架构训练营 - 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】

1. 分析方法对照“看微博”和“发微博”的案例。

用户行为建模和性能估算

相对于发送的微博来说，每条微博评论的数量会更加多一些，因此假设每条微博会有 5 条评论，则评论的次数为：2.5亿 * 5 = 12.5亿。

大部分人评论微博的时间段和发微博的时间段基本重合，因此评论微博的平均 QPS 计算如下：

12.5亿 * 60% / (4*3600) = 50K/s。

非热点事件的高性能架构

业务特性分析

评论微博是一个典型的写操作，但是对实时性的要求没有发微博高，可以使用缓冲队列降低后端的处理压力。

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 50K/s 的 TPS，需要 100 台服务器，按照 20%的的预留量，最终服务器数量为120台。

评论微博的多级负载均衡架构

整体架构设计

任务分配：双机房，三机房。

任务分解：将发微博、看微博和评论微博分拆到不同服务。

热点事件的高可用方案

微博热点事件用户行为建模和性能估算

造成热点事件的微博自己只有 1~2 条，但是用户围观后会有很多评论，假设有 10%的围观用户会在事件发生后 60 分钟内评论微博。

微博热点事件业务特性分析

评论微博的业务逻辑基本等同于发微博，但是重要性和影响力不如原微博。

微博热点事件计算高可用架构分析

评论微博的时效性不如原微博，所以可以考虑写缓冲的方式，降低后端写入压力。

微博热点事件计算高可用架构示意图