架构实战营模块 5

作业设计微博系统中”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】分析方法对照“看微博”和“发微博”的案例。

1、性能估算

【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》）

【发微博评论】

考虑到微博是一个看得多发的少的业务，假设平均每天每人评论 3 条微博评论，则微博评论每天的发送量约为 7.5 亿条。

大部分的人发微博评论集中在早上 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：

7.5 亿* 60%/(4* 3600)≈ 30K/s

2、高性能计算架构设计

【业务特性分析】

发微博评论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

发微博评论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

发微博评论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 30K/s 的 TPS，需要 60 台服务器，加上一定的预留量，80 台服务器差不多了。

发微博评论的多级负载均衡架构如下图：

3、热点事件时的高可用计算架构

【业务特性分析】

发微博评论的业务逻辑基本等同于发微博，但重要性和影响力不如发微博。

【架构设计分析】

可以考虑对“发微博评论”限流，由于评论微博能带来更好的传播，因此尽量少丢弃请求，考虑用“漏桶算法”。

发微博评论热点事件计算高可用架构示意图如下：