一、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；

【提示】

1、分析方法对照“看微博”和“发微博”的案例。

二、分析过程

1、用户量预估

1）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》）

2）关键行为：

评论微博

看评论

2、用户行为建模和性能估算

1）评论微博：

假设平均每天每人发 1 条微博，每条微博被评论 10 次，则微博每天的评论量约为 25 亿条。大部分的人评论微博主要集中在早上 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：25 亿* 60%/(4* 3600)≈ 10w/s

2）看评论：

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，再假设看微博的人 50%同时也刷看评论，则观看评论的次数为：

25 亿 * 50 = 1250 亿。

3）热点事件：

对于热点事件来说，会引起大量用户在短时间内访问，给系统造成很大的压力。但是用户看微博的行为要多于用户评论微博的行为。微博的评论重要性和影响力不如原微博本身，可以考虑对“评论微博”限流。

 三、架构设计

1、评论微博的高性能计算架构

【业务特性分析】

评论微博是一个典型的写操作，因此不能使用缓存，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，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），写评论相对比较简单，因此按照一个服务每秒处理 1000 来估算，完成 10w/s 的 TPS，需要 100 台服务器，加上一定的预留量，120 台服务器差不多了。

（3）微博评论系统相对于发微博不是核心业务，因此不能因为它影响核心业务，所以需要将其独立出来，单独成为一个服务。审核系统可以使用发微博时的审核系统。

【评论微博的多级负载均衡架构】

2、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。

【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 1250 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 5000K/s * 10% = 500K/s，由于读取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 5000/s，则机器数量为 100 台，按照 20%的预留量，

最终机器数量为 120 台。

看评论的多级负载均衡架构：

3、热点事件

微博的评论重要性和影响力不如原微博本身，可以考虑对“评论微博”限流。由于评论不是核心业务，因此可以丢弃请求，考虑用“令牌桶算法”。