Redis连接数到底咋管，服务器最大连接数那些事儿聊聊

聊到Redis连接数,这确实是很多刚开始用或者用过一段时间的同学会遇到的一个头疼事儿，服务器动不动就告警说连接数满了，客户端报错连不上，业务跟着受影响，今天咱们就抛开那些复杂的专业术语，用大白话聊聊这事儿到底该怎么管，服务器那边又有哪些门道。

咱得弄明白，Redis连接数是个啥？

你可以把Redis服务器想象成一家非常热门的网红餐厅,后厨（Redis服务进程）处理订单（客户端请求）的能力很强，但餐厅的座位（连接数）是有限的，每个来吃饭的客人（客户端应用程序）都需要占一个座位，才能点菜和等菜，这个“座位的最大数量”，就是Redis的最大连接数。

Redis有一个默认配置,叫maxclients，在比较新的版本里，这个值默认是10000，意思就是，这家餐厅最多能同时容纳10000个客人，听起来很多对吧？但对于一些高并发的场景，比如做活动、抢购，或者应用程序里有连接泄漏（后面会讲），这个座位可能分分钟就被占满了。

连接数为啥会满？根源在哪儿？

根据Redis官方文档和一些常见的运维经验,座位被占满，通常逃不开下面几个原因：

1. 客人太多（业务并发量真的高）：这是最理想的情况，说明你业务发展得好！真的就有那么多请求同时需要访问Redis，这时候餐厅爆满是正常的。
2. 客人赖着不走（连接泄漏）：这是最常见也最讨厌的问题，想象一下，客人吃完饭后不结账也不走，就干坐着刷手机，那后面的客人自然就进不来了，在程序里，就是应用程序从连接池获取了一个连接到Redis，用完以后忘记关闭（归还给连接池）了，这样的连接一多，就像餐厅里堆满了“僵尸客人”，很快就把名额用光了，根据一些开发者的经验分享，Java应用如果使用了Jedis等客户端，没有正确地在finally块中关闭连接，就很容易出现这个问题。
3. 餐厅管理不善（Redis配置或使用不当）：
   • maxclients设置得太小：可能出于保守，你把餐厅的座位数设置成了1000，但实际业务需要5000，那肯定不够用。
   • 使用了阻塞式命令：比如用BLPOP这种会一直等待数据的命令，如果处理不当，连接会长时间挂起，也相当于占着茅坑不拉屎。
   • 慢查询：某个命令执行得特别慢（比如keys *），导致连接被长时间占用，无法服务下一个请求。

服务器最大连接数那些事儿

聊完了Redis自身的设置,还得看看餐厅所在的“商场”有没有限制，这个“商场”就是你的服务器操作系统。

操作系统本身也对单个进程能打开的文件描述符数量有限制,Redis的每个连接都会占用一个文件描述符，即使你把Redis的maxclients设置为10000，但操作系统的限制只有4096，那Redis实际能支持的最大连接数也就是4096，这就好比餐厅本来想摆10000张椅子，但物业只允许你放4000张。

在调整Redis的最大连接数之前,一定要先检查操作系统的限制（比如用ulimit -n命令查看），并确保系统的限制大于你打算为Redis设置的值，这部分内容在Linux系统的运维手册中经常被强调。

到底该怎么管？实战应对策略

知道了原因,解决办法就清晰了：

1. 首要任务：监控与报警 别等客人全堵在门口了才发现问题，必须监控Redis的连接数使用情况，使用INFO stats命令或者监控工具，重点关注connected_clients这个指标，设置一个报警阈值（比如达到8000就报警），这样你就能提前发现苗头。

2. 诊断问题：连接从哪来？ 一旦报警，立刻要搞清楚是哪些“客人”在店里，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，这样你就能快速定位到是哪个应用服务器上的哪个程序创建了大量的连接，如果发现某个IP创建了成百上千个连接，那很大概率就是连接泄漏了。

3. 根治问题：优化客户端代码 如果是连接泄漏，就要从源头解决，确保你的应用程序使用了连接池（比如HikariCP、Lettuce的连接池功能），并且每次操作后都正确地归还连接，这是一项基本的编程规范，在很多公司的内部开发手册里都会重点强调。

4. 临时救急：清理无效连接 线上问题火烧眉毛了怎么办？可以临时使用CLIENT KILL命令踢掉一些连接来恢复服务，但这只是权宜之计，就像餐厅经理暂时请走一些占座的客人，治标不治本。

5. 合理配置：调整最大连接数 如果经过评估，确实是因为业务增长导致连接数需求增加，那么可以适当调大maxclients参数，但要注意，每个连接都会消耗一点内存，连接数太多也会给CPU带来上下文切换的压力，调整要适度，并且要同步调整操作系统的文件描述符限制。

6. 优化Redis使用方式

   • 避免使用KEYS *这种危险命令，用SCAN代替。
   • 检查慢查询日志（用SLOWLOG GET），优化那些执行时间长的命令。
   • 对于订阅发布（Pub/Sub）场景，需要考虑是否使用独立的Redis实例，避免影响主业务。

管好Redis连接数,就像经营一家餐厅，既要了解自己的接待能力（maxclients和系统限制），也要做好客流监控和预警，更要规范客人的行为（客户端正确使用连接），一旦出现问题，能快速定位源头是业务增长还是有人“赖座”（连接泄漏），然后采取相应的措施，才能确保你的Redis服务始终顺畅，不会因为连接数问题而“拒客”。