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】分析方法对照“看微博”和“发微博”的案例。

【计算性能预估】

发评论的TPS峰值计算：25亿 x 60% / (4x3600) = 100K/s

看评论的QPS峰值计算：125亿 x 60% / (4x3600) = 500K/s

【非热点事件高性能计算架构】

【发评论】

服务端采用消息队列写缓冲的方式：

【看评论】

看评论的多级缓存架构：

【整体架构设计】

由于用户体量较大，为了便于业务运维（例如故障服务降级、服务隔离等），将发评论和看评论拆分不同的服务。

评论业务的负载均衡整体架构：

评论业务的多级缓存整体架构：

【热点事件的高可用计算架构】

发评论

热点事件的微博评论相比微博自身时效性要求可以低一些，因此可以考虑对热点事件微博的评论进行限流，最好是采用漏桶算法。原有高性能架构设计中采用了消息队列写缓冲的方式，同时也达到了限流的目的。

看评论

热点事件评论主要是缓存热点问题，可以考虑多副本缓存，原有缓存架构已经采用应用内缓存，因此已经实现了多副本缓存。