Redis连接数调小了性能反而好点，怎么调整才靠谱呢？

（Redis中国用户组）有人在论坛上分享了一个有点反直觉的经历：他把服务器的Redis最大连接数从默认的10000调小到500，结果发现，在某些情况下，系统的整体性能反而更稳定了，响应时间的高峰（也就是我们常说的“毛刺”）减少了，这听起来可能有点奇怪，不是连接池越大，能同时干活的人越多吗？怎么人少了，效率反而上来了呢？这背后其实涉及到一些容易被忽略的系统运行原理。

我们得明白连接数不是越多越好，你可以把Redis服务器想象成一个快餐店的厨房，每个网络连接就像一个来自前台的点餐员。（来自《Redis设计与实现》的观点指出）Redis是单线程处理命令的，这意味着厨房只有一个厨师，他一次只能专心做一份订单，如果一瞬间有10000个点餐员同时挤到窗口前喊“我要点餐”，厨房门口就会乱成一团，厨师光是要听清谁在说话、处理大家的喧哗就已经精疲力尽，真正做饭的时间反而被严重挤占，这就是所谓的“上下文切换”开销过大，操作系统为了公平地照顾这么多连接，会消耗大量的CPU资源在调度和管理上，导致Redis核心的单线程不堪重负,处理真正命令的速度就慢下来了。

（Percona公司的性能专家在技术博客中分析过）当你把连接数调小到500，就相当于设置了排队机制，只有500个点餐员能进入厨房区域点餐，其他人需要在外面排队等候，这样一来，厨房门口秩序井然，厨师可以高效地处理有限的请求，虽然看起来同时服务的客户变少了，但因为每个请求都能被更快地处理完毕（吞吐量可能更高），整体的服务能力反而可能得到提升，尤其是避免了因系统过载导致的剧烈性能波动，这就是为什么调小连接数后，感觉“更稳了”的根本原因。

问题来了，怎么调整才算靠谱呢？拍脑袋随便设一个数字肯定不行，关键在于找到你业务场景下的“最佳平衡点”。（阿里巴巴云数据库团队在其最佳实践文档中建议）一个核心原则是：连接数应该略大于你的业务并发线程数，并为此留出一定的缓冲余地。

具体可以按以下步骤来摸索：

1. 摸清家底：了解你的业务压力。 你需要先搞清楚你的应用平时到底需要多少连接，可以用redis-cli info clients命令查看Redis实例的connected_clients指标，在业务高峰期观察一下，监控应用服务器端的数据库连接池使用情况，看看活跃连接数大概在什么范围,这个数字是你调整的基准线。

2. 设置初始值：从基准线开始。 一个常见的起步策略是，将最大连接数设置为你的平均活跃连接数的1.5倍到2倍，你观察到高峰期平均有200个活跃连接，那么可以先将maxclients设置为400，这既保证了足够的并发能力,又避免了资源浪费和过度竞争。

   

3. 压力测试：验证和微调。 调整配置后，千万不要直接上线，一定要在预发布环境或压力测试环境中，用接近真实业务的流量去模拟冲击，在这个过程中,密切监控几个关键指标：

   • Redis的CPU使用率：看看是升高了还是降低了。
   • Redis的响应时间：P99延迟（最慢的1%请求的耗时）是否降低，是否还有“毛刺”。
   • 系统吞吐量：每秒处理的请求数（QPS）是上升了还是下降了。
   • 错误率：是否出现了大量的连接超时或无法连接的报错。

4. 持续观察：动态调整。 上线之后，监控不能停，业务是增长的，流量是波动的，今天合适的值，明天可能就不够了，要建立长期的监控告警机制，比如当连接数使用率持续超过80%时,就提醒你需要重新评估和调整了。

除了调整连接数本身，还有一些“治本”的辅助手段也很重要：（腾讯云缓存产品文档中提及）优化客户端连接的使用效率，确保使用了连接池，避免每次操作都创建和关闭连接；检查代码中是否有连接泄漏（借了不还）；或者是否有很多不必要的Redis命令可以合并（使用pipeline管道技术）,这些优化能从根本上减少对连接数的需求。

Redis连接数的调整不是一个一劳永逸的固定值，而是一个需要结合自身业务特点、通过监控数据不断进行验证和优化的动态过程，核心思想是寻求“并发效率”和“系统负载”之间的最佳平衡，让Redis这位“单线程大厨”能够在一个安静、有序的环境里，发挥出最大的效能，盲目调大往往适得其反,基于数据的精细调整才是靠谱的做法。