Redis连接池老是满，搞得服务卡顿又难受，真心头疼啊

Redis连接池老是满,搞得服务卡顿又难受，真心头疼啊，这个问题就像个磨人的小妖精，平时看着没事，一到关键时候就跳出来捣乱，整个服务的响应速度立马就跟老牛拉破车一样，慢得让人心急火燎，我估摸着，不少搞后端开发的朋友都遇到过这档子事儿，今天就来好好唠唠这个让人“头疼”的问题，都是大白话，说说咱的亲身经历和琢磨出来的道道。

症状表现：服务怎么就“卡顿又难受”了？

这问题最直观的感受就是,用户那边页面转圈圈转个没完，或者APP直接弹个提示说“服务繁忙，请稍后再试”，查后台日志，满眼都是获取数据库连接超时的错误，或者干脆直接报错说“连接池耗尽”（PoolExhaustedException），这感觉就像高峰期去银行，就开了一个窗口，后面排了上百号人，队伍一动不动，大厅里怨声载道，咱们的服务也一样，业务线程（好比办理业务的客户）都在那儿干等着拿到一个珍贵的Redis连接（好比银行窗口），等不到就卡住了，后续的请求也跟着堵成一锅粥，整个服务的吞吐量骤降，延迟飙升，用户体验直接跌到谷底。

追根溯源：连接池为啥会“满”？

好端端的池子,里面的连接怎么就“供不应求”了呢？根据网上各路大神的分析和咱自己踩坑的经验，主要原因大概出在这么几个地方：

1. 连接泄露（最常见也是最讨厌的）：这是最坑爹的情况，简单说，就是代码里从连接池借走了连接（比如执行一个Redis命令），用完了却忘记还回去了，这就像从公共工具箱里拿了把扳手，用完之后随手一扔，忘了放回原处，一次两次没事，次数多了，工具箱里的扳手就越来越少了，直到被人借光，后面的人想用也没得用，在代码里，可能就是try-catch块没写好，在异常情况下没有正确关闭连接；或者用了框架，但对资源释放的生命周期没搞清楚。
2. 并发量突增，池子太小：平时业务平稳，连接池大小设置（比如默认的8个）勉强够用，突然搞个促销活动，或者某个热点事件导致请求量翻了好几倍，这时候，有限的连接瞬间就被抢光了，新的请求只能排队等待，如果等待时间也设置了，超时了就直接报错，这就好比平时小区门口只有一个早点摊够用，突然来了个旅行团，所有人都涌过去买煎饼果子，队伍自然就排到马路上了。
3. 慢查询拖垮了整个池子：某个Redis操作执行得特别慢，比如一个模糊删除keys *命令操作了一个超大的键集合，或者一个复杂的Lua脚本执行了很长时间，这个慢查询会长时间占用一个连接不释放，如果同时有几个这样的慢查询，就会占用多个连接，连接池里的连接总数是固定的，被这些“慢吞吞”的家伙占着茅坑不拉屎，其他正常的、快速的请求就只能干瞪眼，整个池子的效率都被拉低了，这就像高速公路上有几辆龟速行驶的大卡车，把后面所有的快车都堵得严严实实。
4. 网络波动或Redis服务端不稳定：如果网络状况不好，经常丢包、延迟高，或者Redis服务器本身负载很高、响应慢，也会导致客户端每个操作耗时变长，间接地，这就相当于每个连接被占用的时间变长了，连接周转不开，同样会导致池子很快被耗光。
5. 连接池配置不合理：除了最大连接数设小了，可能其他参数也没调好，比如最大等待时间设得太短，请求刚排一会队就放弃了；或者连接空闲超时时间设得太长，一些本该被回收的连接一直占着名额。

排查思路：怎么找出那个“罪魁祸首”？

当问题发生时,不能干着急，得有条理地查。

• 第一步：看监控，如果有监控系统，先看Redis服务端的QPS、CPU使用率、慢查询日志，再看客户端应用服务器的CPU、内存，以及连接池的关键指标：活跃连接数、空闲连接数、等待获取连接的线程数、连接获取耗时，如果活跃连接数持续顶到最大值，同时等待线程数很高，那基本就是连接池满了。
• 第二步：查日志，重点看错误日志，找到那些连接超时的报错堆栈，分析是在执行什么业务逻辑时发生的，有时候堆栈信息能帮你定位到是哪个方法、哪个服务调用导致的。
• 第三步：代码审查，怀疑连接泄露的话，就重点检查所有操作Redis的代码块，确保每一个getResource()或类似获取连接的操作，都在finally块中有对应的close()或返还连接的操作，现在一般都用连接池客户端，它通常会自动归还，但如果你的用法不对，比如在高层一次性获取连接，然后层层传递，底层又关闭了，可能就会出问题，或者使用Jedis时，没注意区分Jedis实例和连接池的关系。
• 第四步：模拟压测，在测试环境，用压测工具模拟高并发场景，观察连接池的使用情况，这样可以更主动地发现容量不足或慢查询等问题。

解决之道：如何让服务“顺畅”起来？

找到原因后,就可以对症下药了：

• 针对连接泄露：严格规范代码写法，强制使用try-with-resources语法（Java）或类似的机制，确保连接一定被关闭，进行代码审查，重点检查资源释放逻辑，也可以考虑使用一些静态代码分析工具来辅助检测潜在泄露。
• 针对池子太小：合理调整连接池参数，根据业务的平均并发量和峰值并发量，适当调大maxTotal（最大连接数）、maxIdle（最大空闲连接数）等参数，但也不能无脑调大，因为每个连接都会占用服务器资源，连接数太多也会给Redis服务端带来压力，需要在资源和性能之间找平衡。
• 针对慢查询：优化Redis使用方式，这是治本的方法之一，坚决避免使用keys、flushall等危险命令，用scan代替，检查大的Hash、List等复杂结构的操作是否高效，给Redis命令设置超时时间，避免无限期等待，对大数据量操作考虑分批处理。
• 加强监控与告警：对连接池的关键指标建立监控大盘，并设置告警规则，比如当活跃连接数超过最大值的80%、或者有大量等待线程时，就立即发出告警，这样可以在问题影响扩大前及时干预。
• 降级与熔断：在客户端实现降级策略，当获取Redis连接失败或超时时，可以考虑返回本地缓存的数据、默认值，或者直接跳过这个非关键操作，保证主流程不被阻塞，起码服务不会完全不可用。

Redis连接池满了这个问题,看似简单，背后往往藏着代码bug、配置不当、容量规划或使用习惯上的问题，它不是一个能一劳永逸解决的事情，需要我们在日常开发中保持对资源的敬畏之心，写好每一行代码，配好每一个参数，并建立起有效的监控防线，才能让Redis这个性能利器真正地为我们所用，而不是时不时跳出来让我们“头疼”。