面试题：Redis固定窗口限流算法中窗口大小对系统性能有哪些影响？

Question

在Redis实现的固定窗口限流算法里，阐述窗口大小设置得过大会带来什么问题，设置得过小又会出现什么情况，结合系统性能指标如响应时间、吞吐量等来分析。

Answer 1

窗口大小设置过大

1. 响应时间：
   • 由于窗口过大，单位时间内允许通过的请求数相对较多，可能会导致系统瞬间涌入大量请求。如果系统处理能力有限，这些请求会在系统内排队等待处理，从而显著增加响应时间。例如，一个API服务每秒最多能处理100个请求，若窗口设置为10秒，允许1000个请求在这10秒内通过，当瞬间涌入800个请求时，后续请求就需要等待前面的请求处理完，响应时间大幅上升。
2. 吞吐量：
   • 从短期看，吞吐量可能会有所提升，因为更多的请求被允许进入系统。但长期来看，当系统处理不过来大量涌入的请求时，会导致请求积压，部分请求可能会超时失败，反而降低了有效吞吐量。比如电商抢购场景，窗口过大使得大量用户请求涌入，服务器处理不过来，很多请求超时，实际成功完成交易的数量减少，吞吐量下降。

窗口大小设置过小

1. 响应时间：
   • 窗口过小意味着单位时间内允许通过的请求数很少，即使系统有足够的处理能力，也会因为限流规则限制了请求的通过，导致请求被频繁拒绝。对于被拒绝的请求，客户端可能需要重试，这就增加了请求的整体响应时间。例如，原本一个请求正常处理时间为100ms，但由于限流窗口过小被拒绝，客户端重试3次才成功，每次重试间隔100ms，那么总响应时间就从100ms增加到了400ms。
2. 吞吐量：
   • 由于窗口过小，大量请求被限流拒绝，系统实际处理的请求数量远低于其处理能力，直接导致吞吐量降低。比如一个服务器每秒能处理500个请求，但限流窗口设置为每秒只允许100个请求通过，那么即使服务器有剩余处理能力，吞吐量也只能维持在100个请求每秒。