业务架构训练营第 0 期模块五作业
一、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。
二、分析过程:
1、用户量预估
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:评论微博
2、用户行为建模和性能估算
(1)考虑到微博是一个看得多评论少的业务,假设平均每天每人评论 1 条微博(只考虑文字微博),则微博每天的评论量约为 2.5 亿条。大部分的人评论微博主要集中在早上 8:00~9:00 点,中午 12:00~13:00,晚上 20:00~22:00,假设这几个时间段评论微博总量占比为 60%,则这 4 个小时的平均评论微博的 TPS 计算如下:2.5 亿* 60%/(4* 3600)≈ 10K/s
(2)对于热点事件来说,会引起大量用户在短时间内访问,给系统造成很大的压力。但是用户看微博的行为要多于用户评论微博的行为,至于会有多少无法预估。微博的评论重要性和影响力不如原微博本身,可以考虑对“评论微博”限流,由于评论不是核心业务,因此可以丢弃请求,考虑用“令牌桶算法”。
3、评论微博的业务分析
业务特性分析
评论微博是一个典型 的写操作,因此不能使用缓存,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,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。
(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 10K/s 的 TPS,需要 20 台服务器,加上一定的预留量,25 台服务器差不多了。
(3)微博评论系统相对于 看微博和发微博 不是核心业务,因此不能因为它影响核心业务,所以需要将其独立出来,单独成为一个服务。审核系统可以使用发微博时的审核系统。
最终架构图:
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【菠萝吹雪—Code】的原创文章。
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