Redis连接池用着序列化慢？来聊聊那些优化的小技巧和实践经验

很多人刚开始用Redis的时候，会觉得速度已经很快了，但集成到自己的大项目里，尤其是在高并发场景下，偶尔会感觉“卡卡的”，没有想象中那么快，这时候，问题很可能不是出在Redis服务器本身，而是出在客户端，特别是连接池的使用和序列化方式上,今天我们就来聊聊一些实实在在的优化小技巧和经验。

咱们得搞清楚连接池是干嘛的，为啥用不好会慢。

你可以把Redis连接池想象成一个“出租车候客点”，如果没有连接池，每次你的程序需要和Redis说话（比如存一个数据），都得现场去叫一辆出租车（创建连接），说完话出租车就开走了（关闭连接），高并发的时候，就像上下班高峰期，成千上万的人同时叫车，马路上全是找车和下车的人，交通肯定堵死了,创建和关闭TCP连接是非常消耗CPU和网络资源的过程。

连接池就是解决这个问题的，它预先维护了一堆空闲的连接（出租车在候客点排队），你的程序需要时，直接从池子里借一个用，用完了还回去，避免了频繁的创建和销毁，如果池子配置不当,反而会成为瓶颈。

• 池子太小：就像候客点只有5辆出租车，但高峰期有100个人要打车，大部分人只能干等着，导致请求排队,感觉就很慢。
• 池子太大：如果维护了上千个空闲连接，Redis服务器需要消耗大量内存来维护这些连接上下文，可能把服务器资源耗光,拖慢整体性能。

优化连接池的关键是找到“黄金尺寸”。 这个没有标准答案，得根据你的业务压力来测试，一般建议是，池的大小设置成你的应用服务器最大线程数的1到2倍就差不多，比如你的Web服务器线程池最大200线程，那Redis连接池设置成200到400之间可能比较合适，你需要不断地压测，观察Redis服务器的CPU、内存以及客户端的请求延迟,来调整这个数值。

聊完了连接池，另一个性能“隐形杀手”就是序列化。

你的程序里的数据，无论是字符串、对象还是列表，在网络上传输前，必须转换成二进制数据，这个过程就是序列化，从Redis读回来的二进制数据，要转换回程序能识别的格式，就是反序列化，这个过程如果效率低下,会比网络通信本身还要耗时。

很多人为了省事，直接使用编程语言自带的默认序列化方式，比如Java的JDK序列化，这种方式虽然方便，但产生的数据体积大，速度也慢，是性能的“大敌”。

优化序列化，核心思路就两条：选更快的算法，生成更小的数据。

1. 选择高效的序列化协议：别再使用默认的序列化方式了，现在有很多优秀的第三方序列化库，它们在速度和数据大小上做了极致优化，在Java世界里，Protocol Buffers、Kryo、FST、Jackson（用于JSON）等都是非常好的选择，根据一些公开的基准测试（来源：Github上各类序列化库的Benchmark项目），这些库的性能通常远超JDK自带的序列化，序列化后的数据体积可能只有JDK的一半甚至更小，数据小了，网络传输就快,Redis存储也节省空间。

2. 选择合适的数据结构：这一点经常被忽略，但它和序列化息息相关，Redis支持多种数据结构，比如String、Hash、List、Set等，如果你把一个复杂的Java对象整个序列化成JSON字符串，然后存成一个String键值对，那么每次修改对象中的一个小字段，都必须把整个对象读出来（反序列化），修改，再整个写回去（序列化）,这非常浪费。

   • 最佳实践：如果对象字段很多且经常需要单独修改，应该使用Redis的Hash结构来存储，把对象的每个字段存成Hash的一个field-value对，这样，你可以直接使用HSET命令修改单个字段，避免了整个对象的序列化和反序列化开销,速度提升非常明显。

还有一些结合性的实践经验：

• 管道（Pipeline）技术：当你需要连续执行多个Redis命令时（比如一个循环里插入了100条数据），使用管道可以把多个命令打包，一次性地发送给Redis服务器，服务器处理完后再一次性返回结果，这极大地减少了网络往返次数（RTT），在高延迟网络环境下效果尤其显著，这相当于把100次单独的“打车往返”变成了一辆“大巴车一次性运送”，效率自然高，但要注意，管道内的命令数量也不宜过多,避免单次传输数据量太大。
• 监控与诊断：光靠猜是不行的，务必开启Redis的慢查询日志（slowlog），它能帮你记录执行时间超过指定阈值的命令，当你感觉慢的时候，去查一下慢日志，很可能会发现罪魁祸首是某个复杂度为O(N)的键查询，或者一个巨大的对象序列化操作，监控连接池的各项指标，如活跃连接数、空闲连接数、等待获取连接的线程数等,能帮你判断连接池是否成了瓶颈。

想让Redis真正“飞”起来，不能只指望服务器配置，从客户端入手，配好连接池这个“调度中心”，选对序列化这把“翻译官”，再灵活运用管道这种“批量处理”技巧，并辅以持续的监控，才能最大限度地榨干Redis的性能潜力，这些优化点看似微小，但在百万、千万级别的请求量下,每一点改进带来的收益都是非常可观的。