从Ruby向Java的迁移帮助Twitter挺过了美国大选

Twitter通过架构转型,从Ruby转向Java及Scala,以提升系统性能,成功应对美国总统大选期间的高流量挑战,确保服务稳定运行。

在美国总统大选的日子,根据负责Twitter基础架构运维工程的VP Mazen Rawashdeh的说法,服务器平均每分钟要处理327452条tweet,即便在这种情况下,Twitter声名狼藉的“失败鲸(Fail Whale)”画面也没有出现。在一天时间内,大选相关的tweet总计有3100万条,网站流量也继续阶段性飙升,一度达到每秒15107条tweet的峰值。从历史上看,2008年的大选之夜,Twitter的峰值是每秒229条tweet。

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Rawashdeh指出,他们注意到在过去的一年中Twitter的使用模式有所变化,原来峰值持续时间较短(比如新年之夜的钟声敲响或碧昂丝宣布怀孕这类事件时),而现在峰值持续时间动辄数小时。这种情况已经出现了多次,比如奥运会闭幕式NBA决赛以及现在的大选。

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Twitter之所以能够支撑这种级别的流量,部分原因是基础架构的改变,其中包括InfoQ 之前曾经报道过的将架构从Ruby向运行于JVM之上的混用Java和Scala编写的服务逐步迁移。

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最近的报道也提到了Twitter移动客户端的变化,Rawashdeh写道

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作为从Ruby架构持续向外迁移的一部分,我们重新配置了服务,这样从移动客户端上到来的流量会交给Java虚拟机(JVM)软件栈,因而完全避免了使用Ruby软件栈。

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Twitter一度被认为是世界上规模最大的Ruby on Rails用户,而且在Ruby软件栈上也有大量投资,该公司甚至开发了自己的名为Kiji的分代垃圾收集器(与标准的Ruby垃圾收集器不同,这种收集器将对象划分到多个代中,在大多数处理周期,只需要将代中的对象子集放入初始的白色集中,即作为垃圾回收的候选对象)。

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然而在2010年,Twitter宣布他们会改变开发的部分关注点。对于前端而言,他们会跟随HTML5的趋势,将渲染代码向基于浏览器的JavaScript迁移,这么做的同时,也就无法再从Rails构建Web页面的模版模型中获益了。之后,在性能和代码封装等因素驱动之下,工程团队使用Scala重写了后端消息队列和Tweet存储引擎。

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同样在2010年,Twitter的搜索团队也开始重写搜索引擎,将搜索的存储系统从MySQL修改为基于Lucene构建的系统。之后在2011年,工程团队宣布将用于搜索的Ruby on Rails前端替换为Java服务器Blender。此举将搜索延迟降低了3倍。

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作为这些改进的结果,Twitter的系统一直处于无故障运行状态。“无论何时、何地或多少人使用,Twitter在全世界范围内应该是7×24可用的,这是我们的底限。”Rawashdeh写到,“我们为实现这一愿景付出了很多努力。”

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查看英文原文Twitter’s Shift from Ruby to Java Helps it Survive US Election

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感谢侯伯薇对本文的审校。

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基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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