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。
1. 计算性能预估(不需要考虑存储性能)
微博评论
由于绝大部分微博用户看微博的对象是大 V 和明星,并且不是所有观看用户都会评论。因此我们假设平均一条微博观看人数有 100 次,评论的大概有 10 次。则评论微博的次数为:2.5 亿* 10 = 25 亿.
大部分人评论微博的时间段和看微博的时间段基本重合,大部分的人看微博集中在早上 8:00~9:00 点,中午 12:00~13:00,晚上 20:00~22:00,假设这几个时间段评论微博总量占比为 60%,则这 4 个小时评论微博的平均 TPS 计算如下:25 亿* 60% / (4*3600) = 100K/s
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
业务特性分析
微博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,实时性并不高,可以使用缓冲。
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
负载均衡算法选择
微博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,因此微博评论的时候,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
微博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,加上可以缓冲,200 台服务器足够了。
微博评论的多级负载均衡架构 (拆分为独立服务)
![](https://static001.geekbang.org/infoq/9b/9bde42b79fe71f430e006f894452cffe.png)
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访问,给系统造成很大压力。
微博评论
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 10%的围观用户会在事件发生后 60 分钟内评论。
业务特性分析
微博评论的业务逻辑不变
架构设计分析
“核心架构设计思想:既然无法预估,那就做好预防!”
微博评论在热点事件发生时,可以考虑限流,同步改异步,缓冲所有请求,慢慢处理,考虑用“写缓冲”。
![](https://static001.geekbang.org/infoq/0a/0a688e3499333427d0a35c231f023841.png)
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