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Uber和OpenAI重塑限流系统
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
Uber和OpenAI采用自适应限流系统，取代传统计数限制。Uber通过三层反馈循环管理全球流量，提高系统效率；OpenAI则通过实时访问引擎和信用余额模式优化用户体验，确保低延迟和准确计费。这些变革增强了高流量下的系统稳定性。
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关键要点
- Uber和OpenAI采用自适应限流系统，取代传统计数限制。
- 这两个公司开发了专有的限流平台，实施在基础设施层。
- Uber的限流系统通过三层反馈循环管理全球流量，提高系统效率。
- OpenAI通过实时访问引擎和信用余额模式优化用户体验，确保低延迟和准确计费。
- Uber的全球限流器（GRL）使用软限制，允许服务在流量超出时继续运行。
- OpenAI的限流系统旨在提升用户体验，避免因限流而中断用户操作。
- OpenAI的系统通过信用余额模式，允许用户在达到限额后继续使用服务。
- OpenAI构建了实时访问引擎，确保使用跟踪和信用余额的同步评估。
- Uber的GRL系统能够处理每秒超过8000万的请求，显著降低尾延迟。
- OpenAI的信用系统实现了实时计费，同时保持低延迟性能，适用于交互式AI应用。
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