设计微博系统中”微博评论“的高性能高可用计算架构

• 性能估算

1.1【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》）。

1.2【关键行为】微博评论

• 用户行建模和性能估算

【发微博】

考虑到微博是一个看得多发的少的业务，假设平均每天每人发 1 条微博（只考虑文字微博），则微博每天的发送量约为 2.5 亿条。

大部分的人发微博集中在早上 8：00~9：00 点，中午 12：00~13：00，晚上 20：00~22：00，假设这几个时间段发微博总量占比为

60%，则这 4 个小时的平均发微博的 TPS 计算如下：

2.5 亿 * 60% / (4 * 3600) ≈ 10 K/s

【看微博】

由于绝大部分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。

大部分人看微博的时间段和发微博的时间段基本重合，因此看微博的平均 QPS 计算如下：

250 亿 * 60% / (4*3600) = 1000K/s。

【评论】

绝大多数评论是基于看微博的基础之上；因此我们假设看微博的人中，平均 10%的人会评论；每人评论 1.5 次，则评论微博的次数为：

2.5 亿*100*10%*1.5 = 37.5 亿

大部分人看微博的时间段和发微博的时间段基本重合，因此看微博的平均 QPS 计算如下：

37.5 亿 * 60% / (4*3600) ≈ 150K/s。

【业务特性分析】

发评论是一个典型的写操作，且实时性要求不高，因此适合用写缓冲，同时可以用负载均衡。

【架构分析】

1、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、请求量达到 250 亿，可以通过 Kafka 消息队列实现的漏桶（无限容量）来写缓冲

3、非热点事件时的高性能计算架构，不需要考虑是拆分独立的服务，

首先，对【看微博】、【发微博】已经进行独立拆分，作为前提

其次，【发微博】、【评论】、两个个核心功能都是写操作，稍微有差别，但是服务可以合并。

【架构设计-热点事件】

1. 负载均衡算法选择

评论都是已登录状态下，热点事件不能将请求发送给任意服务器，要选择“负载优先”或者“性能优先”算法。

2. 业务服务器数量估算

评论微博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）、数据写缓冲、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，完成 150K/s 的 TPS，需要 150 台服务器，加上一定的预留量，180 台服务器差不多了。