Redis连接数限制怎么设才不容易资源用光，连接数到底多大合适呢？

关于Redis连接数限制的设置,怎么才能避免资源被用光，以及连接数到底设多大才合适，这确实是一个需要根据实际情况仔细权衡的问题，直接给一个万能数字是不负责任的，因为不同的应用场景、服务器配置和业务压力下，合适的连接数可能相差甚远，下面我们从几个方面来详细探讨。

我们必须理解一个核心概念：Redis是单线程处理命令的，这意味着，尽管它可以同时维持很多个网络连接，但在任何一个瞬间，它实际上只在一个CPU核心上处理一个客户端发来的命令，这个特性决定了，单纯地增加连接数并不会提升Redis的处理性能，反而可能带来负面影响。

连接数过多具体会导致哪些问题呢？主要有以下几点：

1. 内存消耗：每一个活跃的连接都会占用Redis服务器的一部分内存，用来管理连接状态、输入输出缓冲区等，当连接数成千上万时，这些内存消耗累积起来会相当可观，可能挤占本应用于存储数据的内存。
2. CPU资源竞争：虽然命令处理是单线程，但管理大量的连接本身（例如进行网络IO操作、上下文切换）会给操作系统和Redis进程带来额外的CPU开销，连接数过多时，CPU时间会大量浪费在调度和管理连接上，而不是高效地处理命令。
3. 文件描述符限制：在Linux系统中，每个网络连接都对应一个文件描述符，操作系统对单个进程能打开的文件描述符数量有上限，如果Redis的连接数超过这个限制，新的连接就无法建立，你需要确保操作系统的ulimit值和Redis配置文件中的maxclients值设置得足够高，但又不能高到不合理。
4. 客户端资源耗尽：不仅仅是服务器端，客户端（如应用程序服务器）也需要为每个到Redis的连接分配资源，如果客户端创建了过多的连接，同样会耗尽客户端自身的资源，导致问题。

既然连接数不是越多越好,那到底该如何设定这个上限呢？我们可以参考一些公开的建议和实践。亚马逊云科技（AWS）在其官方文档中针对托管Redis服务（Amazon ElastiCache）给出过建议，他们提到，一个常见的误以为是连接数不足导致性能问题，但实际上往往是Redis实例的计算能力（CPU）不足或使用了慢查询命令，他们通常建议从相对保守的连接数开始，比如几千个，然后根据监控数据进行调整，这个建议的核心思想是，优先优化应用程序和查询效率，而不是盲目增加连接池大小。

另一个重要的参考是Redis之父Salvatore Sanfilippo（antirez）本人的观点，他曾在博客和论坛中多次强调，一个设计良好的应用程序，只需要维持少量到Redis的长连接就足以处理巨大的流量，他认为，如果需要一个非常高的连接数（例如超过10000），这通常意味着应用程序的使用模式存在低效问题，比如没有使用连接池，或者每个操作都创建和关闭连接，他主张通过使用连接池技术，让少量的连接被多个线程或协程复用，从而极大地减少对Redis服务器连接数的需求。

综合这些观点和实践经验,我们可以总结出设定Redis连接数限制的几个关键步骤和原则：

第一步：了解你的应用模式

• 你的应用是做什么的？ 是面向大量用户的高并发Web服务，还是内部的数据处理任务？前者可能需要支持更多并发连接，而后者可能只需要几个连接就够了。
• 命令的执行速度如何？ 你的应用发送给Redis的命令大多是像GET、SET这样的快速命令，还是包含KEYS *、复杂LUA脚本的慢查询？如果是慢查询居多，那么单个连接占用服务器资源的时间就很长，即使总连接数不多，也可能导致其他连接被阻塞，这时首要任务是优化慢查询，而不是增加maxclients。

第二步：设置一个安全的初始值并进行监控

• 对于一个刚开始的、业务量中等的应用，可以将maxclients设置为10000是一个常见且相对安全的起点，Redis的默认值通常是10000，这已经考虑了避免资源耗尽的情况。
• 务必启用监控，使用INFO clients命令或通过图形化监控工具（如Grafana）持续观察connected_clients这个指标，看看在业务高峰期，实际使用的连接数是多少，如果这个值持续远低于你设置的上限（比如只有几百），那么当前的设置是安全的。
• 同时监控服务器内存使用率和CPU使用率,如果连接数还没到上限，但内存或CPU已经吃紧，那么问题根源不在连接数上。

第三步：优化应用程序，而非一味提高限制

• 强制使用连接池：这是最重要的优化手段，确保你的应用程序（如Java的Jedis、Lettuce，Python的redis-py等）配置了连接池，连接池会维护一个固定数量的连接，供所有业务线程复用，避免了频繁创建和销毁连接的开销，连接池的大小需要根据应用服务器的线程数或协程数来设定，通常可以设置为略大于应用服务器的最大工作线程数。
• 避免阻塞操作：排查并优化所有慢查询命令，使用SLOWLOG命令查看Redis的慢查询日志。
• 实施连接空闲超时：虽然推荐使用长连接，但也要为连接设置合理的空闲超时时间，以便清理掉那些被异常占用但实际已经不用的“僵尸连接”。

第四步：按需调整

• 只有当你的监控数据显示,connected_clients持续接近maxclients上限，并且你确认已经优化了应用程序、使用了连接池、消除了慢查询之后，才考虑提高maxclients的值。
• 在提高上限的同时,必须相应地提升操作系统级别的文件描述符限制，并确保服务器有足够的内存来支撑更多连接，你可以粗略估算：每个连接可能消耗几十KB内存，一万个连接可能就是几百MB，如果内存本来就不富裕，增加连接数上限会导致内存溢出。
• 如果提高连接数上限后,性能问题依旧，甚至变得更差，那几乎可以肯定问题是出在Redis实例的处理能力（CPU瓶颈）或命令效率上，此时应该考虑升级Redis服务器的硬件配置，或者采用集群方案来分散压力。

设置Redis连接数限制的目标不是“用光”资源，而是在保证应用顺畅运行的前提下，尽可能地节约资源，保持Redis的高效运转，一个健康的Redis实例，其连接数应该在一个稳定的范围内波动，而不是长期顶在上限上，记住antirez的忠告：“Redis能够处理很多流量，但不需要很多连接。” 把重点放在应用程序的优化上，往往能起到事半功倍的效果。