Redis连接池用起来其实挺简单，效率还能蹭蹭往上涨，怎么搞才最合适呢？

Redis连接池用起来其实挺简单，效率还能蹭蹭往上涨，怎么搞才最合适呢？咱们今天就来聊聊这个事儿，你想象一下，你去一个很火的餐厅吃饭，每次要加个菜或者要碗米饭，都得重新排队等服务员过来，点完单他走了，下次需要时又得重新排队，这样来来回回，大部分时间都花在“等服务员”和“叫服务员”上了，真正吃饭的时间反而没多少，不用连接池的数据库操作就跟这个情况一模一样，每次需要读写Redis，你的程序都得经历“建立连接->执行操作->关闭连接”这个繁琐的过程，建立连接可是个重量级操作，它需要经过网络握手、权限验证等等步骤,非常耗费时间和资源。

那连接池是啥呢？它就相当于餐厅给你分配的专属服务员，你坐下吃饭时，这个服务员就站在旁边随时待命，你想加菜，直接跟他说，他马上就去办；办完了回来继续等着你下一个指令，你不需要每次都去排队找新的服务员，在程序世界里，连接池就是维护着一批已经建立好的、空闲的Redis连接，当你的程序需要和Redis交互时，不用重新建立连接，而是直接从池子里借一个现成的连接来用，用完之后，不是关闭它，而是还回池子里，留给下一次任务使用，这样一来，就避免了频繁创建和销毁连接带来的巨大开销，效率自然就“蹭蹭”往上跑了。

那怎么用才最合适呢？这里面有几个关键点需要注意，调好了事半功倍,调不好可能还会出问题。

第一，池子的大小设置是关键。 这就像餐厅里雇多少个服务员一样，服务员太少（连接数太少），吃饭的客人一多（并发请求一多），客人就得干等着，因为服务员忙不过来，这就是瓶颈，但服务员也不是越多越好，如果雇了50个服务员，但平时就两三桌客人，那大部分服务员都闲着，白白浪费工资（系统资源），连接池也一样，设置得太小，高并发时请求会排队等待，导致响应变慢；设置得太大，会占用过多的系统资源（比如内存和文件描述符），可能把Redis服务器或者你自己的应用服务器拖垮，这个数值没有绝对标准，你得根据自己的业务压力来测试和调整，你先设个10个连接，然后慢慢增加压力，观察什么时候响应时间开始变长,那个临界点就是你的一个参考值。

第二，要处理好“借”和“还”。 这是个很容易出bug的地方，你的程序从连接池“借”走了一个连接，用完之后，必须保证无论如何都要“还”回去，这就好比从图书馆借书，你看完了就得还，不然别人就看不到了，如果在代码里，你因为发生了异常，或者某个逻辑分支忘记归还连接，那么这个连接就永远流失了，这叫做“连接泄漏”，泄漏多了，池子里的连接会被慢慢耗光，最后整个程序因为拿不到连接而卡死，写代码的时候，一定要用try...finally语句块或者类似的语言特性，确保无论操作成功还是失败,连接最终都会被安全地归还给池子。

第三，别忘了给连接做“体检”。 虽然连接放在池子里是现成的，但可能因为网络波动、或者Redis服务器重启等原因，有些连接可能已经断开了，变成“无效连接”，如果你把一个已经断开的连接借给程序用，那肯定会报错，好的连接池都支持“心跳检测”或“连接有效性验证”功能，你可以在借出连接前，让池子先悄悄地执行一个简单的命令（比如PING），看看这个连接是否还健康，如果发现连接失效了，就把它丢弃，然后重新创建一个新的健康连接，这样就保证了每次借出去的都是“好兵”。

第四，合理设置等待超时时间。 当并发很高，池子里所有连接都被借走了，这时候一个新的请求过来，它该怎么办？通常有两种策略：一是让它直接失败，返回一个错误；二是让它等一会儿，看看有没有连接被还回来，让请求等待是更友好的做法，等多久呢？这就需要一个“最大等待时间”，如果等了太久（比如5秒）还没有可用的连接，那就别等了，直接告诉调用方“现在系统忙，稍后再试”，这比让用户无限期地等下去要好,这个超时时间也要根据你的业务容忍度来设置。

说到具体怎么实现，其实现在流行的编程语言都有非常成熟的Redis客户端库，而这些库绝大多数都内置了连接池功能，并且默认就是开启的，比如Java里的Jedis或Lettuce，Python的redis-py，Node.js的ioredis等，你通常不需要自己从零开始写一个连接池，大多数时候，你只需要在初始化客户端的时候，配置一下上面提到的那些参数，比如最大连接数、最大等待时间、是否开启测试等，剩下的“借”和“还”的操作，客户端库已经帮你封装成简单的get和set方法了。

用好Redis连接池的核心就几句话：用池化技术避免重复开销；根据压力调整池子大小；写代码时保证连接有借有还；开启健康检查排除坏连接；设置合理超时避免无限等待。 只要你把这几点放在心上，并在自己的项目里实践一下，就能用很小的代价，换来数据库访问性能非常可观的提升,真的可以说是性价比极高的优化手段了。