微博评论高性能高可用方案设计

一、背景

【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》）。

【关键行为】

1. 发微博；

2. 看微博；

3. 评论微博

二、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

【评论微博】

假设看微博的人中有 1/10 人进行评论，那么 TPS 计算如下：

1000k/s / 10 = 100k/s

三、高性能计算架构

【业务特性分析】

评论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。

【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

评论微博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，因此评论微博的时候，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。

1. 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 100K/s 的 TPS，需要 200 台服务器，加上 10%预留量，20 台服务器差不多了。

四、热点事件的高可用计算架构

【架构设计分析】

1. 评论微博

评论的微博实时性要求不高，可以考虑对“评论微博”限流，考虑用“漏桶算法”。