redis close+连接参数设置+并发情况风险分析

news2025/4/24 20:12:22

1，如下代码 redis 为什么 client.close，不关闭会出现什么问题

public void confirm(String token, MenuHistoryVO menuHistoryVO) {
        if (StringUtil.isEmptyOrNull(token) || Objects.isNull(menuHistoryVO)) {
            return;
        }
        String key = getKey(token);
        JedisCommands client = null;
        try {
            client = redisPool.getSource();
            saveCache((Jedis) client, key, JSON.toJSONString(menuHistoryVO));
       } catch (JedisException e) {
            logger.error("menuHistory saveCache exception key: {}, value: {}", key, JSON.toJSONString(menuHistoryVO), e);
        } finally {
            if (client != null && client instanceof Jedis) {
                ((Jedis) client).close();
            }
        }
    }

2，参数分析

redis:
  hosts: redis-*****.myhuaweicloud.com
  ports: 6379
  password: *
  maxIdle: 100
  maxTotal: 100
  timeout: 300000 分析redis参数

3，maxIdle: maxTotal 如何动态变化的，二者什么关系

4，高并发情况连接设置

如果并发很高，每次查询都需要获取连接查询，并发几万的情况下，需要设置很大吗，如果设置比如200，每次查询完成后，可以及时释放连接吗

回答

1，

为什么要调用 client.close()？

  1. 释放连接资源
    Redis 连接本质上是 TCP 连接，占用操作系统资源（如文件描述符）。close() 会将连接归还给连接池（如果使用连接池），或直接关闭底层 TCP 连接（如果未用连接池）。不关闭会导致资源逐渐耗尽。

  2. 维护连接池健康
    代码中的 redisPool.getSource() 表明使用了连接池（如 JedisPool）。连接池的容量是有限的，如果不通过 close() 归还连接，连接池中的可用连接会逐渐耗尽。最终新请求无法获取连接，导致应用阻塞或抛出异常。

  3. 防止内存泄漏
    Jedis 客户端内部会维护缓冲区、状态信息等资源。未关闭的连接可能导致这些资源无法被垃圾回收，长期累积后引发内存泄漏。

  4. 避免 Redis 服务端压力
    每个未关闭的 Redis 连接在服务端也会占用资源。如果客户端大量遗留空闲连接，可能导致 Redis 服务端性能下降甚至拒绝新连接。

如果不关闭 client 会怎样？

问题类型具体表现
连接池耗尽新请求无法获取 Redis 连接，抛出 JedisConnectionException: Could not get a resource。
文件描述符耗尽操作系统限制进程最大文件描述符数，耗尽后无法建立新连接或文件操作。
内存泄漏Jedis 客户端对象和关联资源无法释放，应用内存占用持续增长。
Redis 服务端阻塞大量空闲连接占用 Redis 内存和 CPU，影响服务端处理性能。

2，

  • maxIdle: 100

    • 连接池最大空闲连接数，需根据并发量调整。过高会浪费资源，过低可能增加新建连接开销。

  • maxTotal: 100

    • 最大总连接数，与maxIdle一致时，表示连接池常驻100个连接。适用于并发稳定的场景，突发流量可能导致等待。

  • timeout: 300000（5分钟）

    • 通常指连接或操作超时时间。此值过长可能导致客户端线程阻塞，建议缩短为合理值（如5000毫秒）

3，

1. 参数定义

  • maxTotal
    连接池允许的最大总连接数（包括正在使用的连接 + 空闲连接）。

    • 当应用请求连接时，如果当前总连接数已达 maxTotal，新的请求将等待或失败（取决于 maxWaitMillis 配置）。

    • 类比：连接池的“容量上限”。

  • maxIdle
    连接池中允许保留的最大空闲连接数。

    • 当应用释放连接回池中时，如果空闲连接数超过 maxIdle，多余的连接会被直接关闭，而非保留。

    • 类比：连接池的“常备空闲资源池”。

2. 动态变化逻辑

连接池的行为可以拆解为以下场景：

场景 1：请求连接时

  1. 应用发起连接请求。

  2. 连接池检查是否有空闲连接（idle ≤ maxIdle）：

    • 有空闲连接：直接分配一个空闲连接。

    • 无空闲连接：检查当前总连接数是否已达 maxTotal：

      • 未达上限：创建新连接并分配。

      • 已达上限：等待可用连接（若配置了 maxWaitMillis），超时则抛异常。

场景 2：释放连接时

  1. 应用释放连接回池中。

  2. 连接池检查当前空闲连接数：

    • 空闲数 < maxIdle：保留该连接，放入空闲池。

    • 空闲数 ≥ maxIdle：直接关闭该连接，减少资源占用。

    • 4. 典型动态过程示例

      假设配置为 maxTotal=200, maxIdle=50：

    • 低负载阶段

      • 应用使用 10 个连接，释放后空闲连接数为 10（< maxIdle=50），全部保留。

      • 总连接数保持在 10。

    • 突发高并发

      • 瞬间需要 200 个连接：

        • 连接池创建 200 个新连接（maxTotal=200）。

        • 使用完毕后，释放回池中。

      • 空闲连接数变为 200，但 maxIdle=50，因此关闭 150 个连接。

      • 最终保留 50 个空闲连接。

    • 持续中负载

      • 日常需要 80 个连接：

        • 先复用 50 个空闲连接，再创建 30 个新连接。

        • 使用后释放，空闲连接数变为 80（> maxIdle=50），关闭 30 个，保留 50。

4，

好的，用户现在的问题是，当并发很高，比如几万的情况下，是否需要将maxTotal设置得非常大，比如200是否足够，以及每次查询完成后能否及时释放连接。我需要仔细分析这个问题，并给出合理的解答。

首先，用户可能在使用Redis连接池时遇到了高并发下的性能问题，担心连接池配置不足。他们提到并发量几万，这确实是一个很高的数字，但需要明确的是，这里的“并发”是指每秒的请求量（QPS）还是同时活跃的线程数。如果是QPS几万，那么连接池的设置需要仔细调整；如果是同时有几万个线程在运行，每个线程都获取连接，那maxTotal必须足够大，否则会导致等待或失败。

接下来，用户的问题集中在两点：一是是否需要将maxTotal设置得非常大，比如200是否足够；二是连接是否能及时释放。我需要解释在高并发下连接池的工作原理，以及如何优化参数。

首先，maxTotal是连接池的最大总连接数。如果并发请求数超过maxTotal，多余的请求需要等待，直到有连接被释放。假设每个查询都需要一个连接，并且查询时间很短，那么maxTotal的大小直接影响系统的吞吐量。如果maxTotal设为200，而并发请求是几万，显然200是不够的，因为同时只能处理200个请求，剩下的请求会排队等待，导致延迟增加，甚至超时。

不过，这里可能存在误解。通常来说，高并发QPS并不一定需要maxTotal等于QPS。因为连接是可以复用的，每个连接处理完一个请求后会被释放回池中，供下一个请求使用。例如，如果每个请求的处理时间是10ms，那么一个连接在1秒内可以处理100个请求。因此，maxTotal的大小应根据QPS和每个请求的处理时间来计算。公式大概是：maxTotal ≈ QPS * avg_query_time / 1000。如果QPS是几万，比如3万，处理时间1ms，那么maxTotal需要30左右即可。但如果处理时间较长，比如100ms，那么maxTotal需要3000。所以用户需要明确他们的查询耗时情况。

用户提到设置200是否足够，这取决于他们的QPS和查询时间。如果200不够，会出现连接等待，导致延迟增加，甚至超时错误。需要监控连接池的活跃连接数和等待时间，来判断是否需要调整maxTotal。

另一个方面是连接的释放。用户担心每次查询完成后是否能及时释放。这里需要确认代码中是否正确释放连接。如果使用连接池，通常在获取连接后，使用try-with-resources或finally块来确保连接被释放回池中。如果代码中存在连接泄漏（未正确释放），那么即使maxTotal很大，连接也会被耗尽，导致问题。因此，确保正确释放连接是关键。

此外，maxIdle的设置也很重要。如果maxIdle设置过低，每次释放连接后，多余的连接会被关闭，导致下次需要重新创建，增加延迟。但在高并发下，保持较高的maxIdle可以减少新建连接的开销。不过，过高的maxIdle会占用过多内存，需要平衡。

用户提到并发几万的情况，如果是QPS，并且查询时间很短，可能不需要maxTotal很大。但如果并发是指同时的线程数，每个线程持有一个连接，那么maxTotal必须至少等于并发线程数，否则会阻塞。但通常，线程数不会设置到几万，因为线程上下文切换开销很大，一般会使用异步IO或反应式编程来处理高并发。

可能用户的应用场景是Web服务，处理大量并发请求，每个请求需要访问Redis。在这种情况下，使用连接池并合理配置maxTotal和maxIdle是关键。同时，使用异步客户端（如Lettuce的异步模式）可能更有效，避免阻塞线程，减少连接数需求。

总结用户的问题，需要分情况讨论：

1. 如果并发是QPS几万，但每个查询耗时很短，maxTotal不需要很大，但需要确保连接复用效率。

2. 如果并发是同时的线程数几万，每个线程占用一个连接，那么maxTotal必须足够大，但这通常不现实，需要优化架构，比如使用异步非阻塞模式。

3. 连接的及时释放依赖于代码的正确性，确保每次获取后都释放。

4. 监控和调整连接池参数，结合实际情况优化。

最后，需要建议用户检查他们的实际QPS、查询耗时、连接池监控数据，以及代码中的连接管理，从而做出合理的配置调整。

在高并发场景下（如每秒数万请求），合理配置 Redis 连接池参数至关重要。以下是针对 「高并发下连接池配置」 的深度解析和优化建议：

1. 高并发场景的核心矛盾

当并发请求量达到数万时，连接池需要满足以下需求：

  • 快速响应：避免因连接不足导致请求堆积。

  • 高效复用：减少频繁创建/销毁连接的开销（TCP握手、认证等）。

  • 资源可控：防止连接数过高导致Redis服务端过载或客户端内存溢出。

但直接设置 maxTotal=几万 是不现实的，原因如下：

  1. Redis服务端限制：单Redis实例的连接数默认上限为 10000（可调整但有限）。

  2. 客户端资源消耗：每个连接占用内存和文件描述符，数万连接可能导致客户端OOM。

  3. 性能瓶颈转移：高连接数可能引发Redis的CPU/内存竞争，反而降低吞吐量。

2. 连接池的关键逻辑与优化方向

2.1 连接复用效率

  • 核心公式：

    text

    复制

    下载

    理论最小连接数 ≈ QPS × 平均请求耗时(秒)

    • 例如：QPS=3万，平均请求耗时=1ms，则理论最少需要 30000 × 0.001 = 30 个连接。

    • 结论：若业务逻辑能快速释放连接，maxTotal=200 可支持数万QPS。

  • 关键验证指标：

    • 监控连接池的 active（活跃连接数）：若长期接近 maxTotal，需扩容。

    • 监控 borrowWaitTime（获取连接的等待时间）：若频繁超时，需优化配置。

2.2 连接释放可靠性

  • 确保释放：必须通过 try-finally 或 try-with-resources 确保连接归还：

    java

    复制

    下载

    // Java示例（Jedis）
try (Jedis jedis = pool.getResource()) { // 自动释放
    jedis.get("key");
}

  • 泄漏排查：若未正确释放连接，会导致连接池耗尽（即使 maxTotal 很大）。

    • 监控 idle（空闲连接数）：若 idle ≈ 0 且 active ≈ maxTotal，可能泄漏。

3. 高并发下的配置建议

3.1 参数设置
参数建议值说明
maxTotal200~500根据 QPS × 平均耗时 动态调整，初始可设置 200，逐步压测优化。
maxIdle与maxTotal相同避免连接频繁重建，最大化复用效率。
minIdle50~100预热连接，防止突发流量延迟。
maxWaitMillis100~500ms超时快速失败，避免线程阻塞。
3.2 架构优化

  1. 异步非阻塞客户端

    • 使用 Lettuce（支持Netty异步IO）替代Jedis，单连接可处理多请求。

    • 示例：异步模式下，maxTotal=50 即可支持数万QPS。

  2. Redis集群分片

    • 将流量分散到多个Redis节点，降低单节点连接压力。

  3. 本地缓存降级

    • 高频读请求使用本地缓存（如Caffeine），减少Redis访问。

4. 压测与监控

4.1 压测工具

  • redis-benchmark：测试Redis服务端极限性能。

    bash

    复制

    下载

    redis-benchmark -h host -p 6379 -a password -c 200 -n 1000000

    • -c 200：模拟200并发连接。

    • -n 1000000：发送100万请求。

  • JMeter：模拟真实业务请求，观察连接池表现。

4.2 监控指标
指标健康状态异常处理
active / maxTotal<80%≥90% 时扩容 maxTotal
borrowWaitTimeP99 < maxWaitMillis延长 maxWaitMillis 或优化代码
created / destroyed波动平稳，无陡增检查连接泄漏或 maxIdle 过低

5. 实战示例

场景

  • QPS=5万，平均请求耗时=2ms，要求响应时间≤50ms。

配置

yaml

复制

下载

redis:
  maxTotal: 300          # 理论最小连接数 = 50000 × 0.002 = 100，留3倍余量
  maxIdle: 300
  minIdle: 100
  maxWaitMillis: 50
验证结果

  • active 峰值 ≈ 120，borrowWaitTime P99=30ms，满足需求。

6. 结论

  • 无需盲目增大 maxTotal：通过提升连接复用效率（异步客户端、快速释放），maxTotal=200 可支持数万QPS。

  • 确保连接释放：代码中必须通过严格资源管理避免泄漏。

  • 组合优化：连接池参数 + 异步架构 + 集群分片，才是高并发场景的最优解。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2341921.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

快手砍掉本地生活的门槛

快手砍掉本地生活的门槛

一场本地商家的效率革命。 作者|景行 编辑|杨舟 “两斤鸡翅根七块九&#xff0c;两盒蓝莓九块钱&#xff0c;两公斤卫生纸十四块九一提。” 这是朝阳佳惠超市&#xff0c;在快手一则普通的短视频内容。 佳惠超市在辽宁省朝阳市有22家分店&#xff0c;打开佳惠超市的相关快手…
阅读更多...
Python基础语法3

Python基础语法3

目录 1、函数 1.1、语法格式 1.2、函数返回值 1.3、变量作用域 1.4、执行过程 1.5、链式调用 1.6、嵌套调用 1.7、函数递归 1.8、参数默认值 1.9、关键字参数 2、列表 2.1、创建列表 2.2、下标访问 2.3、切片操作 2.4、遍历列表元素 2.5、新增元素 2.6、查找元…
阅读更多...
【AI】Windows环境安装SPAR3D单图三维重建心得

【AI】Windows环境安装SPAR3D单图三维重建心得

效果一览 左图为原始单个图像&#xff0c;右图为通过SPAR3D重建后的三维建模&#xff0c;可以看出效果还是不错的。 本地环境配置 系统&#xff1a;Windows 11 专业版CPU&#xff1a;i5-13400F内存&#xff1a;32GBGPU&#xff1a;RTX3060 12GBcuda&#xff1a;11.8conda&…
阅读更多...
使用docker在manjaro linux系统上运行windows和ubuntu

使用docker在manjaro linux系统上运行windows和ubuntu

因为最近项目必须要使用指定版本的solidworks和maxwell&#xff08;都只能在win系统上使用&#xff09;, 且目前的ubuntu容器是没有桌面的&#xff0c;导致我运行不了一些带图形的ros2功能。无奈之下&#xff0c;决定使用docker-compose写一下配置文件&#xff0c;彻底解决问题…
阅读更多...
Redis（01）Redis连接报错Redis is running in protected mode……的解决方案

Redis（01）Redis连接报错Redis is running in protected mode……的解决方案

一、引言&#xff1a;从一个典型连接错误说起 在分布式系统开发中&#xff0c;Redis 作为高性能缓存中间件被广泛使用。 然而&#xff0c;当我们首次部署 Redis 并尝试从外部客户端连接时&#xff0c;常常会遇到以下错误&#xff1a; DENIED Redis is running in protected m…
阅读更多...
18487.1-2015-解读笔记之四-交流充电之流程分析

18487.1-2015-解读笔记之四-交流充电之流程分析

前面简单分析了国标交流充电桩插枪监测逻辑和PWM控制逻辑&#xff0c;下面简单分析一下交流充电流程 附录A 交流充电连接过程和控制时序如下&#xff1a; 由此可以将充电流程大概分为几个阶段&#xff1a; 1.充电连接阶段 充电连接阶段CC&#xff08;电阻由无穷大到R4RC&…
阅读更多...
Linux 管道理解

Linux 管道理解

一、什么是管道 1.1 unix中最古老的进程间通信 1.2 一个进程链接到另一个进程的数据流称为“管道”&#xff1a; 图解&#xff1a; 二、管道通信的原理 2.1当我们创建一个进程然后打开一个文件的时候 会经过以下步骤&#xff1a; ①首先要描述这个进程&#xff0c;为这个…
阅读更多...
国产RK3568+FPGA以 ‌“实时控制+高精度采集+灵活扩展”‌ 为核心的解决方案

国产RK3568+FPGA以 ‌“实时控制+高精度采集+灵活扩展”‌ 为核心的解决方案

RK3568FPGA方案在工业领域应用的核心优势 一、‌实时性与低延迟控制‌ ‌AMP架构与GPIO中断技术‌ 通过非对称多处理架构&#xff08;AMP&#xff09;实现Linux与实时操作系统&#xff08;RTOS/裸机&#xff09;协同&#xff0c;主核负责调度&#xff0c;从核通过GPIO中断响应紧…
阅读更多...
Pycharm（十五）面向对象程序设计基础

Pycharm（十五）面向对象程序设计基础

目录 一、面向对象基本概述 class 类名： 属性（类似于定义变量） 行为（类似于定义函数，只不过第一个形参要写self） 二、self关键字介绍 三、在类内部调用类中的函数 四、属性的定义和调用 五、魔法方法init方法 六、魔法方法str和del方法 七、案例-减肥 一、…
阅读更多...
华三（H3C）与华为（Huawei）设备配置IPsec VPN的详细说明，涵盖配置流程、参数设置及常见问题处理

华三（H3C）与华为（Huawei）设备配置IPsec VPN的详细说明，涵盖配置流程、参数设置及常见问题处理

以下是针对华三&#xff08;H3C&#xff09;与华为&#xff08;Huawei&#xff09;设备配置IPsec VPN的详细说明&#xff0c;涵盖配置流程、参数设置及常见问题处理&#xff1a; 一、华三&#xff08;H3C&#xff09;设备IPsec VPN配置详解 1. 配置流程 华三IPsec VPN配置主要…
阅读更多...
店匠科技摘得 36 氪“2025 AI Partner 创新大奖”

店匠科技摘得 36 氪“2025 AI Partner 创新大奖”

全场景 AI 方案驱动跨境电商数智化跃迁 4 月 18 日,36 氪 2025 AI Partner 大会于上海盛大开幕。大会紧扣“Super App 来了”主题,全力探寻 AI 时代的全新变量,探索 AI 领域下一个超级应用的无限可能性。在此次大会上,跨境电商独立站 SaaS 平台店匠科技(Shoplazza)凭借“店匠跨…
阅读更多...
Joint communication and state sensing under logarithmic loss

Joint communication and state sensing under logarithmic loss

摘要——我们研究一种基本的联合通信与感知设置&#xff0c;其中发射机希望向接收机传输一条消息&#xff0c;并同时通过广义反馈估计其信道状态。我们假设感知目标是获得状态的软估计&#xff08;即概率分布&#xff09;&#xff0c;而非通常假设的点估计&#xff1b;并且我们…
阅读更多...
Linux:41线程控制lesson29

Linux:41线程控制lesson29

1.线程的优点&#xff1a; • 创建⼀个新线程的代价要⽐创建⼀个新进程⼩得多 创建好线程只要调度就好了 • 与进程之间的切换相⽐&#xff0c;线程之间的切换需要操作系统做的⼯作要少很多 为什么&#xff1f; ◦ 最主要的区别是线程的切换虚拟内存空间依然是相同的&#x…
阅读更多...
HTMLCSS实现网页轮播图

HTMLCSS实现网页轮播图

网页中轮播图区域的实现与解析 在现代网页设计中&#xff0c;轮播图是一种常见且实用的元素&#xff0c;能够在有限的空间内展示多个内容&#xff0c;吸引用户的注意力。下面将对上述代码中轮播图区域的实现方式进行详细介绍。 一、HTML 结构 <div class"carousel-c…
阅读更多...
Java基础第21天-正则表达式

Java基础第21天-正则表达式

正则表达式是对字符串执行模式匹配的技术 如果想灵活的运用正则表达式&#xff0c;必须了解其中各种元字符的功能&#xff0c;元字符从功能上大致分为&#xff1a; 限定符选择匹配符分组组合和反向引用符特殊字符字符匹配符定位符 转义号\\:在我们使用正则表达式去检索某些特…
阅读更多...
CSGO 盲盒开箱系统技术实现深度解析

CSGO 盲盒开箱系统技术实现深度解析

一、系统架构设计 &#xff08;一&#xff09;前后端分离架构 采用前后端分离模式&#xff0c;后端专注业务逻辑处理与数据管理&#xff0c;前端负责用户交互界面呈现。后端通过 RESTful API 与前端进行数据交互&#xff0c;这种架构能有效提高开发效率&#xff0c;便于团队分…
阅读更多...
JS通过GetCapabilities获取wms服务元数据信息并在SuperMap iClient3D for WebGL进行叠加显示

JS通过GetCapabilities获取wms服务元数据信息并在SuperMap iClient3D for WebGL进行叠加显示

获取wms服务元数据信息并在三维webgl客户端进行叠加显示 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><tit…
阅读更多...
7N60-ASEMI无人机专用功率器件7N60

7N60-ASEMI无人机专用功率器件7N60

编辑&#xff1a;LL 7N60-ASEMI无人机专用功率器件7N60 型号&#xff1a;7N60 品牌&#xff1a;ASEMI 封装&#xff1a;TO-220F 最大漏源电流&#xff1a;7A 漏源击穿电压&#xff1a;600V 批号&#xff1a;最新 RDS&#xff08;ON&#xff09;Max&#xff1a;1.20Ω …
阅读更多...
Pytorch图像数据转为Tensor张量

Pytorch图像数据转为Tensor张量

PyTorch的所有模型&#xff08;nn.Module&#xff09;都只接受Tensor格式的输入&#xff0c;所以我们在使用图像数据集时&#xff0c;必须将图像转换为Tensor格式。PyTorch提供了torchvision.transforms模块来处理图像数据集。torchvision.transforms模块提供了一些常用的图像预…
阅读更多...
Java 加密与解密：从算法到应用的全面解析

Java 加密与解密：从算法到应用的全面解析

Java 加密与解密&#xff1a;从算法到应用的全面解析 一、加密与解密技术概述 在当今数字化时代&#xff0c;数据安全至关重要。Java 加密与解密技术作为保障数据安全的关键手段&#xff0c;被广泛应用于各个领域。 加密是将明文数据通过特定算法转换为密文&#xff0c;使得…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023