一个bug，干倒一家估值1.6亿美元的公司

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动态类型一时爽，代码重构火葬场。

——题记

你生涯中写过的最严重的bug是什么？

我们日常接触的bug，无非是页面崩溃，服务宕机，数据丢失，一般都能尽快修复。

但是曾经有这么一家公司，因为一个bug，在长达一个月的时间内都无法修复，最终黯然退场。

这就是我今天要讲的故事。一个Python代码中的bug，直接干倒了一家估值1.6亿美金的公司。

有一家名为 Digg的公司。

成立于 2004 年，做的是科技类的新闻聚合，Digg创新性的允许用户提交自己搜集的新闻，然后根据订阅数量去评判内容的质量，并通过内部算法将新闻抓取到网站的首页。

这其实有点像今日头条的思路，在2004年，这还是非常先进的。

Digg也因此收获了一大批用户，估值曾达到过 1.6 亿美元，登上过《商业周刊》的封面，甚至Google 也曾计划以 2 亿美元将它收入囊中。

但好景不长，2011 年 Google 推出了 Panda “反垃圾网站”算法，主要目的是将质量低、含有垃圾内容的网页或网站排名降低，使得高质量的内容得到应有的合理排名。

由于没有针对Panda算法进行优化，Digg的流量直接减半，于是他们决定对网站进行改写，即发布 Digg v4 版本。

但由于各种原因，Digg v4 一拖再拖，耗费了两年还没完成，公司已经拖不起了，经过内部的商议，他们决定将没有完全准备好的 Digg v4 紧急上线。

但他们没有意识到，这个决定将直接葬送Digg的未来。

由于现有服务器的容量太小，该团队决定重新映像所有现有的服务器，然后在新的软件栈中重新配置。

但开始切换之后，新的网站并没有真正地出现，只好匆匆忙忙地发布了一个维护页面，一个小时后，V4版本的切换才完成，但大家发现多数的页面呈现无法加载的状态，访客页面没有问题，但是已经登录的用户却仍然看到报错的页面，网站每隔四个小时之后就会出现故障。除此之外，还有几十个小问题也在不断出现。

由于研发团队一直找不到该Bug，这也导致了在长达一个月的时间内，用户是无法访问Digg的。

直到一个月后他们才发现，Digg 的 API 服务器是一个 Python Tornado 服务，它将 API 调用到 Python 后端层，即 Bobtail（前端是 Bobcat），其中一个最经常被访问的端点是用来通过用户的名字或 ID 来检索用户。因为它支持按名字或 ID 检索，所以它把两个参数的默认值都设置为空列表。

def get_user_by_ids(ids=[])

然而，Python 只在函数第一次被评估时初始化默认参数，这意味着每次调用函数时都会使用同一个列表。

在这种情况下，每次调用时，用户的 ID 和名字都被附加到默认列表中。几个小时后，这些列表开始在每次请求中检索数以万计的用户，甚至压垮了 memcache 集群，导致了页面崩掉。

但由于修复耗费了太久，Digg的用户群进一步萎缩，估值下降，开启了多轮裁员，并最终被以50万美金的价格收购。

一家创业明星公司就此陨落。

其实，这个bug出现的根本原因是该公司的技术团队不了解Python的特性。

可见bug不可怕，可怕的是不知道bug在哪里，不知道如何修复。

可见多看文档，还是有好处的。

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