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从Twitter的GitHub账户中可以看到，Twitter已经开源的开源项目有近200个，领域涉及分布式架构、大数据、异步网络传输（客户端、服务端）、Web、工具等。Twitter可以称为构建于开源项目之上，该公司开源负责人Chris Aniszczyk表示，如果没有开源软件，Twitter将不会存在，用户在移动端和PC端发送和接收的每一条推文都会需要开源软件。
在Twitter公司，当计划开展一个新项目时，工程师会首先衡量需求以及开源项目的能力，并通过定制开源项目来更好地满足需求。正是如此，Twitter才发展如此迅速，并轻松解决了日益飞速扩增的流量和请求。
Twitter从开源社区中获得了大量的好处，而Twitter也在不断地回馈社区，开源了大量基础设施和工具，使得其他企业和开发者不必重新发明轮子，在这些开源项目的基础上更加快速地实现自己所需。
可以看到，Twitter在开源社区的贡献是显著的，甚至其贡献的某些开源项目在一定程度上比Twitter本身带来的影响力更大。
下面是我整理的Twitter现有的比较活跃的开源项目列表，欢迎交流讨论。
jQuery插件，快速、全功能的自动完成库：Typeahead.js
Typeahead.js是Twitter的一个jQuery插件，支持远程和本地的数据集。比较有特色的地方在于，你可以将数据集使用本地存储（local storage）来保存在本地，有效的提高用户体验。同时也拥有很多远程数据集的处理选项，例如请求频率，最大的并发请求数，等等。它的主要特性有：
支持数据本地保存，客户端加载，优化加载速度；
支持多语言，并且支持阿拉伯文；
支持Hogan.js模板引擎整合；
支持多数据集拼装；
支持本地和远程的数据集。
GitHub主页：https://github.com/twitter/typeahead.js
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目录
JavaScript库：Twemoji
Twemoji是Twitter于2014年开源的完整的Emoji表情图片，Twemoji包含872个表情，兼容最新的Unicode 7.0。Emoji，来自日本的小巧符号，通过图像表达感情，已经征服了移动互联网的信息世界。现在，你可以在虚拟世界中随处使用它们。开发者可以去GitHub下载完整的表情库，并把这些表情加入到自己的应用或网页中。
JavaScript模板引擎：Hogan.js
Hogan.js是Twitter团队所制作的一个针对mustache模板的语法解析器。Hogan.js不依赖其他任何库或框架，同时保证了高效率的模板解析，而其体积却仅有2.5K。用它作为你的一部分资产打包编译模板提前或将它包括在你的浏览器来处理动态模板。
Scala语言：Effective Scala
Scala是Twitter的主要应用编程语言之一，大部分基础架构是使用Scala编写，有几个大型库包在支持应用，Scala是一种大型高效语言，在实践中要谨慎使用。它的陷阱在哪里，哪个特性我们很喜欢，另外哪些应该注意回避？当在实现“纯函数风格”时，又要注意些什么呢？Scala主要是创建大量形成分布式系统的服务。
Scala提供了需要工具用于简化表达，少打字代表少阅读，少阅读代表能快速阅读，简洁能够增加清晰度（大道至简）。但是简洁也是一种双刃剑，会导致其反面效果，导致阅读者的正确理解度不够。
RPC框架：Finagle
Finagle是一个允许开发者使用Java、Scala或其他JVM语言来构建异步RPC服务器和客户端的库，主要用于Twitter的后端服务。Finagle是Twitter基于Netty开发的支持容错的、协议无关的RPC框架，该框架支撑了Twitter的核心服务。
Twitter面向服务的架构是由一个庞大的Ruby on Rails应用转化而来的。为了适应这种架构的变化，需要有一个高性能的、支持容错的、协议无关且异步的RPC框架。在面向服务的架构之中，服务会将大多数的时间花费在等待上游服务的响应上，因此使用异步的库能够让服务并发地处理请求，从而充分发挥硬件的潜能。Finagle构建在Netty之上，并不是直接在原生NIO之上构建的，这是因为Netty已经解决了许多Twitter所遇到的问题并提供了干净整洁的API。
分布式图形数据库：FlockDB
FlockDB是一个存储图数据的分布式数据库，图数据库的存储对象是数学概念图论里面的图，而非图片。Twitter使用它来存储人与人之间的关系图，这些关系包括：你在关注谁，谁在关注你，谁给你留了电话提醒等。FlockDB可用于支持：
高速增/删/改操作；
潜在复杂的集合算法查询；
对包含数百万条目的查询结果进行分页；
超大规模邻接矩阵查询；
将数据进行归档，允许之后被恢复；
支持数据水平分割，这样在数据量增加的情况下可以使用更多数据库硬件。
分布式自增ID算法：Snowflake
Twitter在把存储系统从MySQL迁移到Cassandra的过程中，由于Cassandra没有顺序ID生成机制，于是自己开发了一套全局唯一ID生成服务：Snowflake。优点是：高性能，低延迟；独立的应用；按时间有序。缺点是：需要独立的开发和部署。
41位的时间序列（精确到毫秒，41位的长度可以使用69年）；
10位的机器标识（10位的长度最多支持部署1024个节点）；
12位的计数顺序号（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号）最高位是符号位，始终为0。
Snowflake是一个很高效很方便的GUID产生算法，一个int64_t字段就可以胜任，不像现在主流128bit的GUID算法，即使无法保证严格的ID序列性，但是对于特定的业务，比如用做游戏服务器端的GUID产生会很方便。另外，在多线程的环境下，序列号使用Atomic可以在代码实现上有效减少锁的密度。
自动化测试工具：Diffy
Diffy是一个开源的自动化测试工具，它能够自动检测基于Apache Thrift或者基于HTTP的服务。使用Diffy，只需要进行简单的配置，之后不需要再编写测试代码。
Diffy主要基于稳定版本和它的副本的输出，对候选版本的输出进行比较，以检查候选版本是否正确。因此，Diffy首先假设候选版本应该和稳定版本有“相似”的输出。即不论候选版本和稳定版本系统模块是否相同，他们的最终输出应该是“相似”的。这里一直使用“相似”，而不是使用相同，是因为相同请求可能会有一些Diffy不需要关心的干扰，比如：
响应中包含服务器生成的时间戳；
代码中使用了随机数；
系统服务间有条件竞争。
GitHub主页：https://github.com/twitter/diffy
Star数量：2544
Scala库：Scalding
Scalding是一个Scala库，简化了Hadoop MapReduce作业开发，基于Cascading构建。Scalding跟Pig类似，但提供更紧密的Scala集成。Scalding是用于Cascading的Scala API。Cascading是一个构建于Hadoop上的API，用来创建复杂和容错数据处理工作流，它抽象了集群拓扑结构和配置，允许开发者快速开发复杂分布式的应用，而不用考虑背后的MapReduce。
通用数据切分中间件：Gizzard
Gizzard是Twitter在2011年4月份新推出的一个通用数据切分中间件，在Twitter的架构中占重要的作用。Twitter还公布了Gizzard的完整代码。有了Gizzard，初创公司和小公司就可以更好更快地处理大量数据，从而利用更少的资源满足用户需求。Gizzard的主要功能如下：
支持不同的底层数据存储，Redis/Memcache/Mysql等都支持，原则上只要写操作幂等（也就是写操作与顺序无关）则都可以支持；
通用数据拆分支持，支持一致性hash、主键mod、自定义拆分函数等多种方式；
通过replication tree实现不同节点数据的备份机制；
容错机制，在一台机器出问题后，会自动保存更新延迟队列，在恢复后重新执行，从而保证一致性；
快速迁移。
流处理框架：Summingbird
Summingbird是MapReduce流处理框架，一个大规模数据处理系统，支持开发者以批处理模式（基于Hadoop/MapReduce）或流处理模式（基于Storm）或混合模式（即组合前两种模式）以统一的方式执行代码。它基于Apache 2许可发布，用于解决工程师使用现有方法遇到的实际问题：
两个不同系统中的两组聚合逻辑必须保持同步；
在每个系统和客户端之间，键和值必须一致地进行序列化；
客户端要负责从两个数据存储读取数据、执行最后的聚合并提供合并结果。
Scala的抽象代数工具：Algebird
Algebird是用于Scala的抽象代数。这些代码主要是用于建立聚合系统（通过Scalding或Storm）。Algebird跟Summingbird这个组件相关：利用一些概率算法HyperLogLog来提高计算速度。
网站负载测试工具：Iago
Iago是一个网站负载测试工具，Iago针对一个给定的网站进行访问录制并合成流量数据。它不同于其他的负载生成工具，它试图保持恒定的请求率。例如，如果你想按每分钟100K来请求你的服务，Iago会试图保持这个速度进行测试。
GitHub主页：https://github.com/twitter/iago
Star数量：1156
数据实时分析平台：Heron
2016年5月25日，Twitter正式宣布Heron开源。Heron的基本原理和方法：实时流系统是在大规模数据分析的基础上实现系统性的分析。另外，它还需要：每分钟处理数十亿事件的能力、有秒级延迟，和行为可预见；在故障时保证数据的准确性，在达到流量峰值时是弹性的，并且易于调试和在共享的基础设施上实现简单部署。
为了满足这些需求，Twitter讨论出了几种方案，包括：扩展Storm、使用其他的开源系统、开发一个全新的平台。因为有几个需求是要求改变 Storm的核心架构，所以对它进行扩展需要一个很长的开发周期。其他的开源流处理框架并不能完美满足Twitter对于规模、吞吐量和延迟的需求。而且，这些系统也不能兼容Storm API——适应一个新的API需要重写几个topologies和修改高级的abstractions，这会导致一个很长的迁移过程。所以，Twitter决定建立 一个新的系统来满足以上提到需求和兼容Storm API。
在Twitter，Heron作为主要的流媒体系统，运行数以百万计的开发和生产topologies。由于Heron可高效使用资源，在迁移Twitter所有的topologies后，整体硬件减少了3倍，导致Twitter的基础设置效率有了显著的提升。
GitHub主页：https://github.com/twitter/heron
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分布式日志复制服务：DistributedLog
DistributedLog（DL）是一个高性能的日志复制服务，提供了持久化、复制以及强一致性的功能，这对于构建可靠的分布式系统都是至关重要的，如复制状态机（replicated-state-machines）、通用的发布/订阅系统、分布式数据库以及分布式队列。DL会分类维护记录的序列（sequences of records），并将其称为Log（又叫做Log Stream），将记录写入到DL Log的进程称之为Writer，从Log中读取并处理记录的进程称之为Reader。DL的优势可以总结为:
高性能：面对大量的并发日志时，在可持久化的Writer上DL能够提供毫秒级的延迟，同时还能应对上千客户端每秒大量的读取和写入操作；
持久化和一致性：消息会持久化到磁盘上，并且以副本的形式存储多份，从而避免丢失。通过严格的顺序，保证Writer和Reader之间的一致性；
各种工作负载：DL支持各种负载，包括延迟敏感的在线事务处理（OLTP）应用（如分布式数据库的WAL和基于内存的复制状态机）、实时的流提取和计算以及分析处理；
多租户：针对实际的工作负载，DL的设计是I/O隔离的，从而支持多租户的大规模日志；
分层架构：DL有一个现代化的分层设计，它将有状态的存储层与无状态的服务提供层进行了分离，能够使存储的扩展独立于CPU和内存，因此支持大规模的写入fan-in和读取fan-out。
可视化监视系统：Ambrose
Ambrose是Twitter发布的开源MapReduce可视化监视系统。 它可以监视Hadoop集群上（目前只限于Apache Pig）的MapReduce任务。Ambrose计划支持：
Pig（已实现）
Cascading
Scalding
Cascalog
Hive
Web安全开发工具：SecureHeaders
SecureHeaders是Twitter送给Web开发者的一份大礼，作为一款Web安全开发工具，Secureheaders能够自动实施安全相关的header规则，包括内容安全政策（CSP），防止XSS、HSTS等攻击，防止火绵羊（Firesheep）攻击以及XFO点击劫持等。
活动记录信誉系统：Activerecord-Reputation-System
Activerecord-Reputation-System系统基于Rails开发，可以根据网络中的评价自动对应用程序进行信誉估值，帮助开发者发现更多的应用程序相关信息，从而指导下一步决策。Twitter称，开发者可以很容易地在Rails应用程序中集成该系统，或者从主应用程序中分离该系统，以便做出更好的设计。
该系统是一个信誉网络，网络中的数据根据评价进行更新，然后计算信誉值并通过网络进行传播。在该网络中，直接根据评价计算的信誉值称为原始信誉（primary reputations），间接计算的称为非原始信誉（non-primary reputations）。
SPDY框架：CocoaSPDY
CocoaSPDY是一个面向OS X（Cocoa）和iOS（Cocoa Touch）的SPDY框架，基于他们先前对Netty的贡献，同时，他们更新了其iOS应用程序，使用SPDY代替了纯HTTP。Twitter已经注意到，通信延迟降低了多达30%，当“用户的网络状况变得更糟”时，改善效果更明显。
SPDY有另外一个优点：“多路复用请求”—— 一项在单个TCP会话中连续不断地发送请求并接收乱序响应的能力、从服务器向客户端推送消息，以及压缩请求和响应的头信息。
UI框架：TwUI
TwUI是一个支持硬件加速的Mac的UI框架：
使用CoreAnimation实现的GPU加速；
简单的MVC开发。
与UIKit不同的地方：
简化Table View单元；
基于块的布局和drawRect；
一个统一的坐标系统（bottom left origin）；
Sub-pixel文本绘制。
GitHub主页：https://github.com/twitter/twui
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代理服务器：Twemproxy
Twemproxy是一个快速的单线程代理程序，支持Memcached ASCII协议和更新的Redis协议。它全部用C写成，使用Apache 2.0 License授权。Twemproxy的强大之处在于可以通过配置的方式让它禁用掉失败的结点，同时还能在一段时间后进行重试，抑或使用指定的键->服务器映射。这意味着在将Redis用作数据存储时，它可以对Redis数据集进行分片（禁用掉结点驱逐）；在将Redis用作缓存时，它可以启用结点驱逐以实现简单的高可用性。它的特性是：
通过代理的方式减少缓存服务器的连接数；
自动在多台缓存服务器间共享数据；
通过不同的策略与散列函数支持一致性散列；
通过配置的方式禁用失败的结点；
运行在多个实例上，客户端可以连接到首个可用的代理服务器；
支持请求的流式与批处理，因而能够降低来回的消耗；
速度快；
轻量级。
缓存服务：Fatcache
Fatcache可以让你在SSD上运行memcached，你可以把它当作是大数据中的缓存。它的一些性能数据如下：
单节点可每秒可处理10万set操作，每个数据包是100字节；
单节点可每秒处理4.5k get操作，每个数据100字节；
8 个Fatcache实例可处理32k get操作/每秒到一个单600GB的SSD存储；
你可以通过将多个SSD连接到单个机器来提升IO性能。
自动侦测时间序列异常点的R包：AnomalyDetection
AnomalyDetection是一个R语言程序包，主打针对社交网络数据，用途很广，比如系统监测。在R里用这两行指令即可安。Twitter通常会在重大新闻和体育赛事期间用AnomalyDetection扫描入站流量，发现那些使用僵尸账号发送大量垃圾（营销）信息的机器人。AnomalyDetection与Twitter之前开源的BreakoutDetection存在互补关系。
流量异常侦测对于号称“地球脉搏”的Twitter来说非常具有挑战性，因为对流量进行长周期跨度（例如一年）的扫描分析时，一些异常活动往往会掩盖掉。此外，流量异常的原因也各有不同，有的是健康的，例如重大新闻事件导致的流量异常，而有的是不好的，例如QPS（每秒查询量）中point-in-time实时性下降可能意味着硬件或数据采集方面出了问题。
关键数据存储：MySQL
Twitter于2012年开源其自己开发的MySQL代码，这可能是当时Twitter对开源社区做出的最大贡献。诚然，Twitter对开源大数据工具的贡献也不小，但MySQL的影响显然更大。Twitter工程师Jeremy Cole和Davi Arnaut在博客中称： MySQL是Twitter大部分数据（如兴趣图谱、时间轴、用户数据和推文等）的主要存储技术。
MySQL被全世界数以百万计的Web开发者使用，是开源四大天王LAMP里的“M”，也是很多Web程序的基础。但是MySQL也存在一些问题，例如在密集交易时的可扩展性和性能并不理想。这也是NoSQL得以产生和流行的原因。对于那些寻求解决MySQL扩展性问题的人们来说，能看到Twitter在这方面进行的开发工作（源代码）是非常有参考意义的。
GitHub主页：https://github.com/twitter/mysql
Star数量：1477
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