架构实战营模块 5 课后作业

架构实战营模块 5 课后作业

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

一、“微博评论”性能估算

1.1、看评论

假设平均一条评论观看人数有 100 次，则观看评论的次数为：2.5 亿*100=250 亿

看评论的时间段和发评论的时间段基本重合，因此看评论的平均 QPS 计算如下:

250 亿 * 60% / (4*3600) = 1000K/S；

1.2、发评论

假设每条微博下有 10%的人会发表评论, 则发评论的 TPS 计算如下：

250 亿  * 60%  * 10% / (4 * 3600) = 100K/ S；

二、高性能计算架构

2.1、看评论

2.1.1、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；

2.1.2、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 250 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、微博评论默认是按照看的热度来进行排序，可以缓存第一页的热度评论。

2.1.3、架构设计

1、负载均衡算法选择

建议选择“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 1000K/s * 10% = 100K/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 1000/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。

2.2、发评论

2.2.1、业务特性分析

发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。

2.2.2、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。

2.2.3、架构设计

1. 负载均衡算法选择

发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，加上一定的预留量 20%左右，250 台服务器差不多了。

2.3、评论高性能计算方案- 整体架构设计

2.3.1、评论的多级负载均衡整体架构

2.3.2、评论的多级缓存整体架构

三、高可用计算架构

3.1、架构分析

3.1.1、发评论

对于热点事件，参与评论的人多，但发评论的重要性不如看微博甚至转发微博，可以考虑对“发评论”采用令牌桶算法”进行限流，放入消息队列中再慢慢写入数据库。

3.1.2 看评论

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。