scala版本的redis连接个数超过上限

银行客户分群实战:规则驱动+Spark Scala落地六类业务标签 客户分群是金融数据分析的核心基础能力,其本质是将海量客户按行为、价值与风险特征进行可解释、可执行的结构化划分。原理上需兼顾统计规律性与业务可追溯性,避免黑盒模型带来的监管与协作障碍;技术价值体现在支撑精准营销、流失预警与产品推荐等关键动作,显著提升ROI与合规性;典型应用场景包括信用卡分期名单筛选、理财客户触达及高风险客户干预。本文基于真实银行项目,详解如何用Spark SQL宽表构建、Scala规则引擎与RFLM生命周期模型,实现六类可运营客户分群——不依赖AI平台,直连BI与营销中台,强调可解释性、稳定 阅读详情

被redis连接池折磨有三天了,每次压测三个小时后在凌晨两点被运维通知,连接数超过上限

用redis-cli命令连上redis, 输入info命令,看到连接数高达一万,真特么吓人,正常来说二十几个是正常的

我用flink的24slots消费kafka的24个分区,正常来说就是24个左右

如果着急找解决方案,直接看最后的代码就可以了

 

交代下项目背景

项目是用flink消费kafka中的实时流,单条逐条处理,输出结果写会kafka, 在单条处理过程中会操作redis,包括读,写,exists, 设置超时时间

整个项目是scala做的

业务是广告业务的实时计费

 

先贴上现在的代码,没有用jedis,因为所有函数的写法差不多,主要是try…catch…finally中的代码块,所以就粘贴一个get方法

import com.redis.RedisClientPool
object RedisUtil {
  var propMap: Map[String, String] = LoadProperties.loadProperties()
  implicit val clients = new RedisClientPool(propMap("redis.host"), 
  propMap("redis.port").toInt,
    database = propMap("redis.db").toInt, secret = propMap.get("redis.auth"), 
  maxConnections = 100, maxIdle = 30)

def get(key:String):String= {
  clients.withClient(client => {
    val res = client.get(key)
    val result = if (res.nonEmpty) res.get else ""
    return resul
WebSocket压力测试实战:连接保活、吞吐量与并发连接数深度解析 在实时交互应用开发中,WebSocket协议是实现全双工、长连接通信的核心技术,它彻底改变了传统的HTTP请求-响应模式。其工作原理在于建立持久的双向通信通道,允许数据在客户端与服务器间自由流动,从而支撑了金融行情推送、在线协同编辑等对实时性要求极高的场景。这项技术的核心价值在于提供了低延迟、高并发的实时数据交换能力,是构建现代交互式应用的基石。为了确保服务的稳定与高性能,对其进行全面的压力测试至关重要,这涉及到对连接保活能力、消息吞吐量和并发连接数三大核心指标的评估。本文聚焦于WebSocket压力测试的 阅读详情

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