高并发情况下的redis链接处理

项目中用到redis,之后的高并发环境下测试,发现经常出现链接获取不到的问题。
最后修改的代码如下:

Jedis jedis = jedisPool.getResource();
boolean success = true;
try {
if(jedis == null){
Product product = productDao.findProductById(id);
return product;
}
String json = jedis.hget(JedisKeyConstants.PRODUCT_CONFIG__CACHE_KEY, id);
if (StringUtils.isNotBlank(json)) {
return JSON.parseObject(json, Product.class);
}else{
Product product = productDao.findProductById(id);

if (product != null) {
Transaction t = jedis.multi();

//t.hdel(key, field)
//t.del(JedisKeyConstants.PRODUCT_CONFIG__CACHE_KEY);
t.hset(JedisKeyConstants.PRODUCT_CONFIG__CACHE_KEY, product.getId(), JSON.toJSONString(product));

t.exec();

jedis.bgsave();
return product;
}
}
} catch (Exception e) {
success = false;
if(jedis != null){
jedisPool.returnBrokenResource(jedis);
}
} finally{
if(success && jedis != null){
jedisPool.returnResource(jedis);
}

}

### Redis 高并发处理最佳实践与优化方案 #### 1. 设计原则 为了应对高并发场景,Redis 的缓存设计需遵循一定的原则。其中 **高可用性** 是至关重要的因素之一[^1]。这可以通过部署 Redis 主从复制结构以及哨兵模式来实现自动故障转移,从而保障服务的持续性和稳定性。 #### 2. 架构示例 采用分布式架构可以显著提升系统的吞吐能力和扩展性。例如,利用 Redis Cluster 或者 Twemproxy 来分片数据,使得单台服务器的压力得以分散到多节点上。这种分布式的负载均衡机制能够支持更高的 QPS(每秒查询数)。 #### 3. 数据持久化与高可用 对于需要长期保存的重要数据,在考虑性能的同时也应兼顾安全性。因此实施 RDB/AOF 持久化策略是非常必要的[^2]。合理设置快照频率和日志追加方式可以在发生意外宕机时减少数据丢失风险。 #### 4. 客户端连接管理 当面对大量客户端请求时,有效的连接池管理和超时控制显得尤为重要。通过限制最大连接数、启用 keep-alive 功能等方式降低频繁建立断开TCP链接带来的资源消耗[^4]。 #### 5. 批量操作优化 - Pipeline 技术应用 针对多次连续的小型读写请求,使用 Pipelining 可以极大提高效率。它允许将多个命令打包发送给服务器一次完成响应解析过程,而不是每次单独交互等待返回结果。 ```python import redis r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) pipeline = r.pipeline() for i in range(1000): pipeline.set(f'key{i}', f'value{i}') response = pipeline.execute() # 发送所有指令并获取批量结果 ``` #### 6. 错误恢复机制 考虑到极端情况下可能出现的服务中断问题,则有必要预先制定相应的降级预案。比如通过对关键组件如 `RedisCache` 和 `RedisLock` 添加 AOP 切面监控其运行状态;一旦检测到异常则切换至本地缓存或其他备用存储介质继续工作直至主服务恢复正常[^3]。 #### 7. 参数调优 最后不要忽略对默认参数值进行针对性调整的可能性。某些特定业务逻辑可能要求特殊的内存分配比例或者更激进的淘汰算法等设定项都需要经过充分测试验证后再投入生产环境[^5]。 ---
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