架构实战营 - 模块五作业

1. 微博评论计算性能估算

【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》）。

【用户行为建模和性能估算】

由于绝大部分微博用户看微博的对象是大 V 和明细，因此我们假设平均一条微博观看人数有 100 次，评论人数有 10 次，则评论微博人数为：2.5 亿 * 10 = 25 亿

大部分人看微博的时间段和发微博时间段基本重合，因此评论微博的平均 TPS 计算如下：25 * 60% / (4*3600) = 100K/s

2.非热点事件高性能计算架构，需要考虑是否拆分独立服务

【业务特性分析】

微博评价是一个典型的写操作，因此不能使用缓存，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，覆盖 DNS->F5->Nginx->网关的多级负载均衡

【架构设计】

1.负载均衡算法选择

评论微博的时候依赖登录状态，登录状态一般保存在分布式缓存中，因此评论微博的时候，将请求发送给热议服务器都可以，这里选择“轮询”或者“随机”算法。

2.业务服务器数量估算

评论微博涉及关键的处理：数据写入存储(依赖存储系统)、数据写入缓存(依赖存储系统)，因此按照一个服务每秒处理 700 来估算，完成 100K/s 的 TPS，需要 140 台，加上一定的预留量，最终机器数量为 170 台。

【微博高性能计算方案 - 整体架构设计】

任务分配 - 双机房、三机房

任务分解 - 发微博、看微博、评论微博拆分不同服务

3.热点事件高可用计算架构

【微博的多级负载均衡整体架构】