架构实战营第 4 期第 5 课作业：微博评论计算架构分析

1. 用户行为建模和性能预估

发评论：

大部分用户只看不评论，且只评论热点微博，假设平均每人每天发 1 条评论，则每天评论数 2.5 亿条

大部分评论集中在早中晚 4 小时热点时间，假设占总评论数 60%，则 TPS 为：

2.5 亿*60%/(4*3600) = 10k/s

看评论：

假设平均一条微博观看次数 100 次，每条微博点开评论的概率 20%，每次平均翻看 20 条评论，则观看评论总数为：2.5 亿*100*20%*20 = 1000 亿

看评论的时间与发评论的时间大致一致，则 QPS 为：

1000 亿*60%/(4*3600) = 4000k/s

2. 非热点高性能计算架构设计

发评论：

发评论是写操作，由于用户量过亿，可采用多级负载均衡。由于服务本身不保存状态，负载均衡算法可采用轮询或随机。假设单机 500TPS 处理能力，大约需要 25 台机器。

看评论：

看评论属于热点读操作，且访问量巨大，可采用多级负载均衡+多级缓存方案。负载均衡采用轮询或随机算法。假设 CDN 承担 90%流量，计入系统的流量为 4000k*10%=400kQPS，假设单机 1000QPS 处理能力，大约需 400 台机器。

由于发评论与写评论业务访问量差异较大，为了做好业务隔离，可将评论读、写拆分为两个独立服务。

3. 热点高可用架构设计

发评论：

评论的重要性不如原微博，可采用漏桶算法，对热点微博写评论进行限流。

写评论：

由于评论大多不可修改，在多级缓存方案中，通过多副本缓存、进程内缓存，基本能承接大部分读流量。