將服務(wù)器數(shù)量縮減到之前的十五分之一，并且降低了服務(wù)器CPU的使用率，Iron.io成功的做到了。Iron.io在遭遇了Ruby的限制后，大刀闊斧般的使用Go語言重寫其名下服務(wù)IronWorker。

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使用另一種語言去重寫一個服務(wù)，聽起來是不是很折騰？然而云服務(wù)供應(yīng)商Iron.io就這么做了，并成功的將服務(wù)器從30臺降至了2臺。Iron.io在其官方博客上公布了整個事件的始末，下面來了解一下：

Iron.io與IronWorker

Iron.io起初為幫助其它公司建立應(yīng)用程序的咨詢公司，現(xiàn)為云服務(wù)供應(yīng)商。Iron.io開發(fā)IronWorker的理由同樣很老套：

之前說過Iron.io曾是家咨詢公司，而在IronWorker開發(fā)的那段時間，AWS和Ruby on Rails是兩個非?；鸬念I(lǐng)域。而Iron.io有幾個客戶建立的硬件設(shè)施會不斷的（7X24小時）給其發(fā)送數(shù)據(jù)，為了收集和處理這些數(shù) 據(jù)，Inro.io建立了他們自己的內(nèi)部服務(wù)“worker as a service”。至于發(fā)行的原因就很老套了，在自己使用的同時，忽然覺得其它機構(gòu)可能也會有類似的需求（很類似“書販子”Amazon？），于是就誕生 了發(fā)行版IronWorker。

理所當(dāng)然， IronWorker首發(fā)版使用的是Ruby和基于Rails的API。起先， IronWorker表現(xiàn)的很不錯，花很少的精力和時間就可以支撐相當(dāng)重的負(fù)載。然而很快 IronWorker就受到了Rails的限制：

又是RoR惹的禍

為了保持服務(wù)的流暢，Iron.io一直將其服務(wù)器CPU使用率保持在50-60%；CPU使用率一旦超過這個范圍，就會增加服務(wù)器數(shù)量。當(dāng)然如果不介意一直增加服務(wù)數(shù)量，這也是可行的，然而很快他們就介意了！

當(dāng)某個“巨大”請求連接到它們的服務(wù)器，很可能就會產(chǎn)生一個多米效應(yīng)導(dǎo)致整個服務(wù)器集群的崩潰

一旦某些線程占用高于50%以上，Rails服務(wù)器CPU使用率將隨之飆升到100%，而這個服務(wù)器將變的異常緩慢。負(fù)載均衡器則會認(rèn)為這個服務(wù)器 發(fā)生故障，將其從服務(wù)器集群中移除；但是被移除服務(wù)器上的作業(yè)將會被分配到剩余的服務(wù)器上，于是問題就發(fā)生了——導(dǎo)致整個事件發(fā)生的線程并未被移除或得到 處理。就這樣惡性循環(huán)產(chǎn)生，集群中的服務(wù)器被一臺又一臺的移除，直至整個系統(tǒng)崩潰。

***避免這個問題產(chǎn)生的方法就是增加足夠的計算能力，這就意味著巨額成本的產(chǎn)生?；诙嗄甑膬?yōu)秀（使用更少資源承擔(dān)更多負(fù)載）開發(fā)經(jīng)驗，Iron.io決定重寫API，做掉罪魁禍?zhǔn)椎腞ails，這樣首先他們面臨的就是究竟該使用什么編程語言。

Go的脫穎而出

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首先他們考慮的就是回到Java的性能優(yōu)勢上來，然而經(jīng)過多年使用Ruby的簡潔、明了及有趣，Java因為編碼效率上的劣勢被拋棄。接著是又考慮 了一些比Ruby具備更高性能的腳本語言，比如：Python、JavaScript/Node；Java的派生物，比如：Scala和Clojure； 還有一些其它語言，比如：Erlang、Go等。而在一些原型和性能測試后，最終他們選擇了Go。

而在當(dāng)時的那個環(huán)境下選用Go伴隨著很大的風(fēng)險，因為：當(dāng)時Go還沒有很大的社區(qū)，也沒有許多開源項目，同樣也沒有許多成功的用例。使用Go有太多不可預(yù)測性存在，比如招聘優(yōu)秀的工程師；不過這些大部分都沒有發(fā)生。

Go版本使用情況

Go版本推出后，Iron.io的服務(wù)器數(shù)量直接從30臺減到了2臺，附加的兩臺實現(xiàn)冗余服務(wù)器更是從未用到。CPU的使用率不到5%，而初始化過程中對比Rubby使用接近50M的內(nèi)存，Go版本只是用了不到幾百K。

英文原文： How We Went from 30 Servers to 2: Go （編譯/仲浩）

原文鏈接：http://www.oschina.net/news/38585/how-we-went-from-30-servers-to-2-go