Redis连接数飙升警告，服务器压力大到快撑不住了怎么办？

“Redis连接数飙升警告，服务器压力大到快撑不住了怎么办？”这个问题是很多开发和运维人员在实际工作中可能会遇到的紧急情况，当监控系统发出这样的警报时，意味着Redis实例正在同时处理的客户端连接数量已经接近或超过了预设的安全阈值，这通常会导致新的应用无法连接到Redis，进而引发一系列的服务异常，比如网站页面打不开、APP操作卡顿或报错等，面对这种火烧眉毛的状况，不能自乱阵脚，需要按照一套清晰的思路来快速排查和解决问题，根据常见的处理经验,可以从以下几个方面入手。

最紧急的是先想办法恢复服务，保证系统能继续运行，然后再去查找问题的根本原因，这就好比家里水管爆了，得先关上总阀门止住水，再去找漏水点修理，对于Redis连接数飙升，一个直接的“临时止血”方法是适当增加Redis服务器允许的最大连接数，通过修改Redis的配置文件中的maxclients参数，然后重启Redis服务，可以快速缓解连接被耗尽的压力，但是这个方法只是权宜之计，因为它没有解决为什么连接数会异常增多的问题，而且如果连接数无限增长，最终会耗尽服务器资源，另一个更立竿见影的临时方案是，登录到Redis服务器，使用INFO clients命令查看当前连接详情，并使用CLIENT LIST命令列出所有连接，可以尝试手动踢掉一些疑似异常（比如空闲时间过长）的连接，使用CLIENT KILL命令，不过操作时需要非常小心,避免误杀正常业务的连接。

在采取了临时措施稳定住局面之后，接下来必须马不停蹄地寻找导致连接数飙升的“罪魁祸首”，原因可能多种多样,但无外乎以下几个方面。

第一个需要重点怀疑的是应用程序的代码是否存在缺陷，很多时候，连接数失控的根源在于应用层，常见的情况包括：应用程序中存在连接泄漏，也就是代码中打开了Redis连接，但在使用完毕后没有正确关闭，在Java中使用了Jedis客户端，如果在某个异常分支下忘记了调用jedis.close()方法，那么这个连接就会一直存在，直到超时（如果设置了超时时间的话），随着请求量的增加，这些未被关闭的连接会逐渐累积，最终撑爆连接池，检查方法通常是去查看应用程序的日志，寻找相关的错误信息，或者使用APM（应用性能监控）工具来追踪连接的创建和关闭情况，如果应用程序中频繁地创建和销毁连接，而不是使用连接池，也会给Redis服务器带来巨大的压力，正确的做法是使用连接池来管理连接,避免每次操作都建立新的TCP连接。

第二个需要考察的是Redis服务器本身的性能状况，有时候连接数高并不是原因，而是结果，可能是因为Redis服务器本身处理速度变慢，导致每个请求的响应时间变长，连接被占用的时间也随之变长，这样一来，即使正常的业务量，也需要更多的连接来“排队”等待处理，这时候，你需要检查Redis服务器的CPU使用率是否过高、内存使用是否触顶（可能导致交换SWAP或频繁淘汰数据）、以及是否存在慢查询，可以通过Redis自带的SLOWLOG命令来查看有哪些命令执行得非常慢，如果发现某些命令耗时惊人，比如一个KEYS *命令在数百万个键的环境下执行,那么优化这些慢查询就是当务之急。

第三个可能性是网络问题，在分布式架构中，应用服务器和Redis服务器之间可能存在网络延迟或丢包，网络不稳定会导致通信效率降低，应用服务器需要等待更长的时间才能收到响应，这也会导致连接被长时间占用，从而需要更多的连接来维持同样的业务吞吐量，可以用ping、traceroute等网络工具来诊断网络质量。

第四个可能，虽然不那么常见，但也不能忽略，就是是否遭受了恶意的攻击或出现了异常的流量洪峰，有恶意的爬虫在疯狂抓取数据，或者某个热点事件导致真实用户访问量远超出平时，这种情况下，连接数的增长可能是符合业务逻辑的，只是超出了系统的承载能力，需要通过业务监控和日志分析来确认流量来源和性质，如果是攻击，需要启动相应的安全防护措施；如果是正常流量高峰,则需要进行服务扩容。

为了防患于未然，建立完善的监控和告警机制至关重要，不应该等到连接数达到极限才收到警报，最好设置多个预警阈值，当连接数达到最大值的70%时发出提醒，让团队有充足的时间提前干预，监控应涵盖连接数趋势图、Redis关键性能指标（CPU、内存、慢查询数量等）以及应用服务器的相关指标,形成一个立体的监控视图。

面对Redis连接数飙升的紧急情况，处理思路应该是“先止血，后治病”：立即采取临时扩容或清理无效连接的方式稳定服务，然后从应用程序代码、Redis服务器性能、网络状况、业务流量等多个维度进行深度排查，找到并修复根本原因，加强平时的监控和容量规划,才能避免类似问题再次发生。

引用来源说明：综合参考了Redis官方文档中关于maxclients、INFO、CLIENT等命令的说明，以及常见的技术社区如Stack Overflow、GitHub Issues中关于数据库连接池泄漏和性能优化的讨论案例,同时结合了业界普遍的运维实践经验。