架构实战训练营 - 模块五课后作业

一、计算性能预估（不需要考虑存储性能）

发微博的 TPS 计算如下:2.5 亿 * 60% / (4 * 3600) ≈ 10 K/s。

假设微博发了之后马上有一条评论，平均的微博评论的 TPS 约在 10k/s。（这里先不考虑热点事件!）

二、非热点事件时的高性能计算架构

2.1、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。

2.2、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

2.3、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。

评论微博的多级负载均衡架构如下：

三、热点事件时的高可用计算架构

3.1、关于业务预估

热点事件你是无法预估的。但是可以做到预防。可以考虑限流的方式（如漏桶算法）。

3.2、计算高可用架构示意图

微博评论热点事件计算高可用架构示意图：