InfoQ
·
Uber和OpenAI重塑限流系统
💡
原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
📝
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。
🎯
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。
❓
延伸问答
Uber和OpenAI的限流系统有什么不同之处？
Uber的限流系统侧重于全球流量管理和系统效率，而OpenAI则更注重用户体验和避免中断。
Uber的全球限流器是如何工作的？
Uber的全球限流器通过三层反馈循环管理流量，使用软限制来保持服务运行而不是强制停止。
OpenAI是如何优化用户体验的？
OpenAI通过实时访问引擎和信用余额模式，允许用户在达到限额后继续使用服务，避免中断。
自适应限流系统的优势是什么？
自适应限流系统能够提高系统效率，减少延迟，并在高流量情况下保持服务稳定性。
Uber的限流系统如何处理高流量请求？
Uber的限流系统能够处理每秒超过8000万的请求，并在流量激增时保持系统稳定。
OpenAI的信用系统是如何运作的？
OpenAI的信用系统通过实时跟踪用户使用情况和信用余额，确保在限流时用户可以继续使用服务。
➡️
