控制Redis连接数到底怎么影响性能，连接数多大合适才不会卡顿？

关于Redis连接数如何影响性能以及设置多少连接数合适才不会导致卡顿，这是一个非常实际且重要的问题，要理解清楚，我们得先抛开复杂的专业术语，用一个简单的比喻来切入，你可以把Redis服务器想象成一家只有一个服务员的网红小餐馆，而应用程序建立的每一个Redis连接,就相当于一位在餐馆门口排队的顾客。

第一部分：连接数如何影响性能？就像餐馆排队一样

刚开始，餐馆门口只有零星几位顾客（连接数很少），服务员（Redis主线程）可以非常高效地处理每一位顾客的点单请求（客户端命令），他迅速地在后厨（内存数据库）和前台之间穿梭，顾客几乎感觉不到等待，这时，餐馆的吞吐量（每秒处理的命令数）很高，响应时间（延迟）很低,一切都很顺畅。

随着生意变好，排队的人（并发连接数）逐渐多了起来，如果人数在服务员能承受的范围内，他依然能保持不错的效率，但问题在于，Redis这个“服务员”有一个关键特点：它是单线程处理命令的（注：这里指处理核心读写命令的线程是单线程，Redis 6.0之后引入了多线程IO，但命令执行本身仍是单线程串行化的），这意味着，无论门口排了多少人，服务员一次只能服务一位顾客，为他点完单、上好菜,才能服务下一位。

让我们看看连接数过多会引发哪些具体问题，也就是“卡顿”是怎么发生的：

1. CPU资源竞争加剧（服务员忙到晕头转向）：每个活跃的连接，即使它没有发送命令，也需要服务器花费极少的CPU资源来维护其状态（检查它是否还“活着”，即心跳检测），当连接数成千上万时，这“极少”的资源累加起来就非常可观了，更重要的是，大量的连接意味着海量的命令请求涌向那个单线程的“服务员”，线程需要不断地在不同的连接之间进行切换，检查哪个连接有数据来了、要处理什么命令，这种频繁的上下文切换本身就会消耗大量CPU时间，根据Oracle官方JVM性能调优指南（其中也涉及服务器资源管理的基本原理）中的描述，过多的线程（类比于此处的连接）会导致显著的上下文切换开销，使得CPU把宝贵的时间花在“调度”上，而不是真正“干活”上，结果就是，CPU利用率看似很高，但实际处理命令的效率却下降了,响应时间变长。

2. 内存消耗暴涨（餐桌和菜单不够用了）：在Redis服务器端，每一个连接都需要占用一定的内存来存储其相关信息，比如连接上下文、缓冲区等，根据Redis官方文档的说明，每个连接大约需要消耗几KB到十几KB的内存，听起来不多？那我们来算笔账：1万个连接就可能轻松占用超过100MB的内存，这些内存本可以用来存储更多的业务数据（键值对），现在却被用来“养”这些连接本身了，当物理内存不足时，系统可能会开始使用Swap空间（硬盘模拟的内存），这会导致性能急剧下降,产生严重卡顿。

3. 网络瓶颈与文件描述符耗尽（餐馆门口堵死了）：操作系统对于单个进程能同时打开的网络连接数量是有限制的，这个限制就是“文件描述符上限”，如果应用程序创建的连接数超过了这个上限，新的连接就无法建立，会收到“Cannot assign requested address”或“Too many open files”这类错误，即使没有达到上限，数万个连接同时存在，也会给操作系统的网络栈带来巨大压力,可能引发网络延迟和丢包。

4. 慢查询的连锁反应（遇到一个磨蹭的顾客）：假设某个连接执行了一个非常耗时的命令（比如对一个包含百万元素的集合执行KEYS *操作，或者一个复杂的Lua脚本），由于Redis是单线程模型，这个慢查询会“阻塞”整个线程，在此期间，所有其他连接的命令都必须等待这个慢查询完成才能被处理，连接数越多，出现慢查询的概率就越大，一旦出现，受影响的连接数也越多，造成的“卡顿”感就越发明显。

   

第二部分：连接数多大合适才不会卡顿？

这是一个没有标准答案的“黄金问题”，因为它完全取决于你的具体业务场景,但我们可以遵循一些原则来找到最适合你的那个数字。

1. 核心原则：使用连接池，并设置合理的池大小，绝大多数现代应用程序都不会为每次请求创建新的连接再关闭，而是使用连接池，连接池维护着一组预先建立好的连接，应用程序需要时从池中借用，用完后归还，这避免了频繁建立和断开连接的开销。问题的关键就变成了：连接池应该设置多大？

2. 参考公式与基准测试：数据库专家Martin Thompson等人曾提出一个估算线程池（其原理与连接池相通）大小的经验公式：*池大小 ≈ （CPU核数 2） + 磁盘 spindle数，对于Redis这种主要是内存操作、计算密集型的服务，可以简化为关注CPU核数，你的Redis服务器是4核CPU，那么一个初始的参考值可以设在8-10左右。但这仅仅是起点。**

   

3. 必须进行压测！压测！压测！：理论值必须通过实际压力测试来验证和调整，你需要模拟真实的生产环境流量，使用像redis-benchmark或memtier_benchmark等工具，在逐步增加并发连接数（即客户端并发数）的情况下,观察两个关键指标：

   • 吞吐量（QPS：每秒请求数）：随着连接数增加，QPS会先快速增长,然后趋于平缓。
   • 延迟（Latency）：随着连接数增加，平均延迟和尾部延迟（如P99延迟）的变化。 你会发现一个“拐点”：当连接数超过某个值后，QPS不再增长甚至开始下降，而延迟却开始显著上升，这个拐点之前的值，就是你当前业务和硬件配置下比较理想的连接池大小，你可能发现当并发连接数达到200时，QPS是10万，延迟1毫秒；当达到300时，QPS还是10万，但延迟变成了1.5毫秒；当达到500时，QPS降到9.5万，延迟飙升到5毫秒，那么200-300可能就是你的最佳区间。

4. 考虑业务类型：如果你的应用主要是轻量级的GET/SET操作，那么单个连接能处理的QPS很高，所需的连接池大小可以小一些，如果业务中混杂了大量耗时的命令（如范围查询、聚合计算等），那么可能需要稍大一点的连接池来避免等待,但同时更要紧的是优化这些慢查询。

控制Redis连接数的核心在于避免不必要的资源浪费和竞争，连接数并非越多越好，过犹不及,正确的做法是：

• 强制使用连接池。
• 从一个基于CPU核数的合理初始值（比如10-20）开始。
• 通过严格的压力测试，找到吞吐量和延迟的“最佳平衡点”,从而确定最终的生产环境配置。
• 务必优化Redis配置，提高操作系统的文件描述符上限,并严格避免慢查询命令。

才能确保你的Redis服务始终保持流畅,避免出现令人头疼的卡顿问题。