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架构实战营第五模块课后作业

作者:Geek_53787a
  • 2022 年 6 月 29 日
  • 本文字数:891 字

    阅读完需:约 3 分钟

作业

设计微博系统中”微博评论“的高性能高可用计算架构。

【作业要求】

基于模块 5 第 6 课的微博实战案例,分析“微博评论”这个核心场景的业务特性,然后设计其高性能高可用计算架构,包括但不限于如下内容:

1. 计算性能预估(不需要考虑存储性能);

2. 非热点事件时的高性能计算架构,需要考虑是否要拆分独立的服务;

3. 热点事件时的高可用计算架构。

【提示】

1. 分析方法对照“看微博”和“发微博”的案例。

解答

1.     微博评论用户行为建模和性能估算

结合看微博的估算,假设平均一条微博观看人数有 100 次,观看微博的次数为:2.5 亿 * 100 = 250 亿。

看了微博能作评论的人数为看微博的 1/5,则评论微博的次数为 2.5 亿 * 100 *1/5= 50 亿

大部分人看微博的时间段和评论微博的时间段基本重合,因此评论微博的平均 TPS 计算如下:

50 亿 * 60% / (4*3600) = 20K/s。

2.非热点事件时的高性能计算架构,需要考虑是否要拆分独立的服务

【业务特性分析】

评论微博是也是一个写操作,因此不能用缓存,可以用负载均衡。

【架构分析】

用户量过亿,应该要用多级负载均衡架构,覆盖 DNS -> F5 -> Nginx -> 网关的多级负载均衡。

【架构设计】

1. 负载均衡算法选择

评论微博的时候依赖登录状态,登录状态一般都是保存在分布式缓存中的,因此评论微博的时候,将请求发送给任意服务器都可以,这里选择“轮询”或者“随机”算法。

2. 业务服务器数量估算

评论微博涉及几个关键的处理:内容审核(依赖审核系统)、数据写入存储(依赖存储系统)、数据写入缓存(依赖缓存系统),因此按照一个服务每秒处理 500 来估算,完成 20K/s 的 TPS,需要 40 台服务器,加上一定的预留量,50 台服务器差不多了。

【评论微博的多级负载均衡架构】


 

3.热点事件时的高可用计算架构。

【评论微博】

很难预估,和热点事件的影响力和影响范围有关。

【业务特性分析】

热点事件发生后,绝大部分请求都落在了导致热点事件发生的那一条微博上面

【架构设计分析】

很明显,热点事件微博存在缓存热点问题,若其为“多副本缓存”,且原有的缓存架构已经采用了“应用内的缓存,总体上来看,缓存热点问题其实不一定很突出,这样评论微博也不一定突出。

【热点事件高可用架构示意图】





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