一条价值10亿美金的Twitter 老总大嘴股价暴涨?|股价|大嘴|潘石屹_新浪财经_新浪网
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一条价值10亿美金的Twitter 老总大嘴股价暴涨?
　　北京时间3月31日，特斯拉汽车(TSLA)首席执行官埃隆-马斯克(Elon Musk)周一发布Twitter(TWTR)称，该公司将发布一种新的产品类别，该消息发布后特斯拉股价应声直线拉升，从183.50美元附近涨至 190.50美元以上，在盘后交易中再度涨至193美元附近，市值增加近10亿美元。
　　一条值10亿美元的推文，有木有惊讶？先冷静！小编整理下，发现类似的事还真不少见，有时候一条微博影响还有可能是别人家的公司……
　　“潘大嘴”酷爱中标消息
　　而潘石屹微博上的"大嘴行为"，引起了股民强烈不满。
　　日，在下午2点30分之后，公司股价突然拉升，股价在6分钟的时间内从17.61元上冲至17.93元，一度翻红。在江河幕墙股价急速拉升前7分钟，SOHO中国董事长潘石屹在其个人微博披露了一条非常重要的信息，因此潘石屹被认为是股价上涨推手。
　　23日下午2点24分，潘石屹发布微博称：“上海SOHO复兴广场项目幕墙招标。我们优中选优，最后江河幕墙中标！恭喜江河幕墙。”针对江河幕墙股价出现异动，潘石屹回应称，此事纯属巧合。
　　不过“潘大嘴”好像没有吸取教训，号下午，SOHO中国的官方微博上贴出了一条消息，说在刚结束的一次招标中，沈阳远大中标。SOHO中国董事长潘石屹随即转发这条消息，并恭喜沈阳远大中标。
　　沈阳远大第二天也用官方微博账户回应说，感谢潘石屹对远大的信任，远大有决心、有信心做好每一项工程。但是在潘石屹转发后的两天之内，远大的官方网站上都没有公布沈阳远大中标的信息。就是这一次转发，一次评论，导致在圣诞节假期之后，承接项目的远大中国在香港股市的股价狂跌8%。潘石屹似乎非常喜欢转发中标的消息。
　　在2012年，潘石屹就两次转发中标信息，那两家中标企业的股价当天都大幅上涨。
　　苏宁高管连发微博 “周三见”引股价大涨
　　“刚通了一个15分钟的越洋电话，中国球迷的好日子要来了。”副总裁、运营总部执行总裁李斌先是发了这样一条微博。
　　随后，“足球不该是富人和少数人的游戏，大量的投资也不能仅用于堆砌竞技体育的金字塔尖；苏宁即将走出的一小步，或将成为未来中国足球的一大步，周三见。”日中午11时6分，李斌在微博上发了这么一条信息。这一言论顿时激起市场对苏宁与足球的无限想象，市场猜测，苏宁即将牵手巴萨这一国外豪门足球俱乐部，进军足球行业。微博发布后，当日早盘下跌的苏宁云商午后急剧拉升，截至收盘大涨7.04%，为苏宁2014年以来第二大单日涨幅，换手率高达10.14%。
　　雷军微博引“小米豆浆机”乌龙
　　小米豆浆机的传言，根源是小米公司董事长雷军的微博。11月18日，雷军在微博中说“小米新玩具，即将发布”，还附加了一个圆筒形产品的图片。这条微博顿时引发“米粉”的猜测，两天过后，雷军揭秘，这只是一款路由器。
　　面对“米粉”关于豆浆机的猜测，雷军称：“如果大家这么喜欢，我们可以考虑做小米豆浆机。”11月21日，雷军再发微博称：“豆浆机行业老大九阳公司的老板王旭宁真的找我合作豆浆机，咋办？我们真的要做豆浆机吗？你要啥功能？我现在满头大汗……”
　　一款小米豆浆机横空出世，引发了九阳这家上市公司的股价重大波动。截至12月12日，的股价在连续3个交易日内，收盘价格涨幅偏离值累计达到20%。九阳股份为此在12日晚间紧急发布公告：“近期，公司注意到在微博、微信等新媒体上出现了关于公司与小米公司进行合作等市场传闻；经核查，截至目前，公司没有与小米公司进行合作。”
　　针对九阳新推出的One Cup随饮机的新产品，九阳公司公告称：“该产品是由公司自主研发，没有跟小米合作，公司对其拥有自主知识产权。”
　　史上最赚钱微博
　　日上午9时39分，当时有近400万粉丝的史玉柱发布了一条微博：“拜托，别虎视眈眈想控股。中国唯一的民营重要银行，不应倒退成为国有银行。”虽然此微博很快被删，但还是被不少人关注到，并纷纷猜测史玉柱此时放话，究竟含有怎样的寓意。
　　戏剧性的是，这条微博发出后，一直萎靡不振的银行股突然开始发力上攻，尤其是民生银行。根据2011年中报资料，史玉柱通过上海健特生命持有民生银行7.39亿股。8月24日到26日三日内，民生银行H股升3.9%，报收6.66港元，A股升5.2%，报收6.09元。照A股价格计算，史玉柱在三日内浮盈达到2.36亿元。这条微博也被称为“史上最赚钱微博”。
　　委总统发微博影响多股股价？
　　9月22日至9月23日，认证为委内瑞拉玻利瓦尔共和国总统尼古拉斯?马杜罗的用户在微博对会谈内容进行了连续播报，发布了委内瑞拉与、、、等公司达成的合作意向。有评论认为，其行为已经对上市公司股价造成了影响，而认证为民生证券研究院副院长的管清友则发微博表示，希望证监会能够予以重视。
　　值得关注的是，9月23日，中石化、宇通客车等股票悉数上涨，截至收盘，中国石化报4.50元，涨0.67%，宇通客车报18.98元，涨3.77%，北大荒报9.46元，大涨6.3%，中国石油报7.97元，涨0.63%。
　　近两年，不少上市公司的大股东、相关交易人员在微博、微信中开谈“股事”，有意无意透露消息，造成股价波动。微博、微信等社交媒体具有传播快、范围广、影响大的特点，已经成为传播上市公司信息的重要途径。但很多散户都因此遭了秧，股价的波动使得持股的散户受影响颇大。
　　对此，证监会表态称，在内幕信息依法披露前，任何知情人不得公开或泄露该信息。社交媒体发布、传播上市公司未公开信息导致股价异常波动，证交所将依法核查是否涉嫌内幕交易或操纵市场等。
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看过本文的人还看过Twitter 高并发高可用架构 - 文章 - 伯乐在线
& Twitter 高并发高可用架构
解决 Twitter的“问题”就像玩玩具一样，这是一个很有趣的扩展性比喻。每个人都觉得 Twitter很简单，一个菜鸟架构师随便摆弄一下个可伸缩的 Twitter就有了，就这么简单。然而事实不是这样， Twitter的工程副总裁 Raffi Krikorian细致深入的描述了在 Twitter在可伸缩性上的演化过程，如果你想知道 Twitter的如何工作—从这里开始吧。
Twitter发展太快，一切转瞬即过，但 Twitter已经长大了。它从一开始一个在Ruby on Rails上苦苦挣扎的小网站变成一个以服务为 核心驱动的漂亮站点，服务停掉都难得一见，很大的一个转变。
Twitter现在有1.5亿全球活跃用户，300K QPS，22 MB/秒的流量，系统每天处理4亿条推特数据，用5分钟时间将Lady Gaga手尖流淌出的信息传递到她3100万个关注者。
一些需要列出来的要点:
Twitter不再希望成为一个Web应用程序，Twitter想要成为一套驱动全世界手机客户端的API，作为地球上最大的实时交互工具。
Twitter主要在分发消息，而不是生产消息，300K QPS是在读而每秒仅有6000请求在写。
不对称，有数量庞大的粉丝，现在正成为一种常见情况。单个用户发送的消息有很多追随者要看到，这是一个大的扇型输出，分发可能很缓慢，Twitter试图保证在5秒以内，但并不能总是达到这个目标，尤其是当名人或名人之间发推特时，这种情况越来越常见，一个可能后果是在还未看到原始消息之前接受到了回复。Twitter做工作是在迎接高关注度用户所写推特读取的挑战。
你主页的数据储存在由800多个Redis节点组成的集群上。
从你关注的人及你点击的链接Twitter更了解你。可以通过隐私设置的双向以下时不存在。
用户关心推特内容本身，但对Twitter而言推特的内容与其基础设施建设几乎无关。
需要一个非常复杂的监控和调试系统来跟踪复杂协议栈内的性能问题。传统的遗留问题一直困扰着系统。
Twitter是如何工作的？通过Raffi精彩的演讲来发现吧…
面临的挑战
可靠的实现150万在线用户及300K QPS（主页和搜索访问），响应慢怎么办？
可靠的实现是一个对所有推特的select语句，响应忙死卡死。
数据扇形输出的解决方案。当接收到新推特时需要弄清楚应该把它发到哪，这样可以更快速简单的读取，不要在读操作上做任何逻辑计算，性能上写要比读慢得多，能做到4000 QPS。
平台服务部门负责Twitter的核心基础设施的可扩展性。
他们运行的东西为时间轴、微博、用户及社交网络提供服务，包括所有支撑Twitter平台的系统设备。
统一内外部客户使用相同的API。
为数百万的第三方应用注册支持
支持产品团队，让他们专注产品无系统支撑方面顾虑。
致力于容量规划、构建可扩展的后端系统等工作，通过不断更换设施使网站达到意想不到的效果。
Twitter有一个架构师部门，负责Twitter整体架构，研究技术改进路线（他们想一直走在前面）。
Push、Pull模式
每时每刻都有用户在Twitter上发表内容，Twitter工作是规划如何组织内容并把它发送用户的粉丝。
实时是真正的挑战，5秒内将消息呈现给粉丝是现阶段的目标。
投递意味着内容、投入互联网，然后尽可能快的发送接收。
投递将历时数据放入存储栈，推送通知，触发电子邮件，iOS、黑莓及Android手机都能被通知到，还有短信。
Twitter是世界上活跃中最大的信息发送机。
推荐是内容产生并快速传播的巨大动力。
两种主要的时间轴：用户的及主页的。
用户的时间轴特定用户发送的内容。
主页时间表是一段时间内所有你关注用户发布的内容。
线上规则是这样的：@别人是若被@的人你未关注的话将被隔离出来，回复一个转发可以被过滤掉。
这样在Twitter对系统是个挑战。
有针对性的时间轴。像主页和home_timeline的API。你请求它才会得到数据。拉请求的不少：通过REST API请求从Twitter获取数据。
查询时间轴，搜索的API。查询并尽可能快的返回所有匹配的推特。
Twitter运行着一个最大的实时事件系统，出口带宽22MB/秒。
和Twitter建立一个连接，它将把150毫秒内的所有消息推送给你。
几乎任何时候，Push服务簇上大约有一百万个连接。
像搜索一样往出口发送，所有公共消息都通过这种方式发送。
不，你搞不定。(实际上处理不了那么多)
用户流连接。 TweetDeck 和Twitter的Mac版都经过这里。登录的时，Twitter会查看你的社交图，只会推送那些你关注的人的消息，重建主页时间轴，而不是在持久的连接过程中使用同一个时间轴 。
查询API，Twitter收到持续查询时，如果有新的推特发布并且符合查询条件，系统才会将这条推特发给相应的连接。
高观点下的基于Pull（拉取方式）的时间轴：
短消息(Tweet)通过一个写API传递进来。通过负载平衡以及一个TFE(短消息前段)，以及一些其它的没有被提到的设施。
这是一条非常直接的路径。完全预先计算主页的时间轴。所有的业务逻辑在短消息进入的时候就已经被执行了。
紧接着扇出（向外发送短消息）过程开始处理。进来的短消息被放置到大量的Redis集群上面。每个短息下在三个不同的机器上被复制3份。在Twitter 每天有大量的机器故障发生。
扇出查询基于的社交图服务。Flock 维护着关注和被关注列表。
Flock 返回一个社交图给接受者，接着开始遍历所有存储在Redis 集群中的时间轴。
Redis 集群拥有若干T的内存。
同时连接4K的目的地。
在Redis 中使用原生的链表结构。
假设你发出一条短消息，并且你有20K个粉丝。扇出后台进程要做的就是在Redis 集群中找出这20K用户的位置。接着它开始将短消息的ID 注入到所有这些列表中。因此对于每次写一个短消息，都有跨整个Redis集群的20K次的写入操作。
存储的是短消息的ID, 最初短消息的用户ID, 以及4个字节，标识这条短消息是重发还是回复还是其它什么东东。
你的主页的时间轴驻扎在Redis集群中，有800条记录长。如果你向后翻很多页，你将会达到上限。内存是限制资源决定你当前的短消息集合可以多长。
每个活跃用户都存储在内存中，用于降低延迟。
活跃用户是在最近30天内登陆的twitter用户，这个标准会根据twitter的缓存的使用情况而改变。
只有你主页的时间轴会存储到磁盘上。
如果你在Redis 集群上失败了，你将会进入一个叫做重新构建的流程。
查新社交图服务。找出你关注的人。对每一个人查询磁盘，将它们放入Redis中。
MySQL通过 处理磁盘存储，Gizzard 将SQL事务抽象出来，提供了全局复制。
通过复制3次，当一台机器遇到问题，不需要在每个数据中心重新构建那台机器上的时间轴。
如果一条短消息是另外一条的转发，那么一个指向原始短消息的指针将会存储下来。
当你查询你主页的时间轴时候，时间轴服务将会被查询。时间轴服务只会找到一台你的时间轴所在的机器。
高效的运行3个不同的哈希环，因为你的时间轴存储在3个地方。
它们找到最快的第一个，并且以最快速度返回。
需要做的妥协就是，扇出将会花费更多的时间，但是读取流程很快。大概从冷缓存到浏览器有2秒种时间。对于一个API调用，大概400ms。
因为时间轴只包含短消息ID, 它们必须”合成”这些短消息，找到这些短消息的文本。因为一组ID可以做一个多重获取，可以并行地从T-bird 中获取短消息。
Gizmoduck 是用户服务，Tweetypie 是短消息对象服务。每个服务都有自己的缓存。用户缓存是一个memcache集群 拥有所有用户的基础信息。Tweetypie将大概最近一个半月的短消息存储在memcache集群中。这些暴露给内部的用户。
在边界将会有一些读时过滤。例如，在法国过滤掉纳粹内容，因此在发送之前，有读时内容剥离工作。
与Pull相反，所有计算都在读时执行，这样可以使写更简单。
产生一条推特时，Ingester会对其做语法分析找出新建索引的一切东西，然后将其传入一台Early Bird机器。Early Bird是Lucene的修改版本，索引储存在内存中。
在推特的分发过程中可能被储存在多个由粉丝数量决定的主页时间轴中，一条推特只会存入一个Early Bird机器中（不包括备份）。
Blender进行时间轴的跨数据中心集散查询。为发现与查询条件匹配的内容它查询每个Early Bird。如果你搜索“纽约时报”，所有分片将被查询，结果返回后还会做分类、合并及重排序等。排序是基于社会化度量的，这些度量基于转发、收藏及评论的数量等。
互动信息是在写上完成的，这里会建立一个互动时间轴。当收藏或回复一条推特时会触发对互动时间轴的修改，类似于主页时间轴，它是一系列的活跃的ID，有最受喜欢的ID，新回复ID等。
所有这些都被送到Blender，在读路径上进行重计算、合并及分类，返回的结果就是搜索时间轴上看到的东西。
Discovery是基于你相关信息的定制搜索，Twitter通过你关注的人、打开的链接了解你的信息，这些信息被应用在Discovery搜索上，重新排序也基于这些信息。
Search和Pull是相反的
Search和Pull明显的看起来很相似，但是他们在某些属性上却是相反的。
在home timeline时：
写操作。tweet写操作引发O(n)个进程写入Redis集群，n代表你的粉丝，如果是这样，处理Lady Gaga或是Obama百万粉丝的数据就得用10s的时间，那是很难接受的。所有的Redis集群都支持硬盘处理数据，但是一般都是在RAM里操作的。
读操作。通过API或是网络可用O(1)的时间来找到Redis机器。Twitter在寻找主页路径方面做了大量的优化。读操作可在10毫秒完成。所有说Twitter主导消费机制而不是生产机制。每秒可处理30万个请求和6000 RPS写操作。
在搜索timeline时：
写操作。一个tweet请求由Ingester收到并有一个Early Bird机器来处理。写操作时O(1).一个tweet需要5秒的处理时间，其包括排队等待和寻找路径。
读操作。读操作引发O(n)个集群读操作。大多数人不用search，这样他们可以在存储tweets上面更加有效，但是他们得花时间。读需要100毫秒，search不涉及硬盘操作。全部Lucene 索引表都放入RAM，这样比放在硬盘更加有效。
tweet的内容和基础设施几乎没什么关系。负责tweet所有的东西。大多数tweet内容是放在RAM处理的。如有没再内存中，就用select query将内容抓到内存中。只有在search，Trends，或是What’s Happening pipelines中涉及到内容，hone timeline对此毫不关心。
如何使通道更快更有效？
Fanout可以慢下来。可以调整到5秒以下，但是有时候不能工作。非常难，特别是当有名人tweet时候，这种情况越来越多。
Twitter 关注也是非常不对称的。Tweet只提供给定时间内被关注的信息。Twitter更注重你的信息，因为你关注了兰斯.阿姆斯特朗，但是他并没有关注你。由于不存在互相的关注关系，所以社会联系更多是暗示性隐含性。
问题是巨大的基数。@ladygaga 有3100万关注者。@katyperry有2800万。@barackobama有2300万关注着。
当这些人中有人发微博的时候，数据中心需要写大量微薄到各个关注者。当他们开始聊天时候，这是非常大的挑战，而这时刻都在发生着。
这些高关注度的Fanout用户是Twitter最大的挑战。在名人原始微薄发出到关注用户之前，回复一直可以看到。这导致整个网站紊乱。Lady Gaga的一条微薄到关注用户需要几分钟的时间，所以关注者看到这条微薄时间是在不同时间点上。有些人可能需要大概5分钟的时间才能看到这条微薄，这远远落后于其他人。可能早期收到微薄的用户已经收到了回复的列表，而这时候回复还正在处理之中，而fanout还一直进行着所以回复被加了进来。这都发生在延迟关注者收到原始微薄之前。这会导致大量用户混乱。微薄发出之前是通过ID排序的，这导致它们主要是单调增长地，但是那种规模下这不能解决问题。对高值的fanouts队列一直在备份。
试图找到解决合并读和写路径的方法。不在分发高关注度用户微薄。对诸如Taylor Swift的人不会在额外的处理，只需要在读时候，他的时间点并入即可。平衡读和写的路径。可以节约百分之10s的计算资源。
Tweet通过很多的方式解除关联，主要地通过彼此解耦的方式。搜索、推送、邮件兴趣组以及主页时间轴可以彼此独立的工作。
F由于性能的原因，系统曾经被解耦过。Twitter曾经是完全同步地方式的，由于性能的原因2年前停止了。提取一个tweet到tweet接口需要花费145微秒，接着所有客户端被断开连接。这是历史遗留的问题。写路径是通过MRI用一个Ruby驱动的程序，一个单线程的服务。每次一个独立的woker被分配的时候，处理器都会被耗尽。他们希望有能力尽可能快的去释放客户端连接。一个tweet进来了。Ruby处理了它。把它插入队列，并且断开连接。他们仅仅运行大概45-48进程/盒。所以他们只能并行处理同样多tweets/盒，所以他们希望尽可能快的断开连接。
Tweets 被切换到异步路径方式，我们讨论所有东西都被剔除了。
办公室四处的仪表盘显示了系统在任何给定时间系统的运行状态。
如果你有100万的关注者，将会要花费好几分钟到分发到所有tweets。
Tweets 入口统计：每天400兆的tweets。日平均每秒种5000；日高峰时每秒7000；有事件时候是每秒超过12000。
时间轴分发统计：30b分发/日（约21M/分钟）；3.5秒@p50（50%分发率）分发到1M；300k 分发/秒；@p99 大概需要5分钟。
一个名为VIZ的监控系统监控各个集群。时间轴服务检索数据集群数据的平均请求时间是5毫秒。@p99需要100毫秒。@p99.9需要请求磁盘，所以需要大概好几百毫秒。
是基于谷歌Dapper的系统。利用它可以探测一个请求，查看他点击的每一个服务，以及请求时间，所以可以获得每个请求的每一部分性能细节信息。你还还可以向下钻取，得到不同时间周期下的每单个的请求的详细信息。大部分的时间是在调试系统，查看请求时间都消耗的什么地方。它也可以展示不同纬度的聚合统计，例如，用来查看fanout和分发了多久。大概用了2年长的一个工程，来把活跃用户时间线降到2毫秒。大部分时间用来克服GC停顿，memchache查询，理解数据中心的拓扑应该是怎么样结构，最后建立这种类型集群。
参与翻译(4人)：Garfielt, 桔子, 李勇2, yale8848
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& 2017 伯乐在线Twitter四位副总裁集体离职，是因Twitter真的没救了么？
科技圈从不缺“惊悚”新闻，今天的来自于Twitter：四位VP即将从Twitter离职。Twitter现任CEO Jack Dorsey宣布，Twitter工程部门高级副总裁Alex Roetter、全球媒体部门副总裁Katie Jacobs Stanton、人力资源部副总裁Brian Schipper、产品部门高级副总裁Kevin Weil确认离职。另外，Twitter于2012年收购的产品Vine的产品负责人Jason Toff也将离职，重回老东家谷歌负责VR项目。同时，Twitter计划安排两名董事会成员本周入职，其中一名为知名的媒体产业高管，据Re/code和纽约时报报道，新成员分别将任职首席营销官和公关主管。多位高管离职后，他们相应的工作短期内将由COO与CTO接手。这四位高管何许人也？他们在Twitter做过什么？全球媒体部门副总裁Katie Jacobs Stanton：于2010年加入Twitter，当时被任命为Twitter国际部门副总裁，并于2014年从Chloe Sladden手中接下了媒体部门负责人一职。任职期间，带领部门开拓了电视、体育、音乐、新闻、政府、政治、生活方式等20个以上的市场领域，并曾获得技术与工程艾美奖“提高社交媒体在电视参与度创新”奖。Stanton还曾任雅虎集团产品经理（）、谷歌新业务建设团队负责人、高级产品（包括谷歌金融、谷歌新闻、谷歌博客搜索）经理（）、白宫公民参与部主管（）。产品部门高级副总裁Kevin Weil：于2009年加入Twitter，去年升任产品部门负责人。在他的组织下，团队在去年10月上线了一款重要产品Moments，功能类似于微博的“热门微博”。Weil从2009年加入Twitter以来职位一路都在变化：2010年，由分析部门工程负责人变为营收部门产品负责人；2012年，升为营收部门产品总监；2013年，升为营收部门高级产品总监；半年后，升为营收部门产品副总裁；2014年，升为产品副总裁；2015年，升为高级产品副总裁。Weil常被视为Twitter的对外门面，他会在会议或网站上公布公司的新决策，比如最近传Twitter将取消140字推文限制一事。工程部门高级副总裁Alex Roetter：于2010年加入Twitter，5年以来一直任工程部门高级副总裁。最初加入Twitter时，是广告团队的第一批工程师之一，之后成为了该团队的经理、主管，将Twitter从0做到了超过10亿美元营收，将团队从10人左右扩大到了400人。Roetter之前有6年时间在谷歌任高级软件工程师。人力资源部副总裁Brian Schipper：于2014年加入Twitter。曾任Groupon人力资源部高级副总裁、思科的人力资源部高级副总裁、微软人力资源部副总裁。他们为何离开Twitter？Twitter在去年经历了最少的用户增长，第三季度财报显示，用户数低于预期的3.2亿，月活跃用户数为3.07亿，两个数据都低于华尔街预期。而Facebook的用户是Twitter的5倍，Facebook旗下的Instagram的用户数也超过了4亿。自去年7月Jack Dorsey重掌Twitter以来，Twitter的股价已跌近半，到17.84美元，跌破了2013年上市时的26美元。分析师表示，尽管Dorsey上任后对产品有大刀阔斧地改革，但是仍很难保证用户增长。Twitter第四季度的财报将于2月10日发布。对于四位高管的离职，Dorsey发推对他们在Twitter的几年贡献表示感激。但这次几位高管的集体离职，很难让人认为是巧合。周末就有报道传，其中几位高管不是主动离职，而是被解雇，不过Dorsey在Twitter澄清道，很多传言失实。即便各位并非被解雇，是主动离职，相信也多少与Dorsey上任后的大刀阔斧的改革有关，Dorsey上任后的改革包括：Twitter预计裁员近8%；发布Moments功能；新增“like”心形按钮；考虑破除140字的推文限制；一切改革中最需要的就是人才，这个时间节点上公司对于人才的需求会更大，Twitter主动提出撤职高管们的可能不大，毕竟这样风险不小。离职者要么是与改革意见相左，要么是不堪公司激进的改革重负。离职者之一的Katie Jacobs Stanton在其Medium账号上发文表示，离职仅是为了想要有更多的时间陪伴家人。她随后将会与朋友组成投资团队尝试投资，并帮助希拉里·克林顿竞选总统，同时带孩子。如果真如她所讲是因为时间问题，那可以想像比以上这些还累的Twitter工作的确可能会成为高官们离职的原因。另外，Stanton在文章开头提到了她评价一个好工作的标准。不管他们究竟因何离职，这个还是可以共享一下的：1.与可以挖掘出你最好一面的人工作2.做有意义的事情3.以你的工作为骄傲
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