模块五作业

微博评论性能估算

• 写评论

因此我们假设平均一条微博观看人数有 100 次，写评论的人大约占 10%，因此每天写评论微博的条数为：

2.5 亿 * 10 = 25 亿。

大部分的人发微博集中在 4 个小时，平均微博写评论的 TPS 计算如下：

25 亿 * 60% / (4 * 3600) ≈ 100 K/s。

• 看评论

假设看评论的人大约占所有看微博人数的 50%，且大部分只看前 100 条，即翻 3 页，因此每天看微博评论的条数为：2.5 亿 * 50 *100 = 12500 亿。

看评论和写评论的时间基本重合，

12500 亿 * 60% / (4 * 3600) ≈ 50000 K/s ≈ 50 M/s。

架构设计

• 写评论

【业务特性分析】

写评论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

写评论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，因此发微博的时候，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.业务服务设计

写评论需要拆分独立服务，与发微博、看微博的服务分开，因为二者联系不大，且热点事件发生时，写评论的访问量远远大于发微博，实时性的要求也不同。

3.业务服务器数量估算

写评论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 100K/s 的 TPS，需要 200 台服务器，加上一定的预留量，大约需要 250 台服务器。

• 看评论

【业务特性分析】

看评论是一个典型的读场景，由于评论发了后不能修改，因此非常适合用缓存架构，同时由于请求量很大，负载均衡架构也需要。 由于实时性要求不高，可以使用限流方式保证在热点出现时，系统稳定运行。

【架构分析】

1. 用户量过亿，应该要用多级负载均衡架构；

2. 请求量达到万亿，应该要用多级缓存架构，尤其是 CDN 缓存，是缓存设计的核心。

【架构设计】

1.负载均衡算法选择

游客都可以直接看微博，因此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.业务服务设计

看评论和写评论有直接关系，90%的用户写完评论后会查看自己的评论，并且写评论会关系到评论的缓存策略，所以看评论和写评论服务合并为一个服务

3. 业务服务器数量估算

假设 CDN 能够承载 90%的用户流量，那么剩下 10%的读微博的请求进入系统，则请求 QPS 为 50 M/s * 10% = 5000K/s，由于读取微博的处理逻辑比较简单，主要是读缓存系统，因此假设单台业务服务器处理能力是 50K/s，则机器数量为 100 台，小于写服务器需求，最终机器数量为 250 台。

整体方案

• 评论业务：任务分配 双机房~三机房

• 负载均衡架构：

注：服务集群改为评论服务集群

• 多级缓存架构：

缓存两个纬度的数据：评论热度及评论时间

评论热点事件业务特性分析

• 写评论

评论热点微博数据量和并发量会非常大，但实时性要求不高，因为肯本找不到自己发的评论。所以可以考虑对超过 100 条/s 评论的微博进行限流，考虑使用漏桶算法。

• 看评论

1. 热度评论的查看，是查看评论的重点，可以缓存到 CDN，最大程度的承载用户请求，由后台定时刷新热度 CDN 缓存

2. 评论时间纬度的查看，可以考虑做应用级别的缓存，不考虑真实的时间先后