面试题：如何根据业务场景动态调整Redis固定窗口限流算法的窗口大小？

Question

假设你负责一个电商抢购系统，平时流量平稳但抢购期间流量暴增，使用Redis固定窗口限流算法，说明如何根据实时流量、业务规则等因素，动态且合理地调整窗口大小，以保证系统既能应对高并发又能公平分配资源。

Answer 1

1. 监控实时流量
   • 使用Redis的命令如INCR统计每个固定窗口内的请求次数。例如，在抢购开始后，每次有请求到达，执行INCR <key>，<key>可以是基于时间戳的窗口标识。
   • 利用Redis的EXPIRE设置窗口的过期时间，保证窗口的固定性。比如设置一个60秒的窗口，当SET <key> 1 EX 60后，每来一个请求INCR <key>，60秒后该键自动删除，开启新的窗口统计。
2. 依据业务规则
   • 商品库存：如果商品库存充足，可以适当扩大窗口大小，允许更多请求通过。比如库存有1000件，且当前窗口内只处理了100个请求，可考虑扩大窗口。
   • 抢购时间：在抢购开始初期，流量可能相对较小且平稳，可适当缩小窗口，随着抢购高峰临近，逐步扩大窗口。例如抢购共10分钟，前2分钟窗口设为10秒，之后每2分钟将窗口增加5秒。
3. 动态调整窗口大小
   • 扩大窗口：当连续多个窗口内请求次数都远低于设定的限流阈值，且业务规则允许时，通过修改EXPIRE时间来扩大窗口。例如原窗口60秒，现调整为90秒，EXPIRE <key> 90。
   • 缩小窗口：若窗口内请求次数接近或超过限流阈值，且业务规则提示需严格控制流量时，缩小窗口。如从60秒缩短到30秒，EXPIRE <key> 30。
4. 公平分配资源
   • 基于用户ID哈希：为每个请求的用户ID进行哈希运算，将哈希值与窗口大小取模，得到的结果作为分配资源的依据。例如，窗口大小为100，用户ID哈希值取模后为20，该用户请求在本窗口内获得第20个处理位置。
   • 轮询分配：当窗口调整时，对请求进行轮询分配。比如窗口扩大，新进来的请求依次分配到不同处理队列，保证每个请求都有公平机会被处理。