Redis连接那些事儿，聊聊怎么简单优化连接策略更高效

说到用Redis,很多人第一个想到的就是快，但有时候我们会发现，应用好像没想象中那么“快”，甚至偶尔会报连接方面的错误，这很多时候问题不出在Redis服务器本身有多慢，而是出在“连接”这个环节上，今天我们就抛开那些复杂的概念，聊聊怎么把连接这件事弄顺溜了，让你的应用真正高效起来。

第一部分：连接池，你的第一个“省力”法宝

想象一下,每次你要从Redis取一个数据，都像是一次去图书馆借书，最笨的办法是，每次借书你都先骑车到图书馆（建立连接），找到书（执行命令），然后还书，再骑车回家（关闭连接），如果一秒内要借还一百次，你光花在路上的时间就累死了。

这其实就是没有使用连接池的情况,连接池就像一个图书馆门口的“代借服务站”，你提前雇好一批跑腿小哥（连接池里的连接），他们常驻在图书馆，你想借书时，直接跟服务站说一声，一个空闲的小哥马上进去帮你办好，然后回来把书给你，他自己继续在服务站待命，等待下一个任务，这样，你就省掉了来回奔波的巨大开销。

优化连接策略的第一要务，就是一定要使用连接池，这是几乎所有现代Redis客户端库都提供的标准功能，你只需要在初始化客户端的时候配置一下就行了，比如设置连接池的最小空闲连接数（保证随时有几个小哥待命）、最大连接数（最多雇多少个小哥，防止把图书馆挤爆）等，来源方面，像Jedis、Lettuce这些常用的Java客户端官方文档里，开篇基本都会强调连接池的配置。

第二部分：别让连接“占着茅坑不拉屎”

用了连接池是不是就高枕无忧了？也不是，有时候会出现一种情况：应用突然变慢，检查发现Redis根本不忙，但连接池里的连接却都被占满了，新的请求拿不到连接，只能干等着超时。

这往往是某些操作“慢”导致的，你让一个小哥去图书馆复印一整本百科全书（执行一个耗时的Redis命令，比如keys *，或者一个包含大量数据的lrange），他进去半天不出来，其他小哥又都被派了同样的长任务，服务站就空了，后面来的简单借书请求（比如get key）自然就被堵住了。

第二点优化是：避免使用慢查询命令，并设置合理的超时时间。

1. 自查命令：用Redis自带的SLOWLOG命令看看有没有拖后腿的操作，用更高效的方式替代，比如用scan替代keys，控制hgetall获取的数据量大小。
2. 设置超时：在连接池上配置一个合理的“任务超时时间”，比如设置借书任务最多不能超过1秒钟，如果某个小哥进去1秒还没出来，我们就认为他可能遇到麻烦了（命令太慢或卡住了），强制让他回来（回收连接），并给应用报个错，这样虽然单个请求失败了，但保证了连接池不会被拖死，整个应用不会雪崩，这个超时设置通常在客户端配置里叫connectionTimeout或socketTimeout。

第三部分：连接数，不是越多越好

有些人觉得,既然连接不够用会堵，那我就把连接池的最大连接数设得非常大，比如1000个，总够用了吧？

这又走到了另一个极端,Redis是单线程处理命令的（指核心网络模型），它就像一个只有一个服务窗口的银行，你排1000个人的队，窗口还是一秒只能处理一个人的业务，这1000个连接大部分时间都在休眠等待，白白消耗着Redis服务器的内存和文件描述符资源，连接数过多，反而会增加Redis的管理负担，可能引发不稳定。

第三点优化是：找到连接数的“甜蜜点”，这个值需要根据你应用的并发线程数来估算，比如你的应用服务器最多同时有100个线程需要访问Redis，那么你设置一个最大连接数在120-150左右通常就足够了，留出一点余量应对突发流量，盲目设置过大有害无益，这个思路在阿里云、腾讯云等云服务商关于Redis性能优化的建议文章中经常被提及。

第四部分：长短连接的选择，看场景

上面说的连接池模式,可以理解为“长连接”，连接会保持一段时间以备复用，那什么时候用“短连接”（用完就断）呢？

除非是极简单的命令行工具,或者请求频率极低（几分钟才一次）的场景，否则在Web应用、微服务这种高并发环境下，一律推荐使用长连接池，短连接频繁地创建和关闭，其开销在现代网络环境下远大于长连接维持的成本，来源上，网络编程的基础知识和高性能MySQL等经典数据库书籍中对此有深入阐述，其原理对Redis同样适用。

简单总结一下：

想让Redis连接更高效,记住这几点：

1. 必用连接池：这是基础，杜绝频繁创建销毁连接的开销。
2. 警惕慢查询：别让一两个慢操作堵死所有通道，设好超时。
3. 连接数适度：不是越多越好，够用再加点余量就行。
4. 坚持长连接：对于后端服务，长连接池是标准答案。

把这些简单的策略落实好,你的应用和Redis之间的“交通”就会顺畅很多，性能提升会非常明显。