微博评论的高性能高可用计算架构

一、计算性能预估

【用户量】

1. 2020.9 月月活 5.11 亿，日活 2.24 亿（参考《微博 2020 用户发展报告》）。

【关键行为】

1. 发微博；

2. 看微博；

3. 评论微博。

【发微博】

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。

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：

2.5 亿 * 60% / (4 * 3600) ≈ 10 K/s。

【看微博】

由于绝大部分微博用户看微博的对象是大 V 和明星，因此我们假设平均一条微博观看人数有 100 次，则观看微博的次数为：

2.5 亿 * 100 = 250 亿。

大部分人看微博的时间段和发微博的时间段基本重合，因此看微博的平均 QPS 计算如下：

250 亿 * 60% / (4*3600) = 1000K/s。

【评论微博】

评论微博的用户都是看过微博的，假设看微博中有 1/10 会发表评论，则发表评论的次数为：

250 亿 * 1/10 = 25 亿

大部分人发表微博评论的时间段和看微博的时间段一致，因此发表微博评论的平均 TPS 计算如下：

1000K/s * 1/10 = 100K/s。

二、评论微博的非热点事件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，但由于用户不需要实时看到自己发表的评论或者微博评论太多很快刷掉，因此可以用写缓冲，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：数据写入写缓冲、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 1000 来估算，完成 100K/s 的 TPS，需要 100 台服务器，加上一定的预留量，120 台服务器差不多了。

评论微博的多级负载均衡架构

微博高性能计算方案-整体架构设计

三、评论微博的热点事件时的高可用计算架构

热点事件发生后，发表微博评论的请求会急剧增加，可根据写缓冲的数量动态扩容处理写缓冲的服务数量。