# 关于 Disqus 的更新:它仍然是实时的,但是 Go 摧毁了 Python
> 原文: [http://highscalability.com/blog/2014/5/7/update-on-disqus-its-still-about-realtime-but-go-demolishes.html](http://highscalability.com/blog/2014/5/7/update-on-disqus-its-still-about-realtime-but-go-demolishes.html)
[![](https://img.kancloud.cn/61/7c/617c1dcaadb86e8331813b2fd54434ab_320x168.png)](https://farm3.staticflickr.com/2937/14110625651_4d66420224_o.png) 我们上次在 Disqus 上发表的文章: [Disqus 如何以每秒 165K 消息且小于.2 秒的延迟](http://highscalability.com/blog/2014/4/28/how-disqus-went-realtime-with-165k-messages-per-second-and-l.html)进行实时处理,虽然有些过时了,但是 Disqus 上的人们 一直在忙于实现,而不是在谈论,所以我们对他们现在在做什么并不了解,但是我们确实对 John Watson 的 [C1MM 和 NGINX](https://www.youtube.com/watch?v=yL4Q7D4ynxU) 作了简短的更新,并撰写了一篇文章 [出这个 Go 东西](http://blog.disqus.com/post/51155103801/trying-out-this-go-thing)。
因此,Disqus 增长了一些:
* 13 亿独立访客
* 100 亿页面浏览量
* 5 亿用户参与讨论
* 300 万个社区
* 2500 万条评论
他们仍然都是关于实时的,但是 Go 在其 Realtime 系统中取代了 Python:
* 原始的实时后端是用非常轻量级的 Python + gevent 编写的。
* 实时服务是 CPU 密集型任务与大量网络 IO 的混合体。 Gevent 可以毫无问题地处理网络 IO,但是在更高的竞争中,CPU 阻塞了一切。 切换到 Go 消除了该争用,这是所看到的主要问题。
* 仍可在 5 台 Nginx 机器上运行。
* 使用 NginxPushStream,它支持 EventSource,WebSocket,Long Polling 和 Forever Iframe。
* 所有用户都已连接到这些计算机。
* 在正常的一天中,每台计算机看到 3200 个连接/秒,100 万个连接,150K 包/秒的 TX 和 130K 包/秒的 RX,150 mbit / s 的 TX 和 80 mbit / s 的 RC,从头到尾的< 15ms 延迟 结束(比 Javascript 渲染评论要快)
* 一开始有很多资源枯竭的问题。 给出了 Nginx 和 OS 的配置,可帮助缓解问题,对其进行调整以应对许多连接移动少量数据的情况。
* 优先使用网络带宽。
* 使用 10 千兆位网络接口卡很有帮助。
* 启用 gzip 很有帮助,但是 Nginx 为 gzip 的每个连接预先分配了很多内存,但是由于注释很小,所以这太过分了。 降低 Nginx 缓冲区大小可以减少内存不足的问题。
* 随着消息速率的提高,在每秒处理 10k +消息的高峰时,计算机达到了极限,在最坏的情况下,端到端延迟达到了数秒和数分钟。
* 切换到 Go。
* 节点未选择,因为它不能很好地处理 CPU 密集型任务。
* Go 不能直接访问数据库。 它消耗 RabbitMQ 的队列并发布到 Nginx 前端。
* 没有使用 Go 框架。 这是一个很小的组件,Disqus 的其余部分仍然是 Django。
* 之所以喜欢 Go,是因为它的性能,本机并发性以及对 Python 程序员的熟悉程度。
* 在短短一周内就建立了替换系统,并取得了令人瞩目的成果:
* 端到端延迟平均不到 10 毫秒。
* 当前消耗大约 10-20%的可用 CPU。 大幅减少。
* 他们想更好地利用资源,而不是增加更多机器:
* 对于已经完成的工作量,我们不想横向扩展更多。 向问题扔出越来越多的硬件并不总是最好的解决方案。 最后,拥有更快的产品也会产生自己的利益。
## 相关文章
* [在黑客新闻](https://news.ycombinator.com/item?id=7711110)上/ [在 Reddit](http://www.reddit.com/r/Python/comments/2504ni/update_on_disqus_its_still_about_realtime_but_go/) 上
对评论感兴趣的是,“ Go 不能直接访问数据库。它会占用 RabbitMQ 的队列并发布到 Nginx 前端”,但是我很难想象那里到底发生了什么。 可以再充实一点吗?
理查德:链接的谈话可能是您获得更多细节的最佳选择,但我认为想法是,Disqus 的实时系统通过 RabbitMQ 获得新评论并通过 nginx 发送通知-它不具有长期状态 数据库。 因为我们实质上是在这里讨论通知系统,所以这很有意义。
我和理查德在一起。 对发生故障时会发生什么感到好奇。
因此,您用流队列替换了 Django(ORM),您的结论是 Go 的性能优于 Python? 它甚至与编程语言有什么关系?
通常,当人们更改语言时,他们也会更改应用程序的架构
但是很难看出提速的百分比来自于语言
@Velko,不,不是这样。 通过阅读有关其先前设置的文章,了解有关哪些部分发生了变化的更多信息。
我想知道他们是否尝试过使用 pypy。 以我的经验,使用 pypy 的 Python 和 Go 一样快。
[PyPy](http://pypy.org/)
PyPy 是 Python 语言(2.7.9 和 3.2.5)的一种快速,兼容的替代实现。 它具有几个优点和独特的功能
通过阅读有关其先前设置的文章,了解有关哪些部分发生了变化的更多信息。
- LiveJournal 体系结构
- mixi.jp 体系结构
- 友谊建筑
- FeedBurner 体系结构
- GoogleTalk 架构
- ThemBid 架构
- 使用 Amazon 服务以 100 美元的价格构建无限可扩展的基础架构
- TypePad 建筑
- 维基媒体架构
- Joost 网络架构
- 亚马逊建筑
- Fotolog 扩展成功的秘诀
- 普恩斯的教训-早期
- 论文:Wikipedia 的站点内部,配置,代码示例和管理问题
- 扩大早期创业规模
- Feedblendr 架构-使用 EC2 进行扩展
- Slashdot Architecture-互联网的老人如何学会扩展
- Flickr 架构
- Tailrank 架构-了解如何在整个徽标范围内跟踪模因
- Ruby on Rails 如何在 550k 网页浏览中幸存
- Mailinator 架构
- Rackspace 现在如何使用 MapReduce 和 Hadoop 查询 TB 的数据
- Yandex 架构
- YouTube 架构
- Skype 计划 PostgreSQL 扩展到 10 亿用户
- 易趣建筑
- FaceStat 的祸根与智慧赢得了胜利
- Flickr 的联合会:每天进行数十亿次查询
- EVE 在线架构
- Notify.me 体系结构-同步性
- Google 架构
- 第二人生架构-网格
- MySpace 体系结构
- 扩展 Digg 和其他 Web 应用程序
- Digg 建筑
- 在 Amazon EC2 中部署大规模基础架构的六个经验教训
- Wolfram | Alpha 建筑
- 为什么 Facebook,Digg 和 Twitter 很难扩展?
- 全球范围扩展的 10 个 eBay 秘密
- BuddyPoke 如何使用 Google App Engine 在 Facebook 上扩展
- 《 FarmVille》如何扩展以每月收获 7500 万玩家
- Twitter 计划分析 1000 亿条推文
- MySpace 如何与 100 万个并发用户一起测试其实时站点
- FarmVille 如何扩展-后续
- Justin.tv 的实时视频广播架构
- 策略:缓存 404 在服务器时间上节省了洋葱 66%
- Poppen.de 建筑
- MocoSpace Architecture-一个月有 30 亿个移动页面浏览量
- Sify.com 体系结构-每秒 3900 个请求的门户
- 每月将 Reddit 打造为 2.7 亿页面浏览量时汲取的 7 个教训
- Playfish 的社交游戏架构-每月有 5000 万用户并且不断增长
- 扩展 BBC iPlayer 的 6 种策略
- Facebook 的新实时消息系统:HBase 每月可存储 135 亿条消息
- Pinboard.in Architecture-付费玩以保持系统小巧
- BankSimple 迷你架构-使用下一代工具链
- Riak 的 Bitcask-用于快速键/值数据的日志结构哈希表
- Mollom 体系结构-每秒以 100 个请求杀死超过 3.73 亿个垃圾邮件
- Wordnik-MongoDB 和 Scala 上每天有 1000 万个 API 请求
- Node.js 成为堆栈的一部分了吗? SimpleGeo 说是的。
- 堆栈溢出体系结构更新-现在每月有 9500 万页面浏览量
- Medialets 体系结构-击败艰巨的移动设备数据
- Facebook 的新实时分析系统:HBase 每天处理 200 亿个事件
- Microsoft Stack 是否杀死了 MySpace?
- Viddler Architecture-每天嵌入 700 万个和 1500 Req / Sec 高峰
- Facebook:用于扩展数十亿条消息的示例规范架构
- Evernote Architecture-每天有 900 万用户和 1.5 亿个请求
- TripAdvisor 的短
- TripAdvisor 架构-4,000 万访客,200M 动态页面浏览,30TB 数据
- ATMCash 利用虚拟化实现安全性-不变性和还原
- Google+是使用您也可以使用的工具构建的:闭包,Java Servlet,JavaScript,BigTable,Colossus,快速周转
- 新的文物建筑-每天收集 20 亿多个指标
- Peecho Architecture-鞋带上的可扩展性
- 标记式架构-扩展到 1 亿用户,1000 台服务器和 50 亿个页面视图
- 论文:Akamai 网络-70 个国家/地区的 61,000 台服务器,1,000 个网络
- 策略:在 S3 或 GitHub 上运行可扩展,可用且廉价的静态站点
- Pud 是反堆栈-Windows,CFML,Dropbox,Xeround,JungleDisk,ELB
- 用于扩展 Turntable.fm 和 Labmeeting 的数百万用户的 17 种技术
- StackExchange 体系结构更新-平稳运行,Amazon 4x 更昂贵
- DataSift 体系结构:每秒进行 120,000 条推文的实时数据挖掘
- Instagram 架构:1400 万用户,1 TB 的照片,数百个实例,数十种技术
- PlentyOfFish 更新-每月 60 亿次浏览量和 320 亿张图片
- Etsy Saga:从筒仓到开心到一个月的浏览量达到数十亿
- 数据范围项目-6PB 存储,500GBytes / sec 顺序 IO,20M IOPS,130TFlops
- 99designs 的设计-数以千万计的综合浏览量
- Tumblr Architecture-150 亿页面浏览量一个月,比 Twitter 更难扩展
- Berkeley DB 体系结构-NoSQL 很酷之前的 NoSQL
- Pixable Architecture-每天对 2000 万张照片进行爬网,分析和排名
- LinkedIn:使用 Databus 创建低延迟更改数据捕获系统
- 在 30 分钟内进行 7 年的 YouTube 可扩展性课程
- YouPorn-每天定位 2 亿次观看
- Instagram 架构更新:Instagram 有何新功能?
- 搜索技术剖析:blekko 的 NoSQL 数据库
- Pinterest 体系结构更新-1800 万访问者,增长 10 倍,拥有 12 名员工,410 TB 数据
- 搜索技术剖析:使用组合器爬行
- iDoneThis-从头开始扩展基于电子邮件的应用程序
- StubHub 体系结构:全球最大的票务市场背后的惊人复杂性
- FictionPress:在网络上发布 600 万本小说
- Cinchcast 体系结构-每天产生 1,500 小时的音频
- 棱柱架构-使用社交网络上的机器学习来弄清您应该在网络上阅读的内容
- 棱镜更新:基于文档和用户的机器学习
- Zoosk-实时通信背后的工程
- WordPress.com 使用 NGINX 服务 70,000 req / sec 和超过 15 Gbit / sec 的流量
- 史诗般的 TripAdvisor 更新:为什么不在云上运行? 盛大的实验
- UltraDNS 如何处理数十万个区域和数千万条记录
- 更简单,更便宜,更快:Playtomic 从.NET 迁移到 Node 和 Heroku
- Spanner-关于程序员使用 NoSQL 规模的 SQL 语义构建应用程序
- BigData 使用 Erlang,C 和 Lisp 对抗移动数据海啸
- 分析数十亿笔信用卡交易并在云中提供低延迟的见解
- MongoDB 和 GridFS 用于内部和内部数据中心数据复制
- 每天处理 1 亿个像素-少量竞争会导致大规模问题
- DuckDuckGo 体系结构-每天进行 100 万次深度搜索并不断增长
- SongPop 在 GAE 上可扩展至 100 万活跃用户,表明 PaaS 未通过
- 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
- 可汗学院支票簿每月在 GAE 上扩展至 600 万用户
- 在破坏之前先检查自己-鳄梨的建筑演进的 5 个早期阶段
- 缩放 Pinterest-两年内每月从 0 到十亿的页面浏览量
- Facebook 的网络秘密
- 神话:埃里克·布鲁尔(Eric Brewer)谈银行为什么不是碱-可用性就是收入
- 一千万个并发连接的秘密-内核是问题,而不是解决方案
- GOV.UK-不是你父亲的书库
- 缩放邮箱-在 6 周内从 0 到 100 万用户,每天 1 亿条消息
- 在 Yelp 上利用云计算-每月访问量为 1.02 亿,评论量为 3900 万
- 每台服务器将 PHP 扩展到 30,000 个并发用户的 5 条 Rockin'Tips
- Twitter 的架构用于在 5 秒内处理 1.5 亿活跃用户,300K QPS,22 MB / S Firehose 以及发送推文
- Salesforce Architecture-他们每天如何处理 13 亿笔交易
- 扩大流量的设计决策
- ESPN 的架构规模-每秒以 100,000 Duh Nuh Nuhs 运行
- 如何制作无限可扩展的关系数据库管理系统(RDBMS)
- Bazaarvoice 的架构每月发展到 500M 唯一用户
- HipChat 如何使用 ElasticSearch 和 Redis 存储和索引数十亿条消息
- NYTimes 架构:无头,无主控,无单点故障
- 接下来的大型声音如何使用 Hadoop 数据版本控制系统跟踪万亿首歌曲的播放,喜欢和更多内容
- Google 如何备份 Internet 和数十亿字节的其他数据
- 从 HackerEarth 用 Apache 扩展 Python 和 Django 的 13 个简单技巧
- AOL.com 体系结构如何发展到 99.999%的可用性,每天 800 万的访问者和每秒 200,000 个请求
- Facebook 以 190 亿美元的价格收购了 WhatsApp 体系结构
- 使用 AWS,Scala,Akka,Play,MongoDB 和 Elasticsearch 构建社交音乐服务
- 大,小,热还是冷-条带,Tapad,Etsy 和 Square 的健壮数据管道示例
- WhatsApp 如何每秒吸引近 5 亿用户,11,000 内核和 7,000 万条消息
- Disqus 如何以每秒 165K 的消息和小于 0.2 秒的延迟进行实时处理
- 关于 Disqus 的更新:它仍然是实时的,但是 Go 摧毁了 Python
- 关于 Wayback 机器如何在银河系中存储比明星更多的页面的简短说明
- 在 PagerDuty 迁移到 EC2 中的 XtraDB 群集
- 扩展世界杯-Gambify 如何与 2 人组成的团队一起运行大型移动投注应用程序
- 一点点:建立一个可处理每月 60 亿次点击的分布式系统的经验教训
- StackOverflow 更新:一个月有 5.6 亿次网页浏览,25 台服务器,而这一切都与性能有关
- Tumblr:哈希处理每秒 23,000 个博客请求的方式
- 使用 HAProxy,PHP,Redis 和 MySQL 处理 10 亿个请求的简便方法来构建成长型启动架构
- MixRadio 体系结构-兼顾各种服务
- Twitter 如何使用 Redis 进行扩展-105TB RAM,39MM QPS,10,000 多个实例
- 正确处理事情:通过即时重放查看集中式系统与分散式系统
- Instagram 提高了其应用程序的性能。 这是如何做。
- Clay.io 如何使用 AWS,Docker,HAProxy 和 Lots 建立其 10 倍架构
- 英雄联盟如何将聊天扩大到 7000 万玩家-需要很多小兵。
- Wix 的 Nifty Architecture 技巧-大规模构建发布平台
- Aeron:我们真的需要另一个消息传递系统吗?
- 机器:惠普基于忆阻器的新型数据中心规模计算机-一切仍在变化
- AWS 的惊人规模及其对云的未来意味着什么
- Vinted 体系结构:每天部署数百次,以保持繁忙的门户稳定
- 将 Kim Kardashian 扩展到 1 亿个页面
- HappyPancake:建立简单可扩展基金会的回顾
- 阿尔及利亚分布式搜索网络的体系结构
- AppLovin:通过每天处理 300 亿个请求向全球移动消费者进行营销
- Swiftype 如何以及为何从 EC2 迁移到真实硬件
- 我们如何扩展 VividCortex 的后端系统
- Appknox 架构-从 AWS 切换到 Google Cloud
- 阿尔及利亚通往全球 API 的愤怒之路
- 阿尔及利亚通往全球 API 步骤的愤怒之路第 2 部分
- 为社交产品设计后端
- 阿尔及利亚通往全球 API 第 3 部分的愤怒之路
- Google 如何创造只有他们才能创造的惊人的数据中心网络
- Autodesk 如何在 Mesos 上实施可扩展事件
- 构建全球分布式,关键任务应用程序:Trenches 部分的经验教训 1
- 构建全球分布式,关键任务应用程序:Trenches 第 2 部分的经验教训
- 需要物联网吗? 这是美国一家主要公用事业公司从 550 万米以上收集电力数据的方式
- Uber 如何扩展其实时市场平台
- 优步变得非常规:使用司机电话作为备份数据中心
- 在不到五分钟的时间里,Facebook 如何告诉您的朋友您在灾难中很安全
- Zappos 的网站与 Amazon 集成后冻结了两年
- 为在现代时代构建可扩展的有状态服务提供依据
- 细分:使用 Docker,ECS 和 Terraform 重建基础架构
- 十年 IT 失败的五个教训
- Shopify 如何扩展以处理来自 Kanye West 和 Superbowl 的 Flash 销售
- 整个 Netflix 堆栈的 360 度视图
- Wistia 如何每小时处理数百万个请求并处理丰富的视频分析
- Google 和 eBay 关于构建微服务生态系统的深刻教训
- 无服务器启动-服务器崩溃!
- 在 Amazon AWS 上扩展至 1100 万以上用户的入门指南
- 为 David Guetta 建立无限可扩展的在线录制活动
- Tinder:最大的推荐引擎之一如何决定您接下来会看到谁?
- 如何使用微服务建立财产管理系统集成
- Egnyte 体系结构:构建和扩展多 PB 分布式系统的经验教训
- Zapier 如何自动化数十亿个工作流自动化任务的旅程
- Jeff Dean 在 Google 进行大规模深度学习
- 如今 Etsy 的架构是什么样的?
- 我们如何在 Mail.Ru Cloud 中实现视频播放器
- Twitter 如何每秒处理 3,000 张图像
- 每天可处理数百万个请求的图像优化技术
- Facebook 如何向 80 万同时观看者直播
- Google 如何针对行星级基础设施进行行星级工程设计?
- 为 Mail.Ru Group 的电子邮件服务实施反垃圾邮件的猫捉老鼠的故事,以及 Tarantool 与此相关的内容
- The Dollar Shave Club Architecture Unilever 以 10 亿美元的价格被收购
- Uber 如何使用 Mesos 和 Cassandra 跨多个数据中心每秒管理一百万个写入
- 从将 Uber 扩展到 2000 名工程师,1000 个服务和 8000 个 Git 存储库获得的经验教训
- QuickBooks 平台
- 美国大选期间城市飞艇如何扩展到 25 亿个通知
- Probot 的体系结构-我的 Slack 和 Messenger Bot 用于回答问题
- AdStage 从 Heroku 迁移到 AWS
- 为何将 Morningstar 迁移到云端:降低 97%的成本
- ButterCMS 体系结构:关键任务 API 每月可处理数百万个请求
- Netflix:按下 Play 会发生什么?
- ipdata 如何以每月 150 美元的价格为来自 10 个无限扩展的全球端点的 2500 万个 API 调用提供服务
- 每天为 1000 亿个事件赋予意义-Teads 的 Analytics(分析)管道
- Auth0 体系结构:在多个云提供商和地区中运行
- 从裸机到 Kubernetes
- Egnyte Architecture:构建和扩展多 PB 内容平台的经验教训
- 缩放原理
- TripleLift 如何建立 Adtech 数据管道每天处理数十亿个事件
- Tinder:最大的推荐引擎之一如何决定您接下来会看到谁?
- 如何使用微服务建立财产管理系统集成
- Egnyte 体系结构:构建和扩展多 PB 分布式系统的经验教训
- Zapier 如何自动化数十亿个工作流自动化任务的旅程
- Jeff Dean 在 Google 进行大规模深度学习
- 如今 Etsy 的架构是什么样的?
- 我们如何在 Mail.Ru Cloud 中实现视频播放器
- Twitter 如何每秒处理 3,000 张图像
- 每天可处理数百万个请求的图像优化技术
- Facebook 如何向 80 万同时观看者直播
- Google 如何针对行星级基础设施进行行星级工程设计?
- 为 Mail.Ru Group 的电子邮件服务实施反垃圾邮件的猫捉老鼠的故事,以及 Tarantool 与此相关的内容
- The Dollar Shave Club Architecture Unilever 以 10 亿美元的价格被收购
- Uber 如何使用 Mesos 和 Cassandra 跨多个数据中心每秒管理一百万个写入
- 从将 Uber 扩展到 2000 名工程师,1000 个服务和 8000 个 Git 存储库获得的经验教训
- QuickBooks 平台
- 美国大选期间城市飞艇如何扩展到 25 亿条通知
- Probot 的体系结构-我的 Slack 和 Messenger Bot 用于回答问题
- AdStage 从 Heroku 迁移到 AWS
- 为何将 Morningstar 迁移到云端:降低 97%的成本
- ButterCMS 体系结构:关键任务 API 每月可处理数百万个请求
- Netflix:按下 Play 会发生什么?
- ipdata 如何以每月 150 美元的价格为来自 10 个无限扩展的全球端点的 2500 万个 API 调用提供服务
- 每天为 1000 亿个事件赋予意义-Teads 的 Analytics(分析)管道
- Auth0 体系结构:在多个云提供商和地区中运行
- 从裸机到 Kubernetes
- Egnyte Architecture:构建和扩展多 PB 内容平台的经验教训