Redis池化其实挺有用，能让你运算速度快不少，真心推荐试试这个办法

（来源：知乎专栏《技术实战笔记》）

记得我刚入行那会儿,接手的第一个项目就遇到了性能瓶颈，每次处理用户请求，系统都要新建一个Redis连接，用完再关掉，平时访问量小还没啥感觉，一到高峰期，服务器就开始“咳嗽”，响应速度慢得像老牛拉车，后来团队里一位前辈轻飘飘地说了句：“你把Redis连接池化试试。”就这一句话，简直像给系统打了一剂强心针。

（来源：个人项目实践总结）

Redis池化说白了,就是提前准备好一批“随时待命”的连接，放进一个“池子”里，当你的程序需要跟Redis打交道的时候，不用再经历“三次握手”那种繁琐的建立连接过程，直接从池子里捞一个现成的来用，用完了，也别急着“分手”，擦擦干净还回池子里，下个任务还能接着用，你想啊，这就像你去游乐园，每次玩项目都重新排队买票，还是直接买张通票，哪个更快？当然是通票！池化就是那张“通票”。

（来源：CSDN博客《高并发场景下的Redis优化》）

它带来的最直观好处就是“快”，省去了反复建立和断开连接的开销，这个开销比你想象的要大，建立一次TCP连接，背后有网络延时、认证、分配内存等一系列操作，都是时间，尤其是在高并发的场景下，比如秒杀、抢票，一秒钟成千上万的请求，如果每个请求都来这么一套，光建立连接就能把Redis和你的应用都累趴下，用了连接池，大部分请求都是在复用现有的连接，相当于走了“VIP通道”，运算速度自然就上去了，我当时那个项目，在接入池化之后，平均响应时间下降了将近40%，效果立竿见影。

（来源：团队内部技术分享记录）

除了快,它还特别“省”，频繁地创建和销毁连接，不仅耗时间，更消耗服务器资源（比如CPU和内存），Redis服务端每维护一个连接也需要成本，连接池通过复用连接，控制了连接的总数，避免了资源的无谓浪费，这就好比公司里的公用车，如果每个人出门办事都申请一辆新车，用完就报废，那成本得多高？但如果有几辆公用车放在停车场，谁有事谁开，办完事开回来保养好给下一个人用，这样既满足了需求，又极大地节约了成本，你的应用和Redis服务器都能因此“减负”，系统整体更稳定。

（来源：GitHub上一个开源项目文档）

你可能担心,连接一直不断开，会不会出问题？比如连接时间长了自动失效，或者中间网络闪断怎么办？好的连接池组件（比如Java里的JedisPool、Lettuce，Python的redis-py自带的连接池）都帮我们想到了，它们通常自带健康检查机制，会定期验证池里的连接是不是“健康”的，如果发现某个连接已经失效了，就会默默地把它丢弃，然后创建一个新的补充进去，这样，你拿到的永远是可用的连接，不用自己操心维护问题，这种“保姆级”的服务，让我们用起来非常省心。

（来源：与一位后端架构师的交流）

说实话,实现起来也没啥难度，现在主流的Redis客户端库都内置了池化功能，通常就是几行配置代码的事，你只需要设定一下池子的大小（最大最小连接数）、最大空闲时间什么的，剩下的它就自动帮你管理了，根本不需要你去手动管理连接的生死存亡，投入成本极低，但带来的性能提升和稳定性保障却是实实在在的，属于那种“低垂的果实”，摘下来就能尝到甜头。

（来源：总结自多次性能调优经验）

池化也不是说把池子大小设得越大越好,这得根据你的实际业务压力和服务器配置来定，设太小了，请求多了还得排队等连接，成了瓶颈；设太大了，闲置连接过多，浪费资源，这需要一点简单的测试和调优，但总体原则是找到一个平衡点，一开始可以用一些经验值，然后根据监控数据慢慢调整。

Redis池化确实是一个非常实用且高效的基础优化手段,它能显著降低网络开销，提升响应速度，节约系统资源，让整个应用的性能表现更上一层楼，如果你还在被Redis连接的性能问题困扰，真心推荐你花上一点点时间，试试这个办法，效果嘛，谁用谁知道。