甘特图：MS Project绘制任务依赖。
   • 关键路径法（CPM）：识别最长耗时路径。
2. 延迟应对：
   • 赶工：增加资源（如临时雇佣开发者）。
   • 快速跟进：并行开发（如前端与后端同步编码）。

总结

以上知识点覆盖软件工程全生命周期，实际应用中需注意：

1. 方法论结合：如敏捷开发（过程）结合DevOps（工具链）。
2. 技术与管理平衡：设计模式（技术）与范围管理（管理）协同。
3. 持续改进：通过CMMI或Retrospective会议优化团队实践。

可根据具体项目需求，选择合适的方法与工具组合，例如：

• 小型团队：敏捷（Scrum）+ GitLab CI/CD + Jira。
• 大型系统：瀑布模型 + Enterprise Architect + SonarQube。