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# Iron.io 从 Ruby 迁移到 Go:减少了 28 台服务器并避免了巨大的 Clusterf ** ks > 原文: [http://highscalability.com/blog/2013/3/13/ironio-moved-from-ruby-to-go-28-servers-cut-and-colossal-clu.html](http://highscalability.com/blog/2013/3/13/ironio-moved-from-ruby-to-go-28-servers-cut-and-colossal-clu.html) ![](https://img.kancloud.cn/3e/d7/3ed7730fb5f2770f0dcf05808cb3b7d6_219x126.png) 在过去的几个月中,我一直在使用 Go 编写系统程序,因此我一直在寻找信息以补充我的确认偏见。 当 Iron.io 用 Go 重写他们原来忙于工作的作业执行系统 IronWorker 时,Iron.io 写下了他们的[经验,这时机会突然出现,最初是用 Ruby 编码的。](http://blog.iron.io/2013/03/how-we-went-from-30-servers-to-2-go.html) 结果: * 从 30 台服务器降至 2 台,第二台服务器仅用于冗余。 * CPU 利用率降至 5%以下。 * 内存使用率下降。 只有“几百 KB 的内存(在启动时)与我们的 Rails 应用程序(约 50 MB)(在启动时)”。 * 级联故障现在已成为过去。 * 在数百台服务器上运行的新服务全部用 Go 编写。 * 他们相信使用 Go 可以使他们“制造出色的产品,成长和扩展并吸引 A 级人才。而且我相信它将继续帮助我们在可预见的未来发展。” 通常,建议根据人才库的规模选择一种语言,他们发现选择 Go 语言可以帮助他们吸引顶尖人才。 * 部署很容易,因为 Go 可以编译为一个静态映像。 * Go 的次要缺点:学习新语言和有限的库。 * 对于将获得大量流量的服务器以及要为突然增长做好准备的服务器,Go 是一个不错的选择。 当然,不受第二系统效果影响的重写速度可能要快得多,但您可能还记得,LinkedIn 也有类似的经历: [LinkedIn 从 Rails 迁移到节点:27 台服务器被削减,速度提高了 20 倍](http://highscalability.com/blog/2012/10/4/linkedin-moved-from-rails-to-node-27-servers-cut-and-up-to-2.html) 这是 Go 问题解决的解释: * 使用 Ruby,持续的服务器 CPU 使用率介于 50%和 60%之间。 添加服务器以将 CPU 使用率保持在 50%,以便可以正常处理流量高峰。 这种方法的缺点是需要水平扩展昂贵的服务器。 * 他们有一个非常有趣的失败模式。 当流量激增时,Rails 服务器将达到 100%CPU。 这导致服务器出现故障,这导致负载均衡器将流量路由到其余服务器,这导致更多服务器的 CPU 使用率达到 100%。 最终结果是级联失败。 使用 Ruby 的上市时间论点很有道理。 性能并不是一切,但在这里我们看到了性能的价值,尤其是在 Web 层之外。 优质的服务是鲁棒性和成本上的双赢。 通常,弱点被数量掩盖,数量昂贵且并不总是有效。 性能起到缓冲的作用,使系统能够吸收流量而不会中断,而在打卡机打孔后又能承受打卡机的冲击。 即时分配,拆分新实例需要花费时间,时间足够长,以至于流量峰值可能会导致级联故障。 通过为性能而不是上市时间进行编码,可以防止这些问题的发生。 ## 去并不完美 如果您查看 Go 的 Google 小组,Go 并非没有[性能问题](https://groups.google.com/forum/?fromgroups#!searchin/golang-nuts/performance$20problem)。 这些问题通常可以被编码。 例如,使用 bufio.ReadSlice 而不是 bufio.ReadString 可以删除数据副本,神奇的是您的代码快了 X 倍。 学习这些技巧需要时间,尤其是使用这种新语言时。 Go 绝对处于劣势的地方是 JVM 和 V8 JavaScript Engine 多年来优化垃圾收集和代码生成的地方。 Go 可能需要一段时间才能赶上。 表演从来都不是免费的。 您必须编写聪明的代码。 最小化共享状态,不要浪费内存,不要像地狱那样配置文件,了解您的语言并通过它来做正确的事情。 ## 相关文章 * [低级可伸缩性解决方案-条件收集](http://highscalability.com/blog/2013/3/11/low-level-scalability-solutions-the-conditioning-collection.html)-将工作盲目地排入队列并不总是最好的方法。 * [规模甚大甚至赢不了-Google 和 Facebook 示例](http://highscalability.com/blog/2013/2/11/at-scale-even-little-wins-pay-off-big-google-and-facebook-ex.html) * [Google:驯服长时延的尾巴-当更多的机器等于更差的结果时](http://highscalability.com/blog/2012/3/12/google-taming-the-long-latency-tail-when-more-machines-equal.html) * [黑客新闻](https://news.ycombinator.com/item?id=5365096)的原始文章 * [发生了什么](http://jmoiron.net/blog/whats-going-on/)-现代语言中的 Hash 成瘾探索 * [分析 Go 程序](http://blog.golang.org/2011/06/profiling-go-programs.html) 为什么去? 为什么不选择 Erlang? Go 与这个故事无关。 根本原因是 Ruby。 当 Ruby 消失并被任何工业语言(可能是 Java,C#或任何经过验证的语言)取代时,问题也就消失了。 对于那些决定迁移到 Go 的用户,有[高度优化的库用于进程内缓存](https://github.com/valyala/ybc/tree/master/bindings/go/ybc),[快速 Memcache 客户端库](https://github.com/valyala/ybc/tree/master/libs/go/memcache)和[为 SSD](https://github.com/valyala/ybc/tree/master/apps/go/memcached) 优化的 Memcache 服务器,全部以 走 :) 仍然不知道您的问题是来自红宝石还是铁轨 为什么不使用 Python? Waaat? 从解释代码移至编译代码,并且性能得到改善?! 这些“工程师”一定是天才!!! 它们从 30 台服务器减少到 2 台服务器,这一事实证明了 Ruby 最初的选择是多么的糟糕。 但是现在他们正在转向 Go-一种更加晦涩的语言? 这使我怀疑他们是否考虑了客户的需求,或者他们是否只是想炫耀自己在最新技术方面的优势。