用户量

2020.9 月月活 5.11 亿，日活 2.24 亿（参考《微博 2020 用户发展报告》）

业务场景

• 假设平均每天每人发1条微博，则每天微博发送量约为2.5亿，且大部微博发送时间集中在早上8点到9点，中午12点到1点，晚上8点到10点，假设这几个小时微博发送量占比60%；

• 由于大部分微博用户都是围观大V和明星，则假设每条微博观看人数为100次，大部分人看微博的时间和发微博时间基本重合；

• 关键行为包括看评论及发评论；

性能预估

看评论：假设有60%的用户在看微博的时候，查看了评论，且每条被查看的微博平均包括30条评论，则看评论的平均QPS为：

2.5亿*100*60%/（4*3600）*60%*30≈1800W/s

发评论：假设在看微博的时候，有10%的用户平均发布了一条评论，则发评论的TPS为：

2.5亿*100*10%/（4*3600）≈17W/s

架构分析

由上面性能预估结果可知，微博评论这个场景属于读多写少，用户发送的评论实时性要求并不高，则可考虑拆分评论查看和发送评论两个服务，读写分离，针对性设计以优化性能，可采用以下设计：

评论查看

评论发送

架构设计

多级缓存架构

多级负载均衡

服务器预估

评论查看

假设经过多级缓存处理后，剩下10%左右的查看请求达到业务服务器，由于查看的业务处理相对简单，则按照每台服务器支持1000读请求/s，则可考虑设置1800W *10% /1000 =1800台，考虑一定冗余，可设置2500台；

评论发送

按照每台服务器可支持800请求/s，可设置17w/800≈220台，增加一定的冗余，则可设置350台即可。