Airbnb升级了Mussel的流量管理架构，采用自适应资源感知系统，取代静态限流。新系统在流量高峰时保持服务质量，保护关键工作流，并确保公平使用。通过资源感知速率控制、负载削减和热键管理，Mussel有效应对高流量和DDoS攻击，提升用户体验和服务稳定性。未来，Airbnb计划进一步优化。

Airbnb推出Mussel v2，重构内部键值引擎，支持每秒超10万次流写入，简化操作并提升扩展性。新系统结合NewSQL后端与Kubernetes控制平面，改善数据处理效率与透明度。迁移采用蓝绿部署，成功迁移超1PB数据且无停机。

Airbnb工程团队通过在多个Kubernetes集群中部署分布式数据库，解决了云中数据库的可靠性问题。他们利用AWS EBS、持久卷声明和自定义操作器，确保数据一致性和高可用性，从而在节点更换和基础设施故障时保持服务可用。

Airbnb开发了Impulse，一个内部负载测试框架，旨在提升微服务的可靠性和性能。该工具支持大规模分布式测试，帮助工程团队在CI管道中进行自助负载测试，通过模拟生产流量识别瓶颈和错误，已在多个客户支持服务中应用。Impulse集成了Docker、Java和Kotlin等工具，支持灵活的测试逻辑和真实的测试环境。

Airbnb在Istio升级中实现高可用性，支持数万Pods和虚拟机，确保零停机。通过设计升级管道和使用Krispr框架，自动管理版本标签，确保工作负载平滑过渡。其他公司如Netflix和LinkedIn也在采用不同的服务网格升级策略，行业趋势是投资先进的升级框架以提高可靠性。Airbnb计划探索Istio的Ambient Mode以实现更轻量的网格设置。

Airbnb在美国推出“现在预订，稍后付款”选项，允许用户在入住前推迟付款。此选项适用于中等或灵活取消政策的预订，确保房东在客人取消时有时间寻找新客人。

Airbnb团队成功将3500多个测试文件从Enzyme迁移到React Testing Library，利用AI和大型语言模型加速了这一过程，六周内完成了原本需18个月的工作，显著提升了效率和代码质量。

Airbnb首席执行官布莱恩·切斯基表示，公司将重塑为一个综合社区，推出全新应用设计、名人体验和服务功能，旨在提升用户体验，适应AI时代的变化。

Airbnb宣布其应用程序进行重大 redesign，新增私人厨师、按摩等服务，用户无需预订住宿即可使用。新应用还改进了探索功能，方便用户制定行程和管理预订。

管理Airbnb不仅需提供时尚空间，还需关注清洁与维护。物联网技术通过自动化和实时监控提升管理效率，智能锁、环境监测和漏水检测等设备能减轻运营压力，提高客人满意度。结合专业清洁服务，物联网帮助自动化清洁任务，确保物业管理的可靠性与一致性。

Airbnb将显示包含所有费用的住宿总价，用户在搜索时即可看到，以提高透明度，避免结账时的意外。自2022年推出以来，已有近1700万人使用此功能。

Agentic AI正在改变企业运作，但构建安全、可审计的大规模AI代理面临挑战。Airbnb的用户信号平台（USP）通过实时处理用户行为，解决了用户旅程的非线性和信号碎片化问题，结合Lambda架构和在线查询层，实现低延迟和高可靠性，推动个性化服务。

Airbnb通过工作流自动化和大型语言模型，加速了将3500个React测试文件从Enzyme迁移到React Testing Library的过程。工程师们采用逐步迁移的方法，经过多次重试和调整提示，成功在六周内转换了97%的文件，节省了约1.5年的工程时间。

Airbnb联合创始人乔·盖比亚被任命为特朗普政府效率部成员，负责改善退休流程。他表示将运用设计思维，但具体职责尚不明确。此任命引发了Airbnb用户的抵制。

更大的团队不等于更快的执行，更多的流程也不代表更高的效率。Airbnb的经验教我们如何建立一个既能扩展又能生存的公司。

Airbnb的Mussel是一个高效管理派生数据的关键值存储系统，采用分区管理、无领导复制和统一存储引擎，解决了可扩展性和低延迟问题，支持实时和批量数据，确保高可用性和快速访问，成为数据基础设施的核心。

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