太多的连接

最新推荐文章于 2024-08-27 19:45:00 发布
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#MySQL

本文详细介绍了遇到MySQL连接数过多错误时的解决方案，通过修改my.ini文件中的最大连接数配置，从根源上解决问题。包括错误信息解析、错误原因分析及具体的配置调整步骤。

今天开发项目的时候，总是报错，可是就是找不出原因，后来根据抱错的提示，进行了中文翻译

 

Data source rejected establishment of connection,  message from server: "Too many connections"

 

“太多的连接”

 

上网查了，只要在Mysql的my.ini配置文件的大约93行处，把最大连接数改为500~1000之间就可以了

 

无法连接 MKS:套接字连接尝试次数太多正在放弃
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流年烟火
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但是创建client时报错太多连接
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<think>好的，我现在需要帮助用户解决在使用FastAPI和aioredis时出现的“太多连接”错误。首先，我得理解用户的问题。用户提到他们遇到了“too many connections”错误，这通常意味着Redis的连接数超过了服务器设置的最大限制。结合用户之前的对话，他们已经集成了aioredis，并且可能没有正确管理连接池，导致连接泄漏。 接下来，我要回顾之前的回答。之前我提到使用连接池，通过依赖项来获取连接，并在结束时关闭。但用户现在遇到了问题，可能是在实际使用中没有正确释放连接，或者连接池配置不当。需要检查是否正确使用了连接池，是否有未关闭的连接。 然后，我需要参考用户提供的引用内容。引用[2]提到了TNS-12518错误，涉及太多打开的文件，这可能与系统级别的文件描述符限制有关。但用户的问题更直接指向Redis的连接数过多，所以重点应在连接池管理和资源释放上。 可能的解决方案包括： 1. 确保使用连接池而非单个连接：用户可能在每个请求中创建新连接，而不是复用连接池中的连接。需要检查代码是否正确使用from_url创建连接池，并且作为依赖项注入。 2. 连接池大小配置：检查max_connections参数是否合理，设置过小可能导致连接不足，但用户的问题相反，是太多连接，所以可能没有正确复用连接，导致连接数累积。 3. 正确关闭连接：在依赖项的finally块中关闭连接，但需要确认是否每个请求结束后都正确关闭了连接。如果使用了Redis实例，可能需要确保close()和wait_closed()被调用。 4. 检查依赖项的生命周期：FastAPI的依赖项默认是单例的，但如果每次请求都创建新实例，可能导致连接未释放。需要确认get_redis_pool是否是异步生成器，使用yield正确管理上下文。 5. 系统资源限制：如用户引用中的Solaris错误，检查系统的文件描述符限制，使用ulimit -n查看，必要时增加限制。 6. 使用上下文管理器：确保每次使用Redis连接时都通过async with来管理，避免连接未释放。 7. 检查代码中的循环或频繁调用：是否有代码在短时间内创建大量连接而未释放，例如在循环内部创建连接。 8. 更新库版本：确认aioredis和FastAPI的版本是否最新，可能存在已知的bug修复。 此外，用户可能没有正确复用连接池，例如在每个请求中创建新的连接池而不是全局复用。需要确保连接池是应用启动时创建，并在整个应用生命周期内重复使用。 可能的测试步骤：检查Redis的当前连接数（使用CLIENT LIST命令），模拟请求后观察连接是否增加并未释放。确认依赖项是否正确关闭连接，是否有异常导致finally块未执行。 最后，总结解决方案：正确配置连接池参数，确保连接正确关闭，检查系统限制，使用适当的上下文管理，并验证依赖项的生命周期管理。</think>以下为解决 FastAPI 与 aioredis 集成时出现 "Too Many Connections" 错误的完整方案，结合引用内容与实际场景分析： --- ### 问题根源分析 当 Redis 服务器返回 `ERR max number of clients reached` 或系统报错 `Too many open files` 时，通常由以下原因导致： 1. 未正确复用 Redis 连接池 2. 未及时释放已建立的连接 3. 连接池配置与系统限制不匹配（参考引用[2]的文件描述符限制） 4. 异步生成器未正确关闭连接 --- ### 解决方案分步说明 #### 1. 标准化连接池管理（核心修复） 使用 `aioredis.from_url` **全局连接池** 替代局部创建连接，避免每个请求创建新连接： ```python from fastapi import Depends, FastAPI from aioredis import Redis, from_url from contextlib import asynccontextmanager app = FastAPI() @asynccontextmanager async def lifespan(_: FastAPI): # 应用启动时创建全局连接池 app.state.redis = await from_url( "redis://localhost", decode_responses=True, max_connections=50, # 根据服务器配置调整 socket_keepalive=True # 保持长连接 ) yield # 应用关闭时清理连接池 await app.state.redis.close() await app.state.redis.wait_closed() async def get_redis() -> Redis: # 从全局池获取连接 return app.state.redis ``` #### 2. 强制上下文管理（预防泄漏） 使用 `async with` 确保操作完成后自动释放连接： ```python @app.get("/data/{key}") async def get_data(key: str, redis: Redis = Depends(get_redis)): async with redis.client() as conn: value = await conn.get(key) return {"value": value} ``` #### 3. 系统级优化（参考引用[2]） 检查并调整操作系统限制： ```bash # 查看当前限制 ulimit -n # 临时修改（Linux） sudo sysctl -w fs.file-max=100000 echo "fs.file-max = 100000" | sudo tee -a /etc/sysctl.conf # 用户级限制 echo "* soft nofile 65535" | sudo tee -a /etc/security/limits.conf ``` #### 4. Redis 服务端配置优化 修改 `/etc/redis/redis.conf`： ```conf maxclients 10000 # 根据硬件调整 timeout 300 # 自动关闭空闲连接 tcp-keepalive 60 # 保持活跃检测 ``` #### 5. 连接泄漏检测 在 Redis CLI 中监控连接状态： ```bash redis-cli client list | grep -v "age=0" # 观察未释放的长时间连接 ``` --- ### 高级防护措施 1. **熔断机制**：使用 `tenacity` 库添加重试逻辑 ```python from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10)) async def safe_redis_operation(): # 业务逻辑 ``` 2. **连接池监控**（参考引用[4]的动态加载原理）： ```python @app.get("/redis_metrics") async def redis_metrics(redis: Redis = Depends(get_redis)): info = await redis.info("clients") return { "connected_clients": info["connected_clients"], "max_connections": info["maxclients"], "connection_usage": f"{info[&#39;connected_clients&#39;]/info[&#39;maxclients&#39;]:.1%}" } ``` --- ### 典型错误场景修复示例 **错误代码模式**： ```python # ❌ 每个请求创建新连接 @app.get("/bad_endpoint") async def bad_example(): redis = await from_url("redis://localhost") await redis.set("test", 1) return {"status": "leaking connection!"} ``` **修正方案**： ```python # ✅ 使用全局连接池 @app.get("/good_endpoint") async def good_example(redis: Redis = Depends(get_redis)): async with redis.client() as conn: await conn.set("test", 1) return {"status": "connection managed"} ``` --- ### 性能验证方法 1. 使用压力测试工具验证： ```bash wrk -t12 -c400 -d30s http://localhost:8000/your_endpoint ``` 2. 监控连接增长曲线： ```python watch -n 1 "redis-cli info clients | grep connected_clients" ``` ---
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