模块二：课后作业

分析一下微信朋友圈的高性能复杂度

【作业要求】

对照模块 2 讲述的复杂度分析方法，分析微信朋友圈的复杂度；针对各个复杂度，画出你的架构设计方案（无需做备选方案，只需要最终的方案即可）；给出你的架构方案中关键的设计理由。3~5 页 PPT 即可，涵盖复杂度分析、架构设计、设计理由。

1、质量复杂度？业务复杂度？

微信朋友圈，业务较简单，主要应该是质量复杂度

2、高性能业务指标

根据 2021 年发布的财报，截至 2020 年第四季度，微信及 WeChat 合并月活账户数为 12.25 亿，每天有超过 1.2 亿用户在朋友圈发表内容；

张小龙在演讲中表示，每天有 10.9 亿用户打开微信，有 7.8 亿用户进入朋友圈，1.2 亿用户发表朋友圈；

根据 2015 年的数据，截止到 2015 年 7 月，微信每月活跃用户约 5.49 亿，朋友圈每天的发表量（包括赞和评论）超过 10 亿，浏览量超过 100 亿。2015 年元月的流量到了平时的 2 倍，而峰值则达到了平时峰值的 2 倍，相当于平时正常流量的 5 倍；

模型假设：

主要分为发朋友圈、点赞/评论、看朋友圈

日总发表量≈月活✖2；其中，假设发朋友圈 10%，即每人每天发 2 个朋友圈（1.2 亿✖2=2.4 亿），赞/评论占 90%，即每人每天赞/评论 18 次（1.2 亿✖18=21.6 亿）；

日总浏览量≈月活✖20；约每人每天浏览 30 次（7.8 亿✖30≈240 亿）

微信朋友圈相关业务有明显的时间高峰和低峰，按 20%的时间完成 80%的操作预估，则 1.92 亿朋友圈在 4.8 小时发出；17.28 亿赞/评论在 4.8 小时发出；48 亿次浏览发生在 4.8 小时内；考虑数据中出现的元月峰值，则计算结果✖2

3、按业务分析

单机存储高性能，可采用 Redis 存储，其中，

有权限看到朋友圈的好友列表，可以使用 Redis List 存储；

发布的朋友圈具体信息，可以使用关系型数据库存储，数据按用户分片；

用户与发布的朋友圈具体信息的关联（存储用户 id 和朋友圈信息 id，1:N），可以使用 Redis List 存储；

个人可以看到的朋友圈的时间线（存储用户 id 和朋友圈信息 id，1:N），可以使用 Redis List 存储；

赞/评论，虽然并发数量更高，但是操作内容相对发布朋友圈要简单很多；

赞/评论的具体内容，可以使用关系型数据库存储，数据按原发布朋友圈的用户分片；

赞/评论和原朋友圈数据的关联关系（存储原信息 id 和评论/赞的 id，1:N），可以使用 Redis List 存储

看朋友圈，完全依赖于写操作的架构设计

朋友圈属于增量业务，采用自顶向下架构设计，微信的使用原来必然为多机房的模式，朋友圈沿用原多机房模式即可

4、架构设计

5、设计理由

对读的并发要求很高，考虑大部分关联关系存入 Redis 中，极大提升读取速度。具体的信息字段存入关系型数据库，例如 xx 时间，xx 用户，xx 地点，发布了一条朋友圈，这条朋友圈包括 N 张图片，访问路径分别是 url......，包含一段文字 content 等等。业务服务器负载均衡方式不受限，轮询、hash、随机均可。