架构实战营 - 模块五 - 作业

用户行为建模和性能估算

【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》）。

【微博评论】

由于微博评论的频率介于发微博和看微博之间，初步预估每人每天发表 20 条评论，则微博每天的评论发送量约为 50 亿条。

大部分人评论微博的时间段和发微博的时间段基本重合，因此评论微博的 TPS 计算如下：

50 亿*60%/(4*3600)=200K/s

架构设计

【业务特性分析】

微博评论也是一个典型的写操作，所以不能用缓存，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

微博评论的时候依赖登录状态和评论的主贴 ID，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，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

微博评论同样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 500 来估算，完成 200K/s 的 TPS，需要 400 台服务器，加上一定的预留量，预估为 450 台服务器。

热点事件时的高可用计算架构

【架构设计分析】

在热点事件下，微博评论会在短时间内暴增，评论数量会集中在热点帖子下方，因此，可以参考热帖的转发架构设计，考虑对“评论微博”限流，由于评论能够调动用户的情绪和增加互动，因此尽量少丢弃请求，考虑用“漏桶算法”。