Redisson连接泄漏问题分析与解决方案
2025-05-09 12:46:27作者:曹令琨Iris
问题背景
在使用Redisson 3.31.0版本与Redis 7.2.2集群时,开发人员发现了一个严重的连接泄漏问题。初始配置预期只建立80个连接(主节点20个,每个从节点20个×3个从节点),但实际上连接数会随时间持续增长,最终导致Redis服务器不堪重负而崩溃。
问题现象
从日志和监控中可以观察到以下异常现象:
- 应用启动初期建立约40个连接
- 几小时后连接数增长到80个
- 继续运行后连接数突破150个
- 生产环境中甚至出现50,000+的异常连接数
这种连接数的持续增长明显超出了配置的预期范围,最终导致Redis服务器资源耗尽。
配置分析
问题出现时的Redisson配置如下:
Config config = new Config();
config.useSentinelServers()
.setMasterName(properties.getMaster())
.setDatabase(Integer.parseInt(properties.getIndex()))
.addSentinelAddress(sentinelNodes)
.setPassword(properties.getChecksum())
.setConnectTimeout(30000)
.setTimeout(10000)
.setRetryAttempts(3)
.setRetryInterval(1000)
.setMasterConnectionPoolSize(20)
.setSlaveConnectionPoolSize(20)
.setMasterConnectionMinimumIdleSize(10)
.setSlaveConnectionMinimumIdleSize(10)
.setKeepAlive(true);
config.setThreads(2);
config.setNettyThreads(2);
config.setCodec(new JsonJacksonCodec());
config.setLockWatchdogTimeout(DEFAULT_LOCK_WATCHDOG_TIMEOUT);
理论上,这个配置应该限制连接池大小为:
- 主节点:20个连接
- 每个从节点:20个连接
- 3个从节点总计:60个连接
- 总连接数:80个
问题根源
通过分析日志和Redisson源码,发现问题的根本原因在于:
- 连接池管理异常:Redisson在某些异常情况下未能正确释放连接回连接池
- 哨兵模式下的连接处理:与哨兵节点的交互过程中存在连接泄漏
- 连接重用机制缺陷:虽然配置了
setKeepAlive(true),但连接生命周期管理仍存在问题
解决方案
该问题已在Redisson的后续版本中修复。对于使用3.31.0版本的用户,建议采取以下措施:
- 升级Redisson版本:这是最直接的解决方案,新版本已修复连接泄漏问题
- 监控连接数:在生产环境中实施严格的Redis连接数监控
- 调整配置参数:适当降低连接池大小,减轻泄漏影响
- 实施连接回收策略:定期重启应用以强制释放泄漏的连接
最佳实践建议
为避免类似问题,建议在使用Redisson时:
- 始终使用最新稳定版本
- 合理设置连接池大小,避免过度配置
- 实施完善的监控告警机制
- 定期检查连接数增长情况
- 在测试环境中充分验证连接管理行为
通过以上措施,可以有效预防和解决Redisson连接泄漏问题,确保Redis服务的稳定运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
341
405
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178