تدريب Shadowing: System Design: How to Build an API Rate Limiter - تعلم التحدث بالإنجليزية عبر الفيديو
جارٍ إنشاء الدرس...
1
Let's design an API rate limiter for an application that takes thousands of requests per second.
2
User journey is simple.
3
User can make API calls to your server to do something.
4
Each user is allowed to make 100 API calls per minute.
5
If a user makes more than 100 calls per minute, then your server will not process those API calls.
6
Most engineers approach this problem with a counter.
7
For each user, you store user ID, count of API calls, and current minute.
8
Every time a request is made by user, you increase this count, and you will reject the requests once it passes 100 requests.
9
This implementation is good enough for internal API calls, but let's take two specific examples why this solution is not good.
10
Let's say user Alan is a burst user, and makes 100 API calls in first two seconds.
11
Then he will get rejected for the next 58 seconds.
12
Alan will be able to make calls when next minute starts.
13
And our second user, John, sends 100 API requests, but these requests are sent at the last second of the current minute.
14
The next second clock will reset to new minute, and John can send another 100 requests.
15
Basically, John sent 200 requests in 2 seconds, because according to Counter, these 100 requests belong to different minutes.
16
Basically, users will experience different behavior of APIs based on when they make the API call.
17
There is a fundamental issue with the approach we just discussed.
18
The Counter is watching the clock instead of watching the user.
19
Let's see a better approach.
20
So, we will give every user a bucket that holds 100 tokens.
21
Every API request from user takes one token out, and we will keep filling the bucket at a rate of 100 tokens per minute, which is approximately 1.67 tokens per second.
22
For simplification, let's assume we will fill two tokens per second.
23
If user doesn't make any API call, the bucket will remain at 100, and we don't need to fill.
24
If the bucket is empty, we will reject the request.
25
This token bucket approach is what Stripe, GitHub, and most API gateways actually use for tracking API calls.
26
Now let's take a look at Alan and John's requests again, and see how this bucket system will work.
27
Alan drains all 100 tokens in 2 seconds.
28
Then Alan has to slow down.
29
Bucket fills about 2 tokens per second.
30
That's why he can now make 2 calls per second.
31
John, who is making 100 API calls at the end of the minute, will also need to wait for Bucket to fill, because once he makes 100 requests in a second, Bucket will get empty.
32
So he can also make about 2 per second, as Bucket fills with time.
33
Next question is, how do we store these buckets?
34
We just need to store the token count, and the time of the last refill, so that you can add tokens per second.
35
But what if your app works at large scale, and you have 20 different servers accepting API calls.
36
Two requests for the same user can land on two servers in the same millisecond.
37
Therefore, you keep the bucket outside the servers, in one common shared storage.
38
This storage needs to be fast, and that's why we usually use Redis.
39
When any of these 20 servers processes any API call, we change the count at this common Redis.
40
To make this crystal clear in your mind, you need to remember that request limit is not just one number.
41
It's two numbers.
42
First, how much a user can burst in one go, and second, how fast they can go after the burst.
📺 نفس القناة
✨ فيديو موصى به
C13
9 جمل
Rate Limiter System Design in Under 60 Seconds #techprep #programming #systemdesign
University StudentsWorking Adults
C11
407 جمل
Why AI Tokens are so Expensive - Computerphile
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C11
114 جمل
Design a File Upload Service Like a Senior Engineer
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C12
65 جمل
What Is REST API? Examples And How To Use It: Crash Course System Design #3
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C14
321 جمل
8 Tech Choices to Lock In Before Agentmaxxing
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C11
159 جمل
Top 5 AI Gateway Use Cases | Solo.io
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C11
207 جمل
How I Made $30,000 Hacking Broken Access Control
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C12
82 جمل
CAP Theorem Simplified
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C1105 جمل
100+ Docker Concepts you Need to Know
American AccentBusiness EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C11
284 جمل
How to Become Your Own ISP
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C11
133 جمل
Data Ingestion Best Practices! How to Ingest Data Efficiently at Enterprise Scale!
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C11
177 جمل
Mini Project - Implementing a Simple Web Identity Federation Application
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
المفردات وملاحظات التحدث لهذا الدرس
هذا الدرس في المحادثة بمستوى C1 مبني على الفيديو “System Design: How to Build an API Rate Limiter”. أكثر الكلمات تكرارًا في الفيديو: Api, user, request, bucket, token. يحتوي هذا الفيديو على 42 جملة و594 كلمة للتدرب على الترديد. مدة الكلام 2:47. يتكلم المتحدث بسرعة، نحو 213 كلمة في الدقيقة، لذا ستسمع كثيرًا من وصل الكلمات واختزال الأصوات. 82% من الكلمات ضمن أكثر 3,000 كلمة شيوعًا في الإنجليزية، ويُستحسن مراجعة الباقي قبل البدء.
أهم المفردات في هذا الفيديو
أصعب 9 كلمة في الفيديو، مع النطق والمعنى:
| الكلمة | النطق | المعنى |
|---|---|---|
| bucket اسم | /ˈbʌkɪt/ | دَلْو, سَطْل |
| token اسم | /ˈtoʊkən/ | رَمْز |
| server اسم | /ˈsɝvɚ/ | خَادُوم m or خَادِم, مُلَقِّم |
| crystal اسم | /ˈkɹɪstəl/ | قَرِيس, قَرِيت |
| belong فعل | /bɪˈlɒŋ/ | اِنْتَمَى |
| fundamental صفة | /ˌfʌn.dəˈmɛn.təl/ | أَسَاسِيّ |
| implementation اسم | /ˌɪmplɪmənˈteɪʃən/ | تَنْفِيذ |
| drain اسم | /dɹiːn/ | بَالُوعَة |
| millisecond اسم | /ˈmɪlɪˌsɛkənd/ | مِيلِي ثَانِيَة |
القواعد في هذا الفيديو
أكثر التراكيب التي يستخدمها المتحدث، مع العبارات نفسها من الفيديو:
| التركيب | في الفيديو |
|---|---|
| الجمل الشرطية if + جملة، will/would + فعل — شرط ونتيجته | If the bucket is empty, we will reject |
| المبني للمجهول be + اسم المفعول — التركيز على ما يحدث لا على من يفعله | is allowed · is made · are sent |
نطق يحتاج إلى انتباه
- أصوات “sh” و“zh”: implementation /ˌɪmplɪmənˈteɪʃən/, simplification /ˌsɪm.plɪ.fɪˈkeɪ.ʃən/
- الكلمات الطويلة — انتبه لموضع النبر: fundamental /ˌfʌn.dəˈmɛn.təl/, implementation /ˌɪmplɪmənˈteɪʃən/, millisecond /ˈmɪlɪˌsɛkənd/, simplification /ˌsɪm.plɪ.fɪˈkeɪ.ʃən/
أصوات يجدها متحدثو العربية صعبة:
- /p/ — ليس /b/: انطقه مع نفخة هواء: implementation /ˌɪmplɪmənˈteɪʃən/, simplification /ˌsɪm.plɪ.fɪˈkeɪ.ʃən/
- تتابع الصوامت — لا تضف حركة بينها: burst /bɜːst/, clock /klɑk/, crystal /ˈkɹɪstəl/, implementation /ˌɪmplɪmənˈteɪʃən/, drain /dɹiːn/
كيف تتدرب بهذا الفيديو
- استمع إلى الفيديو كاملًا مرة واحدة دون أن تتكلم، ودوّن الكلمات التي لا تعرفها.
- ابدأ بسرعة 0.75×، وردّد جملة جملة، ثم عُد إلى السرعة العادية عندما يصبح الأمر سهلًا.
- سجّل صوتك وقارنه بالأصل، مع الانتباه إلى كلمات مثل bucket, token, server.
ما هي تقنية التظليل الصوتي؟
التظليل الصوتي (Shadowing) تقنية تعلم لغة مدعومة علمياً، طُورت أصلاً لتدريب المترجمين الفوريين المحترفين. الطريقة بسيطة لكنها قوية: تستمع لصوت إنجليزي أصلي وتكرره فوراً بصوت عالٍ — كظل يتبع المتحدث بتأخير 1-2 ثانية. تُظهر الأبحاث تحسناً كبيراً في دقة النطق والتنغيم والإيقاع وربط الأصوات والاستماع والطلاقة.