破解redis连接拥堵一种优化思路（处理redis链接过多）

Redis连接拥堵是指在大量客户端对Redis服务大量请求连接时可能出现的拥堵，这可能导致服务器发生故障，以至于应用无法正常运行。本文结合实际经验，提出一种优化redis连接拥堵的方法，从而保证服务的及时响应，提高服务的并发场景处理性能。

具体来说，优化redis连接拥堵的思路如下：

一、客户端采用连接池对客户端连接redis服务器进行管理，以缩小最大连接数：

客户端采用连接池来管理redis客户端的连接，为客户端分配空闲的连接，空闲连接释放后可以从连接池再次获取，减少了生成新的连接，并缩小最大连接数，也能够保证客户端及时有效的使用redis服务，减少连接异常的发生。

以NodeJS代码实现：

const {Pool} = require('generic-pool');
const pool = new Pool({
  name: 'redis',
  create: async () => {
    const redis = require('redis')
    return redis.createClient();
  },
  destroy: async (redis) => {
    redis.quit();
  }
});
// 使用连接
async (callback) => {
  const redisClient = awt pool.acquire();
    
  try {
    // 使用redisClient
  } finally {
    awt pool.release(redisClient);
  }
}

二、使用分片技术，将数据分片存储到多个redis实例中

在大量数据操作时，服务器经常会出现连接拥堵，此时可以采用分片技术，将数据分片存储在全量实例中，减少单个实例的负荷，最大可以将一部分客户端数据存储在多台Redis服务器，减少瓶颈引起的连接拥堵。

在NodeJs代码实现，我们可以使用redis分片模块`ioredis-node-cluster`。

const redis = require('ioredis-node-cluster');
const cluster = new Redis.Cluster([
  {
    host: '127.0.0.1',
    port: 6379
  },
  {
    host: '127.0.0.1',
    port: 6380
  }
]);
// 操作redix数据
cluster.get('test');
cluster.set('test', 'foo');
   

以上是优化redis连接拥堵的一种思路，可以大量减少服务器出现故障，以及提高服务的并发处理性能。优化redis连接拥堵需要根据业务场景，不断检测并调整，以保证服务的可靠性。