导读：GitHub团队在面临众多人工智能助手压力等流量之下，人们正在从架构、功能以及效率上做行动，为性能提升开始集体冲刺。

GitHub 的首席运营凯尔·戴格尔(（Kyle Daigle）近期发表了一篇博文，其主题的主要内容为提升GitHub平台可用性。

他如此坦承说道，自从2025年12月以来，人工智能的驱动开发让GitHub流量产生了前所未有的倍增，这给平台基础设施增加了巨大压力，还导致近期发生了两起重大的停机故障事件。

在文中，他向我们披露了一组数据，非常令人侧目：GitHub 目前每月新增超过 2000 万个仓库，每周产生的代码提交（Commits）为 14 亿次，另外每周 GitHub Actions（自动化工作流）每周达 21亿次。

与 2023 年相比，其运营负载已从原先的 10 倍增长扩大到了 30 倍。这种爆炸式增长的背后，是 AI 编程助手（如 GitHub Copilot）的引入，同时大幅降低了开发门槛，这让众多开发者涌入该平台进行代码协作。

是什么让提交数量激增

从数字上看，会让人觉得“是不是哪里搞错了”，增长得也太过迅猛了，但与现场的直观感受相比，两者是吻合的。随着使用AI助手进行编码变得司空见惯，一名工程师一天能编写的代码量和提交的频率都大幅增加。以前通常会“将大功能模块整合后一次性提交”，而现在，通过细小的迭代周期多次提交的风格正逐渐成为常态。

此外，AI代理自主操作存储库的情况也在增加。不在是由人编写，而是由代理创建分支、生成代码、执行测试并提交拉取请求——如果这样的工作流程普及开来，那么提交的提交次数不再与人的数量成正比也是理所当然的。

GitHub Actions的迅猛增长所揭示的

与提交次数一同值得关注的是GitHub Actions的数据。每周21亿次的执行次数，已达到了不能单纯用“使用CI/CD的人增加了”来解释的水平。

其背景是扩大用于自动验证AI生成代码的流水线。在代码由AI大量生成的世界中，对用于验证、测试和部署的自动化基础设施的需求也会相应增加。GitHub Actions正发挥着这一作用。

许多国内企业CI/CD的引入率本身较低，能够“充分利用GitHub Actions”的企业并不多。但在海外，AI编码→自动测试→自动部署的循环已成为基础设施。这一差距将直接影响未来的软件工程生产力。

GitHub应对性能的挑战

用户、代码与请求的流量激增开始高度影响 GitHub基础设施的性能。

戴格尔还向我们详细介绍了近期两起发生的停机故障。第一起发生在 2025 年 4 月 23 日，一个代码合并队列（Merge Queue）的漏洞导致系统对队列中的 Pull Request 进行了重复处理，进而引发了级联故障，造成大量用户的合并操作失败。第二起则发生在 4 月 27 日，GitHub 的 Elasticsearch 集群在峰值负载下不堪重负，导致代码搜索、问题追踪等核心功能出现性能下降甚至不可用的情况。

面对这些挑战，GitHub 从短期修复和长期架构重构两个维度同时重构。短期措施包括将 Webhooks 服务从 MySQL 数据库中剥离出来，以减轻数据库的压力；重新设计会话缓存机制，以提升用户认证系统的稳定性。

在长期规划方面，GitHub 制定了略显激进的行动路线图：

• 第一，将核心服务进行隔离，避免单点故障扩散到整个平台
• 其次，逐步将部分关键服务从 Ruby 迁移至 Go 语言，以获得更好的性能和并发处理能力
• 最后，GitHub 计划推进多云架构部署，增强基础设施的弹性和容灾能力。

笔者见解

通过本文，我们看到任何一个有用户的平台，都在一定时期遇到性能和可用的瓶颈，这再正常不过，我们应该允许GitHub花时间对性能和架构调整优化。

GitHub作为开发者平台一直稳步成长，现在的使用数据量堪称全球第一，而这些成果一部分仍为免费，值得开发者们的肯定。

作者：场长

参考：

https://github.blog/news-insights/company-news/an-update-on-github-availability/