Rate limiting
AssessKỹ thuật
Kỹ thuật kiểm soát số lượng yêu cầu trong một khoảng thời gian nhất định.
Vì sao ở đây
Xếp vào Assess: 3 bài bằng chứng từ 2 nguồn, chủ yếu là hoạt động mã nguồn mở, 1 bài trong 30 ngày qua. Độ tin cậy 49%.
Bằng chứng (3)
- 4InfoQ·8/6/2026open_sourceChiến lược Valkey cho bộ nhớ đệm nhanh hơn và khối lượng công việc thời gian thực
Viktor Vedmich trình bày cách các lãnh đạo kỹ thuật có thể nâng cao hiệu năng ứng dụng bằng Valkey, nhấn mạnh khả năng tương thích API 100% với Redis. Ông cũng đề cập đến các mẫu bộ nhớ đệm như lazy loading và việc dùng các cấu trúc dữ liệu của Valkey cho phân tích thời gian thực, giới hạn tốc độ và lưu trữ phiên để giảm vấn đề thundering herd.
- 6OpenAI Blog·13/2/2026framework_updateOpenAI mở rộng truy cập Codex và Sora vượt ra ngoài cơ chế giới hạn tốc độ
OpenAI công bố một hệ thống truy cập thời gian thực kết hợp giới hạn tốc độ, theo dõi mức sử dụng và tín dụng để duy trì quyền truy cập liên tục vào Codex và Sora. Cách tiếp cận này giúp quản lý nhu cầu linh hoạt hơn so với việc chỉ dùng giới hạn tốc độ cố định, đồng thời vẫn kiểm soát được mức sử dụng.
- 7OpenAI Blog·22/1/2026open_sourceCách OpenAI mở rộng PostgreSQL để vận hành ChatGPT
OpenAI mô tả cách họ mở rộng PostgreSQL để xử lý hàng triệu truy vấn mỗi giây cho ChatGPT. Bài viết nhấn mạnh việc dùng bản sao, bộ nhớ đệm, giới hạn tần suất và tách biệt khối lượng công việc để tăng hiệu năng và độ tin cậy ở quy mô rất lớn.