[Rust] X 推荐算法源码分析：Rust 与 AI 如何支撑亿级流量

最近马斯克又把 X（原 Twitter）核心推荐算法开源了，这对咱们做后端的来说，绝对是个拆解大厂架构的好机会。这套算法底层重构，全面采用了与 xAI 的 Grok 模型相同的 Transformer 架构，是一个基于 LLM 大模型的推荐系统。

很多人好奇，那个 "For You" 列表到底是怎么算出来的？怎么在毫秒级处理亿级数据？我花时间扒了扒 x-algorithm 的源码，发现里面全是硬核干货。今天就从架构角度，聊聊这套基于 Rust 的高性能混合架构到底是怎么跑起来的。

架构总览：Mixer 模式的落地

整个系统的入口叫 home-mixer，架构模式是非常经典的 Mixer（混合器）。

它不像以前那种大单体，而是采用了一套叫 CandidatePipeline 的框架。简单说，就是把召回、过滤、排序这些逻辑全拆成了独立的插件（Trait）。

这种设计在 后端 & 架构 领域非常实用。X 的代码完美印证了“重流程，轻业务”的思路：业务逻辑变了改插件就行，不用动骨架，解耦做得非常漂亮。

关键组件：数据与计算的分离

1. Thunder：手撸的内存数据库

处理用户关注流（In-Network）的实时召回，X 没有直接用现成的 KV 存储，而是专门搞了个叫 Thunder 的组件。

• 技术栈：Rust + Kafka
• 设计：它本质上是一个基于内存的 Post Store。
• 亮点：代码里用了 DashMap 做高并发读写，配合 VecDeque 存储用户时间线。这操作就是为了快，保证了 O(1) 的存取效率，在处理海量实时数据时非常稳。

2. Phoenix：AI 驱动的排序引擎

再看未关注内容的推荐，这块归 Phoenix 管。它用了双塔模型做召回，但最值得看的是排序阶段。

在 grok.py 代码里，实现了一种特殊的 Attention Mask。啥意思呢？就是在 Transformer 推理时，让候选推文之间“互不相见”，只能看到用户信息。

这样一来，每条推文的打分就是独立的，不会受批次内其他推文干扰。这思路对做 人工智能 和推荐系统的同学很有参考价值。

为什么都在转 Rust？

通读源码最大的感触就是：X 是真的彻底拥抱 Rust 了。

在 Feed 流这种高并发、低延迟的场景下，Java 或 Go 的 GC（垃圾回收）有时候会带来不可控的延迟抖动。而 Rust 既保证了内存安全，又没有 GC 负担，确实是做高性能服务的首选。云栈社区里很多做基础设施的老哥也都在往这个方向转。

总结

这不仅仅是一个算法项目，更是一个实打实的工程架构范本。Rust 搞定底座，AI 搞定大脑，Pipeline 串联全身。如果你想了解亿级流量下的系统该怎么搭，这套源码值得细品。

项目地址

• GitHub：github.com/xai-org/x-algorithm
• 官方博客：x.ai/blog
• Rust 学习：https://yunpan.plus/f/57
• AI 学习：https://yunpan.plus/f/29

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标签：#xAlgorithm #Github #Rust #后端架构 #推荐系统 #xAi #算法 #Mixer #Thunder