Redis到底能撑多少连接数？真实最大连接数实测和探讨

很多人都在问，Redis这个速度快得惊人的内存数据库，到底能同时承受多少台设备连接它？是不是有个固定的数字？今天我们就来聊聊这个话题，不讲那些难懂的专业术语,就用大白话把实际情况说清楚。

我们必须知道，Redis理论上能撑多少连接，和它实际上在你机器上能撑多少连接，完全是两码事。

理论上的天花板：操作系统说的算

Redis本身非常“大方”，它默认允许10万个客户端同时连接，这个数字写在它的配置文件（redis.conf）里，参数叫maxclients，你可以把它改得更大，比如50万甚至100万,这并不意味着你改了就能达到。

真正的瓶颈往往不在Redis本身，而在你的服务器操作系统。 每建立一个连接，在操作系统层面都需要占用一个叫“文件描述符”的资源，操作系统对所有程序能使用的文件描述符总数有一个全局限制，同时对单个程序（比如Redis进程）能使用的数量也有一个限制。

第一个需要突破的关口就是操作系统的限制。 你需要去调整Linux系统的内核参数，比如ulimit和fs.file-max，把这些限制值调高，才能让Redis有机会去接受更多的连接，如果这个没调好,你可能连Redis默认的1万连接都达不到就会报错。

突破了系统限制，真正的考验才开始：内存和CPU

假设你已经把系统限制调得很高了,现在我们来模拟一下连接数不断上涨时会发生什么。

第一阶段：连接数平缓增长（比如1万以内） 这个阶段对Redis来说简直是“小菜一碟”，Redis是单线程工作的（指处理命令的核心模块），它用一个非常高效的机制（I/O多路复用）来管理这些连接，这些连接大部分时间都是空闲的，只是挂在那里，并不干活，即使有1万个连接，Redis的CPU消耗也几乎没什么变化，内存占用会缓慢增加,因为每个连接都需要占用一点点内存来维护状态。

根据一些技术博客的实测数据（例如来自国内的云服务商或技术社区如CSDN上的分享），每个空闲的TCP连接大约会占用10KB左右的内存，1万个连接也就占大概100MB内存,这对于现在的服务器来说不算什么。

第二阶段：连接数大幅增加（比如到5万，10万） 当连接数冲到5万、10万甚至更高时,情况就开始发生变化了。

• 内存压力成为首要问题：我们算笔账，10万个空闲连接，每个占10KB，总内存占用就是100万KB，也就是差不多1个GB！这1个GB的内存就被这些“挂机”的连接给占用了，不能用来存储你的业务数据了，如果你的Redis总内存是8GB，这直接就少了1/8，如果连接数冲到20万，光连接就占2GB,这成本就非常高了。
• CPU开始感受到压力：虽然Redis是单线程处理命令，但当连接数巨大时，仅仅是遍历这些连接、检查哪个连接有数据到来的这个“检查”动作，本身就会消耗更多的CPU时间，虽然I/O多路复用效率很高，但量变引起质变，你会发现Redis进程的CPU使用率开始稳步上升,即使没有执行复杂的命令。

第三阶段：连接数爆炸（比如几十万），并且连接是“活跃”的 这是最极端的情况，如果不仅连接数巨大（比如30万以上），而且这些连接还在不停地发送请求，那对Redis就是“毁灭性”的打击。

1. CPU会成为最大瓶颈：Redis的单线程模型意味着所有命令必须排队一个一个处理，几十万个连接同时发来请求，会导致命令队列堆积如山，Redis处理不过来，CPU会被100%占满，结果就是，每个请求的响应时间（RT）会变得极长，从毫秒级飙升到秒级甚至分钟级,服务基本不可用。
2. 网络带宽可能被打满：如果每个请求和返回的数据量都不小,巨大的并发请求可能会先把服务器的网络带宽耗尽。
3. 内存耗尽：连接本身占用的内存加上队列中堆积的待处理命令和数据，很可能直接导致物理内存被耗尽，触发操作系统杀进程（OOM Killer）,Redis进程可能会被系统强行关闭。

Redis到底能撑多少？一个现实的答案

根据网络上多位工程师的实测和经验分享（例如在知乎、CSDN等平台可以看到相关压力测试文章）,我们可以得出一个比较实际的结论：

• 在一个配置中等（比如4核8GB内存）的服务器上，让Redis稳定运行，同时保证较低延迟（毫秒级）的连接数，通常建议在1万到5万之间。
• 在配置很高（比如16核32GB内存）的服务器上，精心优化系统参数后，维持10万左右的空闲连接是可能的，但一旦这些连接变得活跃，延迟依然会显著上升。
• 要想支撑几十万甚至百万连接，需要极其苛刻的条件：首先是超级强悍的服务器硬件（大量CPU核心和巨额内存），其次是极致的系统优化，但最重要的是，这几十万连接中的绝大部分必须是“沉默”的，即长时间不发送命令，只是保持长连接。 这可能适用于一些消息推送场景，连接建立后大部分时间在等待接收消息,而不是主动发送。

总结一下

别死记硬背“Redis能撑10万连接”这个数字，它更像是一个理论上的牌照上限，你的车能跑多快，最终取决于发动机（CPU）、油箱（内存）和道路（系统配置）。

给你的实用建议是：

1. 尽量使用连接池：让应用程序复用连接，而不是为每个请求创建新连接,这是减少连接数最有效的方法。
2. 设置合理的超时时间：给客户端连接设置timeout参数，让闲置过久的连接自动断开,释放资源。
3. 监控是关键：务必实时监控Redis的connected_clients（当前连接数）、used_memory（内存使用量）和CPU使用率，当连接数异常增长时,能第一时间发现并处理。

希望这些大白话的解释和基于实际测试的探讨，能让你对Redis的连接数能力有一个更清晰、更现实的认识。