内存8G了，数据库连接数到底怎么调才合适，有啥经验分享吗

“我服务器内存都加到8G了，为啥数据库还是时不时卡一下，连接数到底设多少合适？” 这个问题问得特别好，也特别典型，很多人以为内存大了，数据库就能“飞起来”，其实不然，内存是基础，但连接数像是高速公路上的车道数，不是越多越好，车道修得再多，出口（CPU、磁盘）堵死了，照样得排队。

核心思想：连接数不是越大越好，而是“够用就好，略有盈余”。

直接把一个具体数字告诉你,比如100或者200，那是极其不负责任的，因为合适的连接数完全取决于你的业务场景，我来分享几个不同场景下的经验，你对照着看。

常规的Web应用（比如公司官网、内容管理系统） 这种应用特点是：读多写少，大部分请求都是简单的查询，阿里巴巴的资深技术专家张冠楠在《云原生数据库架构与实践》中提到过一个经验值：对于这类应用，他建议数据库连接数可以设置为 (核心数 * 2) + 有效磁盘数 这个公式作为一个起始参考点，比如你的数据库服务器是4核CPU，1块SSD硬盘，那起始值可以设在 (4*2)+1 = 9 左右，听着很少是不是？但这就是关键！对于轻量级应用，过多的连接会导致大量的上下文切换，CPU都忙着管理连接了，反而没空处理真正的SQL请求，8G内存在这种场景下，连接数设置在20-50之间通常是比较稳妥的，可以先从低值（比如20）开始压测观察。

高并发、短连接的在线交易类应用（比如电商秒杀、票务系统） 这种场景最“坑爹”，特点是瞬间涌进来成千上万的用户请求，每个请求都创建一个数据库连接，执行一条非常简单的SQL（比如扣减库存），然后就断开，如果你把数据库最大连接数设得跟你的应用服务器最大并发数一样高（比如1000），那数据库可能直接就崩溃了，因为建立连接、销毁连接本身是重操作，非常消耗CPU和内存资源。 这时候，正确的做法是使用连接池，无论是应用层面的连接池（比如HikariCP、Druid），还是数据库层面的连接池（比如PgBouncer for PostgreSQL），它们的作用就是维护一个固定数量的“真实连接”，而应用请求使用的是与连接池之间的“虚拟连接”，这样，数据库侧始终只维护一个稳定、少量的连接，避免了连接创建销毁的开销，根据美团技术团队在优化其数据库性能时分享的经验，他们会将连接池的大小设置成一个相对较小的值（例如20-50），然后通过应用层的队列和熔断机制来应对突发流量，对于8G内存的数据库，在这种场景下，连接池的大小设置在30-60可能是个不错的起点，重点是要配合好应用层的限流。

后台任务、数据分析类应用 这种应用特点是：连接数量不多，但每个连接执行的SQL都非常复杂，运行时间很长，可能会占用大量临时内存进行排序、分组等操作，这时候，连接数就必须严格控制，因为每一个长连接都可能吃掉几百MB甚至上GB的内存，你8G的内存，如果同时跑10个这样的任务，内存瞬间就爆了，会导致数据库大量使用磁盘交换空间，性能呈断崖式下跌，对于这种场景，经验是：连接数要设得非常小，比如5-10个，然后通过任务调度系统，让这些耗资源的任务排队执行，避免同时进行，这就像厨房只有一个大灶，不能同时炒十盘菜，只能一盘一盘来。

具体怎么调？一个实用的“三步法”

1. 看现状，找瓶颈：

   • 别瞎调,先登录你的数据库，看看当前的状态，MySQL可以用 SHOW STATUS LIKE 'Threads_connected'; 看看平时有多少连接，用 SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections'; 看看现在设置的最大值。
   • 更关键的是,用 SHOW PROCESSLIST; 命令看看当前的连接都在干什么，是不是有很多Sleep状态的空闲连接？是不是有状态是Sending data或者Copying to tmp table的长查询？这些信息比你猜一万遍都有用。

2. 做压测，看曲线：

   • 在测试环境,用JMeter、wrk等工具模拟真实用户请求，对系统进行压力测试。
   • 核心观察点： 随着并发用户数的增加，系统的QPS（每秒处理请求数）和响应时间的变化，你会发现，当并发数增加到某个点之后，QPS会不再增长甚至下降，而响应时间会急剧上升，那个“拐点”所对应的并发数，基本上就是你当前配置下比较理想的数据库连接数上限了，因为过了这个点，增加再多的连接，也只是增加数据库的负担，性能反而下降。

3. 设限值，留余地：

   • 根据压测找到的“甜蜜点”，在生产环境设置一个比这个值稍大一些的连接数上限，比如增加20%-30%，以应对一些突发的小流量高峰，但这只是缓冲，真正的流量高峰应该由应用层的弹性伸缩和限流降级来解决，不能指望数据库无限扩容。
   • 务必设置连接超时时间，比如让空闲超过10分钟的连接自动断开，防止连接泄露导致资源耗尽。

关于8G内存的一个提醒： 8G内存对于稍微有点流量的生产数据库来说，其实不算大，你不仅要关注连接数，更要关注每个连接使用的内存，如果有很多复杂的查询，你需要优化你的SQL语句，比如避免SELECT *，增加合适的索引，让查询更快完成，尽快释放资源，一个执行0.1秒的查询和一个执行10秒的查询，对连接的占用时间是100倍的差距！

调连接数没有万能公式,核心在于理解你的业务，并通过监控和压测找到属于你自己系统的那个“黄金数字”，数据库连接是一种昂贵的资源，要像珍惜水资源一样去使用它。