【架构实战营】模块五作业

微博评论高性能高可用架构

1. 微博评论计算性能估算

【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》）。

【微博评论】

由于绝大部分微博用户发表评论的对象是大 V 或明星，评论主要集中在 80、90、00 后群体，占总群体的 96%。此年龄段平均每人关注 110 个大 V（参考《微博 2020 用户发展报告》）。假设关注的大 V 每天至少发布一条微博，50%用户对于大 V 发布的评论都进行 1 条评论，则每天发布评论的数量为：

2.24 亿*96%*110*1*50%=118 亿

大部分的人评论微博集中在早上 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 个小时的平均评论微博的 TPS 计算如下：

118 亿* 60% / (4 * 3600)= 490 K/s。

2. 非热点时间时的高性能计算架构

【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，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）。按照一个服务每秒处理 1000 来估算，完成 490K/s 的 TPS，需要 490 台服务器，加上一定的预留量预估 500 台服务器。

3.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

热点事件指某个大 V 或者明星爆料或者官宣，虽然只有一两条微博，但引起大量用户在短时间内发布评论，会给系统造成很大压力。

【微博评论】

不一定关注了才评论，未关注的用户也会评论，所以很难预估，和事件的影响力和影响范围有关。

【微博评论架构分析】

评论微博不一定要求很高的实时性，所以可以对评论热点微博的高并发请求进行限流，可以考虑使用写缓冲(Buffer)，用来缓存评论内容。

微博热点事件计算高可用架构示意图