性能评估

每日微博浏览人次为 250 亿次，冗余预估 30%次数微博浏览过程中用户会留下评论，60%的评论发生在高峰时段。

高峰时段微博评论 QPS 大概 为 250 亿 x 30% x 60% / （4 x 3600）= 300k/s。

假设 250 亿次看微博的评论行为大概占到 50%，高峰时间看微博 QPS 预估为 250 亿 x 50% x 60% / （4 x 3600）= 500k/s。

非热点事件高性能架构

由 QPS 可以看出，读写需求都比较高，要将写评论跟看评论拆为不同的微服务。

写评论为节省资源，可以高峰时期采用缓存措施逐步写入系统，看评论可以直接从缓存读取。

需要处理能力 1k/s 的写评论缓存服务器 350 台。

需要处理能力 1k/s 的看评论服务器 600 台。

如果考虑使用 CDN，假设 CDN 能承载 90%的流量，看评论服务器可以减少为 60 台。

看评论缓存设计需要 3 级缓存，包括客户端缓存，CDN 缓存，web 容器缓存，应用内缓存，分布式缓存。

看微博只需要客户端缓存，和分布式缓存即可。

热点事件评论设计

将原创微博的写评论请求采用漏铜算法限流，将写评论请求放在消息队列中。逐步写入缓存及持久化存储容器内。

将原创热点评论写入热点专用缓存内，热点专用缓存内的内容逐步同步到持久化存储容器内。