Databricks的高性能速率限制

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内容提要

Databricks重新设计了速率限制系统，以应对实时AI工作负载的挑战。通过将计数器移至内存并采用乐观速率限制，系统显著提高了性能和可扩展性。新架构允许客户端在不等待服务器响应的情况下处理请求，尽管牺牲了一定的准确性，但整体效率大幅提升。

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关键要点

• Databricks重新设计了速率限制系统，以应对实时AI工作负载的挑战。

• 新架构将计数器移至内存，采用乐观速率限制，显著提高了性能和可扩展性。

• 通过Dicer路由层，服务能够在内存中保持状态，实现水平扩展和容错。

• 引入批量报告机制，客户端不再需要在每个请求上进行远程调用，从而减少了延迟。

• Databricks接受了一定的准确性牺牲，以换取更快的响应速度和更高的系统效率。

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延伸解读

新架构的优势与挑战

Databricks的新速率限制架构通过将计数器移至内存，显著提高了性能和可扩展性。这种设计减少了网络延迟，使得系统能够更快速地响应请求。然而，牺牲了一定的准确性，可能导致部分请求超出限制。因此，用户在使用时需关注系统的容错能力和实际的请求处理情况。

乐观速率限制的应用

Databricks引入的乐观速率限制机制允许客户端在不等待服务器响应的情况下处理请求，这大幅降低了延迟。尽管这种方法可能导致短时间内的请求超限，但系统设计允许一定的超出比例，适合对实时性要求高的应用场景。用户应评估自身业务对准确性的需求，以决定是否采用此方案。

分布式计数的设计思路

新架构中，分布式计数通过Dicer路由层实现，允许系统在多个服务器间分配计数器。这种设计不仅提高了系统的容错性，还解决了单点故障的问题。用户在考虑系统扩展时，应关注如何有效管理和分配计数器，以确保系统的稳定性和高效性。

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延伸问答

Databricks是如何重新设计其速率限制系统的？

Databricks通过将计数器移至内存并采用乐观速率限制，显著提高了性能和可扩展性。

新架构对性能的影响是什么？

新架构减少了网络延迟，使得服务器端的尾延迟显著降低，整体效率大幅提升。

Databricks在速率限制中牺牲了什么？

Databricks牺牲了严格的准确性，以换取更快的响应速度和更高的系统效率。

Dicer在新系统中起什么作用？

Dicer是一个路由层，允许服务在内存中保持状态，实现水平扩展和容错。

什么是乐观速率限制？

乐观速率限制允许请求在未等待服务器响应的情况下处理，默认允许请求，只有在后续报告中才会拒绝超限请求。

Databricks如何处理请求超限的问题？

Databricks通过引入拒绝率和客户端本地速率限制来控制请求超限，确保超限请求保持在5%以内。

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