架构实战营 模块五作业

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】

分析方法对照“看微博”和“发微博”的案例。

用户行为建模和性能估算

【用户量】

2020.9 月月活 5.11 亿，日活 2.24 亿（参考《微博 2020 用户发展报告》）。

【评论微博】

考虑到微博是一个看得多发的少的业务，假设平均每天每人发 1 条微博（只考虑文字微博），则微博每天的发送量约为 2.5 亿条。假设平均每人每天评论 4 条微博，则每天评论量约为 10 亿。

大部分的人发微博集中在早上 8：00~9：00 点，中午 12：00~13：00，晚上 20：00~22：00，假设这几个时间段发微博总量占比为 60%，则这 4 个小时的平均发微博的 TPS 计算如下：

10 亿* 60% / (4 * 3600) ≈ 40 K/s

高性能计算架构设计

【业务特性分析】

评论微博是一个典型的写操作，因此不能用缓存，可以用负载均衡。

【架构分析】

用户量过亿，TPS 约为 40k，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。微博评论还可考虑使用写缓冲。

【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 40K/s 的 TPS，需要 80 台服务器，加上一定的预留量，90 台服务器差不多了。

多级负载均衡架构

微博高性能计算方案- 整体架构设计

【任务分配】

用双机房、多机房保证高可用。

【任务分解】

发微博和评论微博的处理量级相差不大，可以将发微博和评论微博服务合并，提供不同 API 进行处理。

热点事件

【评论微博的业务特性分析】

造成热点事件的微博自己只有 1~2 条，但是用户围观后会有很多评论，假设有 1%的围观用户会在事件发生后 60 分钟内评论。

【评论微博的架构设计分析】

评论的微博重要性和影响力不如原微博，可以考虑对“评论微博”限流，由于评论能释放用户情绪，带来更好的传播，因此尽量少丢弃请求，考虑用“漏桶算法”，用消息队列进行异步及排队处理，由于评论需要审核，可以在排队处理请求期间提示用户“评论正在审核”，服务器集群数量可以进行弹性扩容。