作业要求

设计微博系统中”微博评论“的高性能高可用计算架构。

【作业要求】

基于模块 5 第 6 课的微博实战案例，分析“微博评论”这个核心场景的业务特性，然后设计其

高性能高可用计算架构，包括但不限于如下内容：

1. 计算性能预估（不需要考虑存储性能）；

2. 非热点事件时的高性能计算架构，需要考虑是否要拆分独立的服务；

3. 热点事件时的高可用计算架构。

【提示】

1. 分析方法对照“看微博”和“发微博”的案例。

1. 计算性能预估

根据之前看微博的估算

假设看微博时肯定会看评论，所以看评论的平均 QPS 也是 1000K/s

假设看微博的人中每 10 个有 1 个会发表评论，则发评论的平均 TPS 为 100K/s

2. 高性能高可用计算架构分析

因为发评论和看评论的功能相对独立，可将服务拆分为“发评论”和“看评论”。

2.1 发评论

【业务特性分析】

发评论也是一个典型的写操作，因为不能用缓存，可以用负载均衡。

【架构分析】

考虑 TPS 比发微博还要高，应该要用 4 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

发评论的时候需要登录，并且评论要关联到某一条微博。所以登录状态需要保存在分布式缓存中。

不考虑热点事件，评论和其微博的关联关系可保存在分布式数据库中。这样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

按照一个服务每秒处理 500 来估算，完成 100K/s 的 TPS，需要 200 台服务器，加上 20%的预留量，需要 240 台服务器。

2.2 看评论

【业务特性分析】

看评论也是一个典型的读操作，所以非常适合缓存架构。同时由于请求量很大，负载均衡架构也需要。

【架构分析】

请求量过亿，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和评论，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%的读评论的请求进入系统，则请求 QPS 为 1000K/s * 10% = 100K/s，由于读取微博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 100 台，按照 20%的预留量，最终机器数量为 120 台。

3. 非热点事件时的高性能计算架构

负载均衡整体架构

多级缓存整体架构

4. 热点事件时的高可用计算架构

热点事件时，虽然只有一两条微博，但引起大量用户在短时间内对其发表评论和读取评论，给系统造成很大压力。

【发评论】

对热门微博发表的评论，考虑用“漏桶算法”。为了减少丢失评论，可以将队列设的大一点。

【看评论】

可以考虑“多副本缓存”，由于评论其实也有热点评论，大多数用户其实也只看热点评论。可考虑在应用内缓存热门微博的同时，缓存其下属的热门评论。