设计微博系统中”微博评论“的高性能高可用计算架构

根据一般经验，发评论与读评论比例为 10:1,为了高可用，评论拆分成两个微服务，读评论和写评论（写评论和转发评论）

1、性能估算

【发评论】

假设读评论 QPS 为 1000K/s,写评论 TPS 计算为 100K/s

【读评论】

假设读评论和读微博 QPS 相同，为 1000K/s

2、架构设计

【发评论】

使用多级负载均衡架构

1、采用轮询或随机算法

2、假设一个服务每秒处理 500 估算，完成 100K/s 的 TPS, 需要 200 台服务器，按 20%余量，为 240 台

【读评论】

使用多级负载均衡架构

1、采用轮询或随机算法

2、按读微博 100K/s，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。

3、看评论的负载均衡架构

4、看评论的多级缓存架构

评论高性能计算方案- 整体架构设计

评论的多级负载均衡整体架构

评论的多级缓存整体架构

评论高可用计算架构设计

1. 转发评论 转发的评论重要性和影响力不如写评论，可以考虑对“转发评论”限流

2. 看评论 很明显，热点事件评论存在缓存热点问题，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

评论热点事件计算高可用架构示意图