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Databricks的高性能速率限制
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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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。
❓
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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