Redis连接池调整提高服务性能（redis设置连接池数量）

Redis连接池调整：提高服务性能

Redis是一种数据结构服务器，可以用作缓存、数据库和消息代理。Redis作为一种高性能的NoSQL数据库，现在已经被广泛使用。然而，一个常见的问题是，Redis在处理高并发请求时可能会出现性能问题。为了提高Redis服务的性能，我们可以将重点放在连接池调整上。

一些技巧如下：

1. 调整最大连接数

Redis的连接池默认设置为10000。这对于处理大量请求的网站来说不是一个问题，但是如果您的站点并发性相对较低，则可以将连接池的大小调整到适当的大小。为此，您可以使用如下命令：

config set maxclients 1000

2. 优化连接的复用

默认情况下，Redis连接是“单线程”的。这意味着它一次只能处理一个请求，因此，对于多个客户端同时发起的请求，需要在等待之后再一次性处理。为了改善这个问题，我们可以重用连接。这意味着，一个连接可以处理多个请求，而无需等待每个请求结束。由于Redis支持连接共享，因此我们可以尝试将连接持久化，以便它们可被共享。

以下是一个示例脚本，可以用于Redis连接复用的优化：

def get_redis_connection():
    # Use a module-level pool to avoid overhead of connecting to Redis for every single request
    redis_url = os.getenv('REDIS_URL', 'redis://localhost:6379/0')
    pool = get_redis_pool(redis_url, max_connections=5, db=0)
    return redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
REDIS_POOLS = {}

def get_redis_pool(redis_url, **kw):
    redis_url_parsed = urlparse.urlparse(redis_url)
    db = kw.pop('db', 0)
    max_connections = int(kw.pop('max_connections', 10))
    if redis_url_parsed.path:
        db = int(redis_url_parsed.path.split('/')[1] or 0)
    if 'max_idle' not in kw:
        kw['max_idle'] = 4 * max_connections
    key = (redis_url, db, max_connections, kw.get('socket_timeout', 2))
    pool = REDIS_POOLS.get(key)
    if not pool:
        connection_kwargs = {
            'host': redis_url_parsed.hostname,
            'port': redis_url_parsed.port,
            'socket_timeout': kw.get('socket_timeout', 2),
            'db': db,
            'client_name': kw.get('client_name', None),
            'password': redis_url_parsed.password,
        }
        pool = redis.ConnectionPool(**connection_kwargs)
        REDIS_POOLS[key] = pool

    return pool

通过这个脚本，我们可以共享连接池，从而避免不必要的性能损失。

3. 调整timeout时间

如果你正在使用Redis作为缓存，那么你可能会经常有缓存丢失的问题。这是因为默认情况下，Redis服务器的超时时间比较短，如果在一段时间内没有收到任何请求，Redis将自动释放连接、内存和其他资源。为了避免这种情况，我们可以增加timeout时间，例如：

config set timeout 600

这将将超时时间增加到10分钟，从而确保您的缓存得到充分利用。

总结：Redis连接池是提高性能的一个关键点，可以通过调整连接数、优化连接复用和调整timeout等方面，来优化Redis的性能。稍加调整，即可大大提高Redis服务的开销和响应速度。