答案

1. 性能估算

微博日活量 2.5 亿，假设每人每天评论微博次数为 4 次，则评论总次数 2.5 亿*4 = 10 亿次 。大部分的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 个小时的平均发微博的 TPS 计算如下：10 亿 * 60% / (4 * 3600) ≈ 4w/s。假设读评论是发评论次数的 100 倍，则 QPS 约为 400w/s。热点微博评论次数、看评论次数都会成倍增长。

2. 业务特性分析

• 评论微博是写操作，不能使用缓存，需要负载均衡。

• 看评论是读操作，且评论后一般都不修改，且请求量非常大，需要缓存架构、负载均衡架构。

• 考虑热点事件

3. 架构分析

• 读写请求量都非常大，使用 4 级负载均衡架构。

• 读请求量非常大，使用 5 级缓存架构，尤其 CDN 缓存的设计很关键。

• 读写请求量级差异很大，把评论微博拆分为评论和看评论连个微服务，针对性优化。

• 热点事件评论、看评论量都成倍增长。为了保证评论请求不丢失，通过写缓冲方式，先把评论请求写入消息队列，业务服务器从消息队列中拉取请求慢慢处理。看评论采用多缓存副本和应用缓存，分散负载，降低单个服务器压力。

4. 架构设计

• 负载均衡算法选择

评论微博依赖登录状态，登录状态一般都是保存再分布式缓存系统中，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”或随机算法。

• 业务服务器数量估算

写：一台业务服务器按照 TPS 500/s 来估算，需要业务服务器数量 4w / 500 ≈ 80 台，按照 20%预留量，总共需 100 台业务服务器。

读：假设 CDN 能够承载 90%的用户流量，剩下 10%的读请求进入系统，按照一台业务服务器 TPS 1000/s 来估算，需要业务服务器数量 400w * 10% / 1000 ≈ 400 台，按照 20%预留量，总共需 500 台业务服务器。

• 评论多级负载均衡架构设计

• 看评论多级负载均衡架构设计

• 看评论多级缓存架构设计

• 评论缓冲架构