架构训练营 模块五

【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。

一、性能预估

【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》）。

【发评论】

平均每位用户每天发 3 个评论算，每天评论发送量约为 2.5 亿*3=7.5 亿

大部分的人发微博集中在早上 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评论总量占比为 60%，则这 4 个小时的平均发评论的 TPS 计算如下：

7.5 亿 * 60% / (4 * 3600) ≈ 30 K/s。

【看评论】

看评论的用户会多于发评论的用户，并且看微博时不点入评论页无需加载评论。评论请求量约为 75 亿，目前估算用户刷微博时有 30%的微博会点进评论页面，高峰 qps 约为 300k/s

二、非热点高性能计算架构

2.1 发评论

【业务特性分析】

发评论是一个写操作，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，并且评论是关联微博的，因此发评论的时候，同一条微博的评论在同一个服务器上，选用 hash 算法。

2. 业务服务器数量估算

发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，需要约 76 台服务器。

2.2 读评论

【业务特性分析】

看评论是一个读场景，由于评论发了后不能修改，因此非常适合用缓存架构，同时由于请求量很大，负载均衡架构也需要。

【架构分析】

1. 用户量过亿，应该要用多级负载均衡架构；

2. 请求量达到 75 亿，应该要用多级缓存架构，尤其是 CDN 缓存，是缓存设计的核心。

【架构设计】

1.负载均衡算法选择

游客都可以直接看评论，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

假设 CDN 能够承载 90%的用户流量，那么剩下 10%的读微博的请求进入系统，则请求 QPS 为 1000K/s * 10% = 100K/s，由于读取微

博的处理逻辑比较简单，主要是读缓存系统，因此假设单台业务服务器处理能力是 1000/s，则机器数量为 100 台，按照 20%的预留量，

最终机器数量为 120 台。