Reddit 迈出上市第一步，曾因“散户围攻华尔街”大出风头_架构_闫园园

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当地时间 12 月 15 日，Reddit 表示其已经向美国证券交易委员会 (SEC) 提交了首次公开募股的注册通知草案。Reddit 没有公开该文件，也没有披露拟发售的股票数量以及股票的价格范围。8 月，该公司表示已筹集了 7 亿美元（5.28 亿英镑）的新资金，估值超过 100 亿美元。

美国散户大本营，曾让金融界大吃一惊

2005 年，蒂夫·霍夫曼（Steve Huffman）和亚历克西斯·奥哈尼安（Alexis Ohanian）等共同创立了 Reddit，其定位为社交性社区，类似于百度贴吧，由用户产出和分享内容。他们的创业想法获得了美国知名创业孵化器 Y Combinator 的天使投资。

一年后 Reddit 被康泰纳仕出版集团收购，这个集团旗下拥有《GQ》、《纽约客》等诸多知名杂志。

2011 年 Reddit 成为一家独立运作的公司，并开启了融资之路。此后他们获得过红杉资本、 Coatue Management 等机构的多轮融资。

2019 年 2 月，腾讯领投了 Reddit 的 D 轮 2 亿美元融资，当时这家公司的估值达到 30 亿美元。

2021 年 Reddit 分别在 2 月 8 日获得 2.5 亿美元的 E 轮融资，2 月 24 日获得 1.16 亿美元的 E+ 轮融资，8 月 13 日获得富达投资领投的 7 亿美元 F 轮融资。

目前，Reddit 是美国第五大网站，流量仅次于 Google、YouTube、Facebook 以及 Amazon，月活用户数达 3.3 亿。而其庞大的网民数量，曾令其让金融界大吃一惊。

1 月 20 日，做空机构香橼公开看空连锁游戏零售商 GameStop，判断其股价会回落至 20 美元，当时，GameStop 收盘价是 39.36 美元每股。作为回应，游戏玩家云集 Reddit 社区 Wallstreetbets 论坛中的水友们开始呼吁抱团反击，掀起了一场史诗级别的逼空。

1 月 22 日，GameStop 股价一度飙升 78%，多次熔断之后收盘报价 65.01 美元/股；1 月 25 日，GameStop 盘中一度暴涨 144.53%，股价最高达 159.18 美元，1 月 26 日，开盘股价报 89.48 美元，涨幅达 16.23%。

这场战役直接导致香橼官方宣布认怂，上演了一场散户暴打庄家的戏码，也让华尔街意识到 Reddit 社区网民的影响不容忽视。

据悉，这次 Reddit 即将上市的消息一出，该网站的网民已经在 WallStreetBets 论坛上做出了反应，并且评论两极分化严重，很多网友表示，股票上市标志着自由文化的终结，Reddit 再也不会和以前一样了；但也有网友表示看到了更多乐趣和潜在利润的机会。而这次，散户是否会像之前抬高 GameStop 股票一样抬高 Reddit 股票？当然，也不是没有这种可能性。

Reddit 搜索模块发展史

作为美国第五大网站，Reddit 技术如何？

Reddit 最初是使用 Common Lisp 编写，后来在 2005 年 12 月为了使用更多的库以及拥有更大的开发灵活度，改用 Python 重新编写。2008 年 6 月 18 日，Reddit 本身成为一个开源项目。

2017 年 Reddit 的 CTO Chris Slowe、工程副总裁 Nick Caldwell 和工程总监 Luis Bitencourt-Emilio 在 Reddit 网站上披露了 Reddit 搜索模块的发展史：

他表示，做好搜索不是件轻而易举的事情，在过去的 12 年中，Reddit 的搜索架构经历了 6 次技术栈演化：

2005 年，联合创始人 Steve Huffman 使用 PostgresSQL 的 tsearch2。不过它的缺点是不够灵活，工程师们发现其中的少部分搜索会影响到其他大部分的查询操作。
2007 年，工程元老（现在的 CTO）Chris Slowe 使用 PyLucene 重新实现了搜索模块。这一版本相对灵活，但伸缩性比较差。
2008 年，Reddit 的三号员工（现在是搜索工程师）David King 使用 Solr 重新实现了搜索模块。
2010 年，David 使用 IndexTank 代替了 Solr。随着网站流量一直在增长，Reddit 工程师们不断添加 Postgre 数据库作为读副本，添加缓存，还用上了早期版本的 Cassandra ，但是搜索体验仍然很糟糕。
2012 年，Keith Mitchell 开始使用 CloudSearch。后来又从旧的 AWS CloudSearch 迁移到新的 CloudSearch 上，但仍然存在性能问题。
截止 2017 年，Reddit 使用了 Lucidworks 的 Fusion，来确保搜索模块能够满足三个方面的要求：快速、伸缩性和相关性。