Redisson连接池中Slave节点不可用问题分析与解决方案
问题背景
在使用Redisson 3.18版本连接Redis集群时,当Elasticache的从节点(slave)发生故障后,虽然请求被正确路由到主节点(master),但在从节点恢复后,系统却出现了连接池无法正常工作的现象。具体表现为客户端无法从连接池获取可用的Redis连接,并抛出"SlaveConnectionPool no available Redis entries"的错误。
错误现象分析
从日志中可以观察到两个关键错误信息:
-
连接池耗尽错误:系统报告无法初始化足够数量的连接,实际初始化连接数为0,而预期需要24个连接。这表明连接池完全无法建立新的连接。
-
连接冻结问题:系统尝试解冻被冻结的连接失败,冻结原因为"RECONNECT"。同时显示订阅连接和普通连接的数量均为0,表明连接池处于不可用状态。
根本原因
这个问题主要源于Redisson在从节点故障恢复后的连接池管理逻辑存在缺陷:
-
当从节点故障时,连接池会将这些连接标记为不可用,并尝试定期检查从节点是否恢复。
-
在从节点恢复后,连接池的重连机制未能正确处理恢复的连接,导致连接池中的连接持续处于"冻结"状态。
-
配置参数
failedSlaveCheckInterval
(60秒)和failedSlaveReconnectionInterval
(3秒)决定了检查频率和重试间隔,但这些参数在此场景下未能有效解决问题。
解决方案
Redisson在3.23.2版本中修复了这个问题。升级到该版本可以解决从节点恢复后连接池不可用的问题。
对于无法立即升级的用户,可以考虑以下临时解决方案:
-
调整连接池参数:
- 适当增大
slaveConnectionMinimumIdleSize
和slaveConnectionPoolSize
- 缩短
failedSlaveCheckInterval
和failedSlaveReconnectionInterval
的值
- 适当增大
-
实现自定义健康检查: 可以扩展Redisson的连接管理逻辑,实现更积极的从节点健康检查机制。
-
故障转移策略: 考虑配置更积极的故障转移策略,在主从切换时更快地重建连接池。
最佳实践建议
-
监控连接池状态:实现连接池健康状态的监控,及时发现连接池异常。
-
合理的连接池配置:根据实际业务负载设置适当的连接池大小和超时参数。
-
定期升级:保持Redisson客户端版本更新,以获取最新的稳定性改进和bug修复。
-
多AZ部署:对于关键业务,考虑跨可用区部署Redis节点,提高可用性。
通过理解这个问题及其解决方案,开发者可以更好地设计和管理基于Redisson的Redis连接,确保系统的高可用性和稳定性。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~057CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









