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模块五作业 - 微博评论的高性能高可用计算架构

发布于: 1 小时前

一. 计算性能预估(不需要考虑存储性能)

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》)。

写评论: 估算微博每天的发送量约为 2.5 亿条,假每条微博有 3 条评论。 白天 12 小时内微博的评论总量占比 80%,平均微博评论的 TPS 计算是 2.5 亿*3*80%/(12*3600)≈8K/s。

看评论:由于绝大部分发微博用户看微博的对象是大 V 和明星,因此我们假设平均一条微博观看人数有 100 次,则观看微博的次数为:2.5 亿*100=250 亿。假设看评论的次数和看微博的次数一样=250 亿。大部分人看微博评论的时间段和写微博评论的时间段基本重合,因此看微博评论的平均 QPS 计算如下:250 亿*80%/(12*3600)≈500K/s


二. 计算性能预估(不需要考虑存储性能)

写评论:

【业务特性分析】

写微博评论是一个典型的写操作,可以用负载均衡,加上队列。

【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。

【架构设计】

1.负载均衡算法选择

写微博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,因此发微博的时候,采用“轮询”或者“随机”算法,将请求发送给任意一台业务服务器。

2.业务服务器数量估算

写微博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 1000 来估算(业务简单),完成 8K/s 的 TPS,需要 10 台服务器,加上一定的预留量(20%),即 12 台服务器。


看评论:

【业务特性分析】

看微博评论是一个典型的读场景,由于微博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。

【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。

【架构设计】

1.负载均衡算法选择

游客都可以直接看微博评论,因此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.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%的读微博评论的请求进入系统,则请求 QPS 为 500K/s*10%=50K/s,由于读取微博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 50 台,按照 20%的预留量,最终机器数量为 60 台。


由于微博评论功能不是最核心的功能,加上写评论和读评价相差不是太大,所以两者不用拆分。

多级负载均衡整体架构


多级缓存整体架构


三. 热点事件时的高可用计算架构

核心架构设计思想:既然无法预估,那就做好预防!

【架构设计分析】

1. 写微博评论

写微博评论重要性和影响力不如原微博,可以考虑对“写微博评论”限流,由于评论能带来更好的互动,因此尽量少丢弃请求,

考虑用“漏桶算法”。

2. 看微博评论

热点事件微博存在缓存热点问题,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。

【架构示意图】


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