Redis连接池老是满了，程序卡顿还真挺让人头疼的感觉

“Redis连接池老是满了，程序卡顿还真挺让人头疼的感觉”这个问题，说白了就是程序想找Redis拿数据或者存数据的时候，发现“连接”这个资源不够用了，就像高峰期打车，路边站满了人，但一辆空车都没有，大家只能干等着，等着等着，程序后面的活就全堵住了，用户那边看就是网页转圈圈、点按钮没反应,体验非常差。

这事儿烦人就烦在它不是一直坏，而是时不时来这么一下，像颗不定时炸弹，你可能发现白天业务忙的时候还好，一到晚上某个点或者搞促销活动，系统就开始卡顿，查日志一看，满屏都是获取连接超时的错误，这时候的感觉，就像水管工知道水管某处漏了，但墙封死了,找不到具体是哪个接头在渗水。

根据一些技术社区的讨论和常见的排查经验，连接池满了背后通常不是单一原因，而是好几个小问题凑到一起了，首先一个最直接的猜想就是，池子本身是不是太小了？这就像一家公司只配了5部对讲机，但突然有20个小组要同时用，那肯定不够，有人分享过，他们一开始默认配置的连接池大小是8，平时够用，但一旦有稍微复杂点的查询或者并发量上来一点点，连接瞬间就被占满了，后来他们把池子适当调大了一些，比如调到20或50，立竿见影地缓解了问题，但这招不能无脑用，因为每个连接在Redis服务器端也要占资源,池子太大反而可能拖累Redis本身。

光调大池子往往是治标不治本，更常见也更隐蔽的“元凶”，是连接没有及时还回池子里，这就像有人从公司库房领了工具，用完了却随手扔在自己工位底下，不还回去，后面的人自然就没得用，在程序里，这就是代码的bug：一段业务逻辑从连接池拿到了一个连接，正常操作完后，应该调用类似close()的方法把它还回去，但如果程序在执行过程中出了异常，直接跳转了，忘记执行归还的步骤，这个连接就“泄漏”了，会一直被这个程序占着茅坑不拉屎，时间一长，泄漏的连接越来越多，池子再大也会被耗光，有开发者就提到，他们通过在代码里严格使用try-finally块或者类似的语言特性，确保无论是否发生异常，连接最终都会被归还,这才从根本上解决了泄漏问题。

还有一种情况是，某些操作实在太慢了，把连接长时间“挂住”了，有人不小心在Redis上执行了一个keys *这样的命令，或者对一个包含几百万个元素的大集合进行了复杂操作，Redis是单线程的，这个慢查询会阻塞后续所有请求，而执行这个慢查询的连接也会一直被占用，直到慢查询完成为止，如果同时有几个这样的慢查询，连接池很快就会被这些“龟速”任务塞满，其他快速查询也只能跟着遭殃，监控和避免慢查询，优化Redis的使用方式,也是关键一环。

还得看看是不是网络环境不稳定，如果程序和Redis服务器之间的网络延迟很高，或者时不时丢包，那么即使一个简单的查询，也可能因为网络超时而导致连接被长时间占用，因为程序会等待响应，等超时了才放弃，这个等待过程连接是无法释放的,调整连接的超时时间配置也能起到一定作用。

解决“Redis连接池老满”这个问题，感觉就像当侦探破案，不能光看“池子满了”这个结果，得顺着线索往里挖：先检查池子大小设置是否合理；然后重点排查代码里有没有连接泄漏的陷阱；接着分析Redis服务器上有没有慢查询拖后腿；最后再看看网络是不是健康，通常需要结合监控工具，观察连接数的变化趋势，看看是在什么情况下开始增长的，才能精准定位到那个“罪魁祸首”，这个过程确实挺让人头疼的，但一旦找到根源并解决掉,那种顺畅的感觉也是实实在在的。