架构实战营第五模块课后作业

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。

 

解答

1.     微博评论用户行为建模和性能估算

 结合看微博的估算，假设平均一条微博观看人数有100次，观看微博的次数为：2.5亿 * 100 = 250亿。

看了微博能作评论的人数为看微博的1/5，则评论微博的次数为 2.5亿 * 100 *1/5= 50亿

大部分人看微博的时间段和评论微博的时间段基本重合，因此评论微博的平均 TPS 计算如下：

50亿 * 60% / (4*3600) = 20K/s。

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

【业务特性分析】

评论微博是也是一个写操作，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

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20K/s的 TPS，需要40台服务器，加上一定的预留量，50台服务器差不多了。

【评论微博的多级负载均衡架构】

 

3.热点事件时的高可用计算架构。

【评论微博】

很难预估，和热点事件的影响力和影响范围有关。

【业务特性分析】

热点事件发生后，绝大部分请求都落在了导致热点事件发生的那一条微博上面

【架构设计分析】

很明显，热点事件微博存在缓存热点问题，若其为“多副本缓存”，且原有的缓存架构已经采用了“应用内的缓存，总体上来看，缓存热点问题其实不一定很突出，这样评论微博也不一定突出。

【热点事件高可用架构示意图】