微博系统中”微博评论“的高性能高可用计算架构。

一、计算性能估算

用户量估计

2020.9 月月活 5.11 亿，日活 2.24 亿（参考《微博 2020 用户发展报告》）。

行为

1.评论微博

2.看评论

性能估算

1，评论微博

微博每天的发送量假设为 2 亿条，评论为微博的 5 倍，每天的评论量为 10 亿条，大部分的人写评论集中在早上 8：00~9：00 点，中午 12：00~13：00，晚上 20：00~22：00，假设这几个时间段写的总量占比为 60%，则这 4 个小时的平均写评论的 TPS 计算如下：

10 亿* 60%/(4* 3600)=40K/s。

2，看评论

假设平均一条微博观看人数有 50 次， 进去看评论的人数为看微博人数的 20%。大部分人看评论的时间段和发微博的时间段基本重合。

QPS ：

20 亿 *60%/(4* 3600)=80K/s

二、高性能计算架构设计

评论微博

1，多机房架构

2，不使用缓存

3, 4 级负载均衡来做任务分配，DNS ， F5/LVS ， nginx， 网关。

4，服务器估算：假设每台服务每秒处理 400 个请求，则总共需要 40K/ 400 = 100 台机器。

看评论

1，使用 5 级缓存架构。客户端，CDN，web 容器，应用程序，分布式缓存； CDN 能够承载 90%的用户流量，剩下的流量可由应用程序本地缓存承载。

2，服务器数量估算：请求 QPS 为 80K/s* 10%=8K/s，假设单台业务服务器处理能力是 1000/s，机器为：8K/1K=8 台

三、热点事件高可用计算架构设计

热点事件很难预估；发生热点事件时，

1，写请求可采用排队算法，确保请求不会丢弃。

2，看评论采用多缓存副本和应用缓存。