微服务系统的Redis连接优化之路（微服务redis连接数）

Redis作为An in-memory data structure store由于其极其简单以及读写非常快，已经成为当今存储技术中热门的一种备选，被广泛用于替代RDBMS，NoSQL，它也被广泛用于管理缓存，分布式锁，数据库聚合，分布式队列和其他复杂的微服务系统中。

针对微服务系统，特别是基于spring cloud的架构，有大行业普遍的一种使用方式

架构，就是将许多服务实现为一个单独的基本构件(服务)，每个服务的构件独立的运行在不同的实例，即每个服务即是一个实例，由一个独立的进程来维护，这样更加方便地进行服务的管理及解耦。基于这种微服务系统的架构较多的情况下，就会有许多个单独的Redis实例，这时就要考虑如何进行Redis连接优化，保证服务的稳定运行。

对于Redis连接优化，需要注意连接池设置以及如何批量处理任务，这里以Jedis操作Redis举例，说明具体的优化方式：

1. 连接池设置：在使用Jedis连接Redis之前，最好定义用于构建Redis连接池的资源配置。可以设置最大和最小连接池大小，以及设置它们最大的等待时间：

“`JAVA

// 连接池配置

JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();

poolConfig.setMaxTotal(50);

poolConfig.setMaxIdle(10);

poolConfig.setMaxWtMillis(1000);

poolConfig.setTestOnBorrow(true);

2. 批处理命令：为了使用最佳的性能，需要正确使用批量处理命令，可以减少针对Redis请求的数量，如，使用pipeline处理多条请求时，可以减少网络延迟：

```JAVA
    // 批量处理命令
    try (Jedis jedis = pool.getResource()) {
            Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
            pipeline.incr("counter");
            pipeline.incr("counter");
            pipeline.incr("counter");
            pipeline.incr("counter");
            pipeline.incr("counter");
            pipeline.sync();
        }

3. 确保有良好的错误处理机制，如服务器挂掉，网络不稳定，Redis无法及时返回结果时，应当正确处理Redis连接状态：

“`JAVA

// 错误反馈

try (Jedis jedis = pool.getResource()) {

String counterValue = String.valueOf(jedis.incr(“counter”));

if (counterValue == null || counterValue.equals(“”)) {

// 抛出异常或者重试

}

}

除了以上讨论的3点，还可以尝试其他办法如Lettuce框架，或者试试Redisson框架等方案，这边就不多说了。当涉及到Redis优化的时候，请务必仔细考虑服务的架构，以及连接池设置，批量处理等，以此来保证性能优化。