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模块五作业 - 微博评论高性能高可用计算架构

作者:CH
  • 2022 年 1 月 20 日
  • 本文字数:769 字

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业务场景分析和性能估算

用户量预估

微博月活跃用户数增至 5.73 亿,日活跃用户数达 2.48 亿

用户行为建模和性能需求预估

评论微博是一个写操作,假设每天每人发 10 条微博评论,每天评论数量预计 25 亿条。

评论微博时间和发微博集中时间相同,大部分的人发评论集中在早上 8:00~9:00 点,中午 12:00~13:00,晚上 20:00~22:00,假设这几个时间段发评论总量占比为 60%,则这 4 个小时的平均发微博的 TPS 计算如下:

25 亿 * 60% / (4 * 3600) ≈ 100 K/s。


高性能计算架构设计

业务特性分析

发微博是一个典型的写操作,tps 较高,但是其对时效性要求并不严苛,可以采用写缓存,也可以用负载均衡。

架构分析

  • 用户量过亿,要用多级负载均衡架构,覆盖 DNS -> F5 -> Nginx -> 网关的多级负载均衡。

  • 写性能需求较大且允许延迟,采用写缓存

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 1000 来估算,完成 100K/s 的 TPS,需要 100 台服务器,加上一定的预留量,大约需要 120 台服务器。拆分独立的服务可以降低对其他服务的影响。


高可用计算架构设计

热点事件行为建模和应对方案

  • 以上设计应对平常没问题,热点事件发生时,用户量会暴增,大量用户会在短时间内访问,给系统造成巨大压力

  • 热点事件通常指某个大 V 或者明星爆料或者官宣,评论会集中在原微博和少数转发的微博上

  • 微博评论重要性和影响力不如发微博,可以考虑对评论微博限流,不得已时丢弃少量请求以保证整个系统不被压垮,可以用漏桶算法的变身写缓冲来应对。同时评论的时效性要求不那么高,可以使用写缓存来降低服务器瞬间压力。


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