作业 5

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。

一、计算性能估算

【用户量】

1. 2020.9 月月活 5.11 亿，日活 2.24 亿(参考《微博 2020 用户发展报告》)。

【评价微博】

1. 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。

2. 每条微博下平均 5 个评价，那就是 12.5 亿条。

3. 大部分的人评价微博集中在早上 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:12.5 亿 * 60% / (4 * 3600) ≈ 50 K/s。

二、是否拆分独立服务

从估算值来看，是需要拆分成独立服务的。

 【业务特性分析】

评价微博是一个典型的写操作，但没有写微博来的实时性要求这么高

【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价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，因此发微博的时候，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 发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 100 台服务器，加上一定的预留量，129 台服务器差不多了。

【任务】

1. 任务分配：双机房，三机房

2. 拆分成独立服务

三、热点事件时，高可用计算架构

评价微博，实时性要求并不高，可以用漏桶算法来限制总量。

评价微博比起看微博来说优先级低，在极端情况下，可以用人工降级来保护其他业务