复杂度分析
业务复杂度
分析微信朋友圈主要的业务：
- 查看朋友圈
- 发布朋友圈
- 点赞
- 评论
质量复杂度
通过微信发布的数据，来判断性能指标
2021年，在微信公开课 Pro 直播演讲中，微信创始人张小龙披露微信最新数据：每天有 10.9 亿人打开微信，3.3 亿人进行视频通话，7.8 亿人进入朋友圈，1.2 亿人发朋友圈，朋友圈每天有 1 亿条视频内容，3.6 亿公众号，4 亿用户使用小程序。朋友圈每天有 1 亿条视频内容。每天有 3.6 亿人进入公众号，4 亿用户使用小程序。
梳理出跟朋友圈有关的数据：
- 7.8亿人进入朋友圈（计算）
- 1.2亿人发朋友圈（计算、存储）
- 朋友圈每天有1亿条视频内容（计算、存储）
根据上面的有效数据分析，我们本期就只做查看朋友圈、发布朋友圈的高性能设计，点赞、评论类似，就不具体考虑。
红包高性能复杂度分析
高性能复杂度分析，主要考虑计算高性能、存储高性能
如果按照总体数据估算，大概是下面的结果，这样非常不准确（按8个小时估算）：
- 查看朋友圈（QPS=7.8亿/8小时/3600s10次10000=27w）（假设每个人一天看10次朋友圈）
- 发布朋友圈（TPS=1.2亿/8小时/3600s3条10000=1.2W）（假设每个人一天发三个动态）
- 数据存储，1.2亿*3=3.6亿发布内容，1亿的视频内容
计算高性能，看到上面的数据，这是匀速的表现，但是做性能设计应该主要考虑峰值的QPS、TPS，所以按照平均计算，完全没有意义。暂时认为后续架构是满足计算高性能。
存储高性能这块，就比较明确了，满足亿级数据的存储和访问，以及视频相关的存储，涉及数据库、CDN等。
高性能方案设计
朋友圈高性能方案
朋友圈高性能架构设计图
方案不足
上述的方案还是比较仓促，还有很多不足之处。后续有机会补充。
- 客户端写CDN，CDN与对象存储的关系未体现，应该还需要将数据落到对象存储
- 数据库选型这块，未定
- 跨区域
- 服务缓存，这块想了下，朋友圈没有被高频访问的数据，是数量大，并发高。因为数据库选型未定，所以这块也没定
