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

【作业要求】

基于模块 5 第 6 课的微博实战案例，分析“微博评论”这个核心场景的业务特性，然后设计其高性能高可用计算架构，包括但不限于如下内容：

1. 计算性能预估（不需要考虑存储性能）；

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；

3. 热点事件时的高可用计算架构。

1. 微博评论计算性能估算

1. 用户量预估 --> 2. 用户行为建模 -->3. 性能需求计算

【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》）。

【关键行为】

评论微博。

【微博评论】

考虑到微博是一个看得多发的少，评论也少的业务，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; 假设平均每条微博评论有 3 次，则微博评论的次数为：

2.5 亿* 3 = 7.5 亿。

大部分人评论微博和看微博的时间段，以及发微博的时间段基本重合，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 个小时的平均微博评论的 TPS 计算如下：

7.5 亿* 60% / (4*3600) ≈ 30K/s。

【看微博评论】

由于绝大部分微博用户看微博的对象是大 V 和明星，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。

然后假设观看微博时有一般概率会打开评论看，则看微博评论的次数为：2.5 亿* 100/2 = 125 亿。看微博评论的平均 QPS 计算如下：125 亿* 60% / (4*3600) = 500K/s。

2. 微博评论

2.1 业务特性分析

微博评论虽然是写操作，但是评论内容比不上微博内容要求别人实时能看到，可以考虑用缓存，可以用负载均衡。

2.2 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。

2.3 架构设计

1.发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，因此发微博评论的时候，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

发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 30K/s 的 TPS，需要 60 台服务器，加上一定的预留量，65 台服务器差不多了。

2.4 微博评论的多级负载均衡架构

2.5 微博评论的多级缓存架构

3. 看微博评论

3.1 业务特性分析

看微博评论是一个典型的读场景，由于微博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。

3.2 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 125 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。

3.3 架构设计

1.负载均衡算法选择

游客都可以直接看微博评论，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 500K/s * 10% = 50K/s，由于读取微博评论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 1000/s，则机器数量为 50 台，按照 20%的预留量，最终机器数量为 60 台。

3.4 看微博评论的多级负载均衡架构

3.5 看微博评论的多级缓存架构

4 微博评论高性能计算方案-整体架构

5 热点事件时的高可用计算架构

5.1 分析

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。

【发微博评论】

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转发和评论，假设有 10%的围观用户会在事件发生后 60 分钟内转发和评论。

【看微博评论】

很难预估，和事件的影响力和影响范围有关。

核心架构设计思想：既然无法预估，那就做好预防！

【架构设计分析】

1. 评论微博

微博评论重要性和影响力不如原微博，可以考虑对“微博评论”限流，而且考虑容忍部分评论丢失，可以考虑用“漏桶算法”的限流策略。

2. 看微博评论

很明显，热点事件微博存在缓存热点问题，可以考虑“多副本缓存”，由于原有的缓存架构已经采用了“应用内的缓存，总体上来看，缓存热点问题其实不一定很突出。

5.2 高可用架构示意图