Redis连接池怎么搞，实战演练带你一步步摸索redis连接池demo过程

Redis连接池怎么搞,咱们今天就来个实战演练，一步步摸索着写一个Redis连接池的demo，这个过程就像学做菜，光看菜谱不行，得亲手开火、下锅，才能知道咸淡，咱们不用那些高大上的专业术语，就用大白话把这事儿说明白。

你得明白为啥要用连接池,想象一下，你家楼下有个公共电话亭（这个电话亭就是Redis服务器），每次你想打电话（也就是执行一个Redis命令），都得从家里跑下楼，拨号，打完再挂断，跑回家，如果一分钟内要打十个电话，你就得跑十趟，腿都跑细了，大部分时间都花在上下楼的路上了。

连接池就是个解决办法,它相当于你在电话亭旁边租了个小单间，里面放了十部电话机（这些电话机就是连接），每次你想打电话，不用从家出发了，直接从小单间里拿起一部空闲的电话就用，打完挂断，电话放回原处，下一个邻居来了也能接着用，这样效率就高多了，避免了来回奔波的开销，这个“小单间”就是连接池。

好,道理讲清楚了，咱们开始动手写代码，这里我们用Python语言和redis-py这个最常用的库来演示，这个库自己就内置了一个很好用的连接池，我们今天的实战就是学会怎么配置和使用它。

第一步：准备食材——安装库

打开你的命令行（比如Windows的CMD，或者Mac的Terminal），输入下面这行命令，先把redis-py这个库装上，这就像做菜前得先去菜市场买好菜。

pip install redis

第二步：看看不用连接池的“笨办法”

我们先看看不用连接池是怎么做的,这样你才能对比出连接池的好，代码如下：

import redis
import time
# 模拟处理一个用户请求
def handle_request():
    # 每次处理请求都新建一个连接
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0, password='你的密码如果有的话')
    # 执行一个简单的命令
    r.set('name', '张三')
    value = r.get('name')
    print(value)
    # 函数结束，这个连接就被关闭了
# 模拟连续处理10个请求
start_time = time.time()
for i in range(10):
    handle_request()
end_time = time.time()
print(f"总耗时：{end_time - start_time}秒")

这种方法,就像我们前面说的，打十个电话跑十趟，每次调用handle_request函数，都经历一次“建立连接->通信->断开连接”的完整过程，如果同时有1000个人访问你的网站，你的Redis服务器可能光忙着建连接和断连接了，根本干不了正经活。

第三步：打造我们的“电话亭小单间”——创建连接池

我们用连接池的方式来改造一下。redis-py让这件事变得特别简单。

import redis
import time
import threading
# 在程序一开始，就创建好一个连接池实例
# 这个pool就是我们租下的那个“小单间”
pool = redis.ConnectionPool(
    host='localhost',
    port=6379,
    db=0,
    password='你的密码如果有的话',
    max_connections=10  # 这个小单间里最多放10部电话机
)
# 改造后的处理请求函数
def handle_request_with_pool():
    # 不再是直接连Redis，而是从池子里拿一个连接
    r = redis.Redis(connection_pool=pool)
    # 后面使用起来一模一样
    r.set('name', '张三')
    value = r.get('name')
    print(value)
    # 注意！这里我们【没有】手动关闭连接，函数结束时，这个连接会被自动还回池子里，而不是销毁。
# 测试连接池的效果
start_time = time.time()
for i in range(10):
    handle_request_with_pool()
end_time = time.time()
print(f"使用连接池总耗时：{end_time - start_time}秒")

你看,代码改动非常小，核心就在于那个pool = redis.ConnectionPool(...)，我们在程序启动时，一次性创建好一个最多容纳10个连接的池子，之后，每次需要连接时，调用redis.Redis(connection_pool=pool)，它内部会智能地从池子里分配一个空闲的连接给我们用。

用完之后,我们不需要手动调用r.close()，redis-py很聪明，当这个连接对象r离开它的作用域（比如函数结束）时，它会自动被收回到连接池里，等待下一次被使用，这叫做连接复用。

第四步：模拟多人同时打电话——并发测试

光一个人用看不出优势,我们模拟一下多个用户同时发请求的场景，这更能体现连接池的价值。

# 接上面的代码，我们使用多线程来模拟并发用户
def concurrent_user(user_id):
    r = redis.Redis(connection_pool=pool)
    # 给每个用户设置一个不同的键值
    key = f"user_{user_id}"
    r.set(key, f"用户{user_id}的数据")
    result = r.get(key)
    print(f"线程{user_id}获取到的值：{result}")
    # 连接会自动归还，无需操心
# 创建20个线程，模拟20个并发用户，但我们的池子只有10个连接
threads = []
start_time = time.time()
for i in range(20):
    t = threading.Thread(target=concurrent_user, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()
# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()
end_time = time.time()
print(f"20个并发用户总耗时：{end_time - start_time}秒")

这个时候,连接池的魔力就显现了，我们启动了20个线程，但连接池大小只设置了10，这意味着，同时最多只有10个线程能拿到连接开始工作，另外10个线程会在池子门口“排队等候”，一旦有连接被还回来，排队的线程就能立刻拿到并使用。

如果没有连接池,20个线程会瞬间创建20个连接，可能会把Redis服务器冲垮，而有了连接池，我们就实现了对连接资源的有效管理，既保证了性能，又避免了服务器过载。

总结一下实战步骤：

1. 引入库：import redis。
2. 创建全局连接池：在程序初始化阶段，使用redis.ConnectionPool配置好服务器地址、端口、密码以及最重要的max_connections（最大连接数）。
3. 随处使用：在代码中任何需要操作Redis的地方，都通过redis.Redis(connection_pool=pool)来获取连接对象。
4. 无需关闭：放心使用，无需手动管理连接的关闭，池子会帮你自动回收。

通过这个从“笨办法”到“聪明办法”的实战演练，你应该能真切地感受到连接池带来的效率提升和资源保护，它就像是一个高效的管家，帮你打理好了所有与Redis通信的琐碎事务，让你能更专注于业务逻辑本身，以后在项目中，只要用到Redis，记得第一时间把连接池这个“小单间”给搭起来。