微博评论高可用高性能计算架构

1 计算性能评估

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

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4条评论（只考虑文字微博），则微博每天的发送量约为 10亿条。 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： 10亿 * 60% / (4 *3600）= 41.6K/S

看评论

由于绝大部分评论用户看评论的对象是大V和明星，因此我们假设平均一条微博观看人数有100次，则观看微博的次数为： 2.5亿 * 100 = 250亿。 大部分人看微博的时间段和发微博的时间段基本重合，因此看微博的平均 QPS 计算如下： 250亿 * 60% / (4*3600) = 1000 K/S

2 非热点事件高性能计算架构

发评论

【业务特性分析】 

发评论是一个典型的写操作，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 发评论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，因此发评论的时候，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41.6K/s的 TPS，需要83台服务器，加上一定的预留量，90 台服务器差不多了

看评论

【业务特性分析】 

看评论是一个典型的读场景，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250亿，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%的读评论的请求进入系统，则请求 QPS 为1000K/s * 10% = 100K/s， 由于读取评论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

3 非热点事件高可用计算架构