Cloud Firestore快照监听器负载超10KiB/sec时会有哪些性能影响？

我正在使用Firebase Cloud Firestore开发一款应用，应用中会监听一个查询，该查询将返回数十至数百个文档。这些文档的预期更新频率低于每几分钟一次，大部分文档大小在10KB以内，但部分文档可能达到300KB（Firestore允许的最大文档大小为1MB）。

根据《Cloud Firestore最佳实践》文档：

为获得最佳的快照监听器性能，请保持文档体积较小并控制客户端的读取速率。以下建议为性能最大化提供指导，超出这些建议可能会导致通知延迟增加。
将单个文档负载限制在10 KiB/sec以内（确保单个客户端下载的最大文档大小不超过10 KiB/秒）。

我想了解：当大文档更新导致负载偶尔超过10KB/sec时，仅会造成通知延迟，还是会影响该客户端的其他数据库操作（或其他客户端的操作），或是出现抛出错误/应用崩溃等情况？

补充说明：此问题并非基于实际观测，而是针对数据库底层架构的规划疑问，无相关问题复现代码。

核心影响分析 #

• 仅触发当前监听器的通知延迟：Firestore的10KiB/sec负载限制是快照监听器的性能优化建议，偶尔超出时，最直接的影响是该监听器的更新通知变慢——客户端需要更多时间下载大文档内容，导致快照推送延迟。
• 不干扰客户端其他操作：该限制仅针对单个监听器的传输速率，客户端的其他Firestore操作（如独立读写、其他监听器）不受影响，SDK会对不同请求做资源隔离处理，不会出现阻塞情况。
• 与其他客户端完全无关：每个客户端的连接和数据传输都是独立的，单个客户端的大文档下载不会占用其他客户端的带宽或资源，也不会干扰其正常操作。
• 不会引发错误或崩溃：只要文档大小在Firestore允许的1MB上限内，即使偶尔超出负载限制，SDK也会正常完成下载流程，不会抛出异常或导致应用崩溃，仅存在临时的性能波动。

优化建议 #

如果这类大文档的更新频率较高，建议将大文档拆分为多个关联的小文档，通过组合查询获取完整内容，既能符合负载限制，也能提升整体监听性能。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tsb5555