作业 2 朋友圈高性能复杂度

朋友圈复杂度主要体现在高 qps/tps，以及存储量

解决方式主要是 sharding 还有用 Hbase

质量复杂度分析：

“7.8 亿人进入朋友圈，1.2 亿人发朋友圈”

https://m.cls.cn/detail/667354

• QPS 平均 ~1 万，峰值假设~3 万，年峰值假设~10 万

• TPS 发布：平均 ~1.5k，峰值假设~4.5k，年峰值假设~1.5 万

假设一个朋友圈平均有 3 个评论，10 个点赞

• TPS 评论：平均 ~4.5k，峰值假设~13.5k，年峰值假设~4.5 万

• TPS 点赞：平均 ~15k，峰值假设~45k，年峰值假设~15 万

存储：

• 每天 1.2 亿条记录，

假设用户进入朋友圈或加载更多时平均可以看到 3 天的朋友圈内容，平均额外加载一次

高效查询 7.2 亿条数据

业务复杂度

• 发布（不考虑视频上传），评论、点赞，按时间线显示

架构

写入操作都经过消息队列，削峰平均负载

读取时按照用户朋友列表查询，可将信息缓存至本地一定时间，无缓存时再去数据库读取以减小读取 io