计算性能估算

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》)。

评论微博

由于绝大多数用户评论多发得少、看得多评论少，可以假设评论的量级介于发微博和看微博之间，假设平均一条微博评论人数有 10 次，则评论次数为

2.5 亿 * 10 = 25 亿。

大部分人是在看微博时进行评论，因此评论微博的平均 QPS 为

25 亿 * 60% / (4*3600) = 100K/s。

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

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。

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 100K/s 的 TPS，需要 200 台服务器，加上一定的预留量，250 台服务器差不多了。

多级负载均衡架构

评论微博的多级负载均衡架构

热点事件的高可用计算架构设计

业务特性分析

热点事件发生后，绝大部分评论请求都落在了导致热点事件发生的那一条微博上面。

但是评论的重要性和影响力不如发微博，尤其不如原创。

架构设计分析

使用消息队列削峰

消息队列削峰

前端本地进行伪装，只要服务器正确相应（此时很可能还在消息队列里，没有完成持久化），就表现为成功。