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。

1、性能估算

1.1 看评论

因为在看一条微博详情的时候，同时会自动加载评论列表（第一页）。因此看评论的 QPS 与看微博的一致：1000K/s

1.2 发评论

考虑到评论是一个看得多发的少的业务，假设在刷评论的人中只有 10%人会发表评论，则发评论的 TPS 计算如下：250 亿 * 60% * 10% / (4 * 3600) = 100K/s

2、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。

2.1.3 架构设计

2.1.3.1 负载均衡算法

可以选择“轮询”算法

2.1.3.2 业务服务器数量估算

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%的读评论的请求进入系统，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。

2.1.3.3 看评论的多级负载均衡架构

2.1.3.4 看评论的多级缓存架构

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

2.2.3.1 负载均衡算法

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，因此发评论的时候，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。

2.2.3.2 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，250 台服务器差不多了。

2.2.3.4 发微博的多级负载均衡架构