架构实战营 - 作业 2

朋友圈高性能业务指标分析

 微信创始人张小龙披露微信最新数据：每天有 10.9 亿人打开微信，3.3 亿人进行视频通话，7.8 亿人进入朋友圈，1.2 亿人发朋友圈，朋友圈每天有 1 亿条视频内容，3.6 亿公众号，4 亿用户使用小程序。朋友圈每天有 1 亿条视频内容。每天有 3.6 亿人进入公众号，4 亿用户使用小程序。

 很高，但是具体的 tps 不知道。

 这里不影响分析，继续往下走。

数据库设计

 内容必须压缩（关键点）

 如果使用 nosql 的 hbase 那么就使用 clientid+时间戳作为 rowkey

 如果用 sql 的话 需要大量的主从，分库分表（用时间），数据压缩。（感觉好复杂）

 还是用 hbase 了

这里主要的问题是查询的次数问题。为了减少查询次数，

可以把单个人的每个月的记录放在一条记录里面。然后在服务器进行 filter 和 sort 操作就好了

rowkey = userid+month

value = 一个月的朋友圈的内容加评论

---------------------------------------------提交作业后--------------------------------

老师在群里面说了：

1. 应该按照发朋友圈、浏览朋友圈、评论三个核心场景来分析，点赞可以不算，也可以和评论一起作为一个场景 2. 应该分析每个核心场景的计算和存储性能要求，例如朋友圈的图片和朋友圈的转发链接的存储是不同的，并且也是要有模型推导的 3. 朋友圈和红包不同，除夕的峰值也不会像红包那样比平时高很多，基本 5 倍以内，如果模型按照 20 倍甚至 100 倍来估算，是不合理的（10 倍以内都可以）4. 不能只说分片存储，至少要说明用 MySQL、Redis、Hadoop 等具体哪个存储系统 5. 由于浏览朋友圈实际上是每个用户有自己的 feed 流（时间线排序），还要插入广告，所以浏览朋友圈的复杂度是比较高的，这里最好是将浏览和发圈分开不同的服务（和红包不同），比较合理的服务拆分是将“发、评、赞”放在一个服务，浏览放在另外一个服务

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这个时候就知道了可能这样数据库扛不住。。。

一个人每次看朋友圈都需要查 100 次 hbase 或者 redis。

所以需要优化下。

需要把数据分为存量的和增量的。存量的数据我这样干没有问题。

但是增量的数据可以通过 feed 流的方式来解决。

大体就是没次朋友圈更新的时候就查找那个人的朋友圈，把消息主动的推送出去，这样的话就可以减少数据库读的压力了。我这样混着存的方式就要改了。。。

发朋友圈的时候也不能直接入库，差了下 hbase 的性能，估计扛不住。。。需要先写到 kafka ，然后通过消费 kafka 推送消息，接着入库比较合理。。。

下次还是需要提前问问比较好。。。。。