# 架构实战营 - 作业 5

1、作业内容

2、性能估算步骤

评论微博性能估算

考虑到微博是一个看得多发的少的业务，假设平均每天每人评论 2 条微博（只考虑文字微博），则微博每天的评论量约为 5.0 亿条。

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，假设这几个时间段评论微博总量占

比为 60%，则这 4 个小时的平均评论微博的 TPS 计算如下：

5.0 亿 * 60% / (4 * 3600) ≈ 20 K/s

3、 高性能计算架构设计

【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）、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 20K/s 的 TPS，需要 40 台服务器，加上一定的预留量，50 台服务器差不多了。

4、评论微博的多级负载均衡架构

5、整体架构设计

高性能计算方案

多级负载均衡整体架构

微博的多级缓存整体架构

6、热点事件分析

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。

1、行为建模和性能估算

【微博评论】

造成热点事件的微博只有 1 两条，用户围观后会有很多评论，假设 10%的用户会在事件发生后 60 分钟内转发。

2、微博热点事件业务特性分析

【评论微博】

绝大部分评论与热点事件有关，微博评论的重要性和影响力不如发微博。

3、架构设计分析

评论微博重要性和影响力不如发微博，可以考虑对“微博评论”限流，由于评论能带来更好的传播和热点，因此尽量少丢弃请求，

考虑用“漏桶算法”。

4、微博热点事件的高可用架构示意图