1.微博业务场景计算性能估算

1.1【用户量】

根据微博 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 用户行为建模和性能预估

评论微博和看微博的情况差不多，因此我们假设一条微博平均有 100 人评论，则评论微博的次数为：

2.5 亿*100=250 亿

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：

250 亿*60%/(4*3600)=1000K/s

2.微博高性能计算架构设计

为解决热点并发问题，需要做任务分解，将发微博和看微博拆分不同服务。且主要是转发微博和看微博高请求。

2.1 发微博

发微博是一个典型的写操作，因此不能用缓存，可以用负载均衡。

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。

2.2 转发微博

转发的微博重要性和影响力不如原微博，可以考虑对“转发微博”限流，由于转发能带来更好的传播，因此尽量少丢弃请求，考虑用“漏桶算法”。

2. 3 看微博

很明显，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。