Redis连接数爆炸了怎么办，教你几招缓解超高连接压力

Redis连接数爆炸是一个非常棘手的问题，它就像一家热门餐厅突然涌入了成千上万的顾客，但餐厅只有寥寥几个服务员（Redis的工作进程），结果就是服务员忙到崩溃，新的顾客也永远等不到座位，整个系统陷入瘫痪，当你发现服务器出现“Cannot assign requested address”错误、Redis响应极慢或者监控大屏上连接数的曲线一路飙升时,就说明这个问题已经找上门了。

要解决这个问题，我们不能只盯着Redis本身，需要一个从外到内、从应用到基础设施的全面排查和应对,以下是一些可以直接上手操作的缓解招数。

第一招：从应用程序端找原因，这是问题的“重灾区”

大部分连接数爆炸的根源都在使用Redis的应用程序代码里，最常见的情况就是连接没有正确关闭。

• 连接泄露：想象一下，你的应用程序每次处理一个用户请求时，都去Redis那里开一个新的连接，但处理完请求后，却忘记跟Redis说“再见”，没有关闭连接，这个连接就会一直挂着，占着一个名额，随着请求越来越多，这些“僵尸连接”就会快速耗尽Redis的连接池，这就像你去银行办业务，每次办完都不离开柜台,后面的人自然就没办法办理了。
• 解决方案：
  1. 代码审查：仔细检查代码，确保每一个GET、SET操作之后，尤其是在try-catch-finally语句块中，在finally部分一定有关闭连接的操作（比如Java中的close()方法）。
  2. 使用连接池：这是至关重要的一点，不要为每次请求都创建新连接，而是使用连接池，连接池会维护一组预先建立好的连接，应用程序需要时从池子里借一个，用完后还回去，而不是断开，这极大地减少了频繁创建和销毁连接的开销，也自然限制了连接的总数，常见的客户端如Jedis、Lettuce都支持连接池，务必在配置文件中设置好连接池的最大大小（例如maxTotal: 100）,避免池子本身无限膨胀。
  3. 设置合理的超时时间：在Redis服务器端和客户端都配置连接超时，Redis本身有个配置项叫timeout（单位秒），它可以自动关闭一段时间内空闲的连接，把它设置成一个合理的值（比如300秒）,可以清理掉那些因为程序bug导致的空闲死连接。

第二招：调整Redis服务器配置，扩大“餐厅”的接待能力

如果应用层的优化做到了极致，连接数仍然很高，可能是业务量确实大,这时需要调整Redis本身的配置。

• 修改maxclients参数：Redis默认的最大连接数通常是10000个，你可以通过修改Redis配置文件redis.conf中的maxclients参数，将它调大，比如设置为20000或更高，但要注意，这取决于你服务器的资源,尤其是文件描述符的限制。
• 调整操作系统文件描述符限制：Redis每个连接都会消耗一个文件描述符，Linux系统对单个进程能打开的文件数量有限制，你需要使用ulimit -n命令检查当前限制，并通过修改/etc/security/limits.conf文件，将Redis运行用户的可打开文件数调高（比如65535），否则maxclients设得再高也没用。

第三招：优化使用架构，给Redis“减负”

高连接数是因为Redis被用在了不合适的场景。

• 避免使用Pub/Sub进行大量连接：Redis的发布订阅（Pub/Sub）功能本身不维护状态，每个订阅者都需要一个常驻连接，如果有数万个客户端需要订阅消息，连接数必然爆炸，对于这种场景，应考虑使用专业的消息队列（如Kafka、RabbitMQ）来替代。
• 使用连接代理或集群模式：对于超大规模的系统，单一的Redis实例可能无法承受，可以考虑使用Redis集群（Cluster），将数据和连接分散到多个节点上，也可以引入一个连接代理（比如Twemproxy或阿里云的Redis代理），让代理池来管理后端Redis的连接，应用程序只连接代理，由代理来复用和转发连接,这样可以有效减少直接到Redis实例的连接数。

第四招：加强监控和告警，防患于未然

不能等问题发生了才去解决,必须建立预警机制。

• 监控关键指标：使用INFO clients命令可以实时查看Redis的连接数、阻塞的连接数等，通过Prometheus、Grafana等监控工具，持续监控connected_clients这个指标，并设置告警阈值（比如达到最大连接数的80%时触发告警）。
• 分析连接来源：使用CLIENT LIST命令可以列出所有连接的详细信息，包括客户端的IP和端口，如果发现连接数异常，可以立即执行这个命令，排序后分析是哪个或哪几个IP地址建立的连接最多,从而快速定位到有问题的应用服务器。

总结一下

当Redis连接数爆炸时，不要慌张，首先应该立刻检查应用程序的代码，确保没有连接泄露并正确使用了连接池，这能解决80%的问题，根据实际业务需求，适当调整Redis服务器和操作系统的资源限制，从架构层面审视，是否可以用更合适的组件为Redis分担压力，建立起完善的监控告警体系，做到事前预警、事中快速定位、事后优化根治。 参考了阿里云开发者社区、Redis官方文档以及常见的技术博客中的相关故障排查案例）