架构实战营第五模块课后作业
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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