零、背景
这个客户端起源于我们一个系统的生产问题。
一、问题的发生
在我们的生产环境上发生了两次redis服务端连接数达到上限（我们配置的单节点连接数上限为8000）导致无法创建连接的情况。由于这个系统生产环境的redis集群的tps达到百万级，所以发生了这个情况的后果是非常严重的，有的业务会发生缓存穿透的情况，有的业务会直接报错。
二、问题分析
在生产环境上每个redis节点的tps上限在50000左右，我们监控redis的slowlog的阀值设置为0.1ms，也就是说如果服务端慢到10000tps时就会触发报警，但在问题发生当时并没有报警。实际上这是我们的一个失误：如果redis一个服务节点是独享一个cpu核的，那么按照redis的机制是可以推测出slowlog是不可能会有“慢”的结果的。那么如果慢一定不是在redis本身的处理上，有可能是塞在epoll上或者网络上。但我们并没有发现有任何地方有异常（包括网络）。
我们并没有查到故障发生在哪里，但故障的确就发生了，这是很离奇的。
最后我们只能进行了推测：正常情况下整个集群的速度是非常快的。监控设置的0.1ms的阀值虽然看起来是非常快（万分之一秒），但和正常情况下的平均响应时长来说还是慢了5倍的差距。也就是说，我们检测每一个地方都没有看到问题，可能只是因为检测的标准以及检测工具的能力（精确度）的问题。比如说：平时单节点平均处理能力在0.02ms每个命令，但当慢（无论慢在哪里）到0.05ms的时候我们是没能监控出来的，而实际上这个时候问题已经发生了。假设网络因未知原因卡了一秒钟，那么就会有几十万到一百万个请求塞在网络上，客户端因请求还没有返回，新的请求就会向连接池申请新的连接，如果服务端没有保留足够的buffer来处理瞬间多出来的请求，那么很有可能在这个时候发生一个雪崩效应——连接数瞬间达到上限。
三、临时解决
当时在故障处理时，我们采取了比较粗爆但有效的办法：减少客户端的数量。我们停掉了相关服务的一半节点，使所有运行节点的线程池即使全部打满也不会达到redis服务端的上限，这样当业务消费一段时间后，请求降下来了，再启动被关掉的服务。
当天晚上我们对redis集群进行了扩容，保留了更大的buffer，使应对异常冲击的能力提高一些。
这些只是临时的解决方案，治标不治本的。所以还是需要更进一步研究更好的解决方案。
这里需要说明一点：为什么服务可以停掉一半？如果服务停掉了一半，前端的请求会不会把服务的cpu打满，导致服务挂掉呢？
这里是因为：
1.服务端对所有的rest/http接口以及rpc接口都做了隔离限流，每任何一个接口超过一定的并发之后，后面的请求就会马上报错，保证服务的安全。
2.用户端是移动App，在移动端我们对所有重要业务做了统一的重试机制，如果没有传上来的，可以在一定时间之后再次重试。
所以这里服务端减少服务能力的情况下，并不会导致严重的业务问题，但是会使业务数据上传变慢一些。
四、原理分析
当时我们的客户端用的是jedis，连接的管理用的是jedis自带的。
因为redis服务端的每个节点的数据是不同的，所以在长时间的调用下，每个客户端一定会访问到每个服务端节点。这样的话，服务端每个节点的连接数就并不取决于服务端集群的大小，而取决于客户端集群的大小。
如下图所示：如果客户端有2个，每个客户端的连接池上限是40个连接，那么无论服务端是多少个节点，每个节点的连接数量的上限应该是40*2=80个。
那么问题来了：服务端的每个节点处理能力是有限的，连接数过多是没有意义的，如果每个服务端的连接上限是10000个，每个客户端的连接池上限是100个，那么在理论上要保证连接安全，客户端的节点数上限是10000/100=100个。但如果我们需要更大的业务处理能力（业务应用集群的节点数需要超过100个）的情况下，怎么办呢？
五、一个想法
从理论上说，1个连接是可以达到一个网卡的带宽极限的，那么是否有可能做到每个redis客户端只有一个连接，却可以达到原来n多个连接一样的性能（甚至更好）呢？
六、研究业界现有方案
带着问题，我们用了两个月时间来研究测试各种业界公认的成熟方案（除了当时正在用的jedis客户端之外，还研究了twemproxy、Codis、redis 4.0 (cluster)、redisson），发现这些方案并没有让我们满意。下面说一下我们为什么不选择这些方案：
twemproxy：代理并不能完全解决连接数的问题，它只能让连接数少一些，而且代理大约有20%的性能损耗。
Codis：1.代理和twemproxy的差不多，也不能完全解决连接数的问题；2.Codis新版本没有节点失效的检测的能力；3.整个方案的部署比较麻烦。4.在增加节点时，集群会自动迁移数据（当然，这个不能说是缺点，但如果整个集群的内存达到几个T的情况下，内存的数据迁移会有什么后果不好预料（迁移数据导致网络塞住怎么办？迁移数据时服务会中段多长时间？））。
Redis cluster：1.必须做主备，当主备都挂了的情况下，不能自动摘除节点；2.在增加节点时，集群会自动迁移数据——这一点和Codis一样——我们宁可缓存穿透，也不希望他迁移数据（如果实现了一致性hash，那么会穿透的数据还是很少的——比如：如果我们服务已经有了100个节点，再加一个节点最多只会导致1%的数据失效）；
redisson：这个客户端用了nio机制，在异步操作的情况下的确会大大减少连接数，并且异步的性能非常好（极端的情况下，有可能是jedis的十倍）。但在同步的情况下就没那么乐观，还是需要多个连接才能勉强追得上jedis的速度。如果我们改用redisson的异步形式，则需要改业务代码，这是很难接受的——不过这里我认为是redisson的开发者们对代码的优化没有做到极致，因为在基础原理上nio可以达到的程度绝对可以比现在的redisson更好。
另外，如果采用短连接的形式的话，对性能的影响比较大，所以我们也不想牺牲长连接的优势。
既然找不到已经实现好的成熟方案，那么我们是否可以自己实现一个呢？
七、自己开发
目标很清晰：一个“新的jedis”，但每个客户端在连接每个服务节点时只连一个连接，最重要的是性能绝不可以比jedis差。
虽然目标很清晰，并且在基础原理上是可以达到的，但具体的技术细节确并不容易。目标是我定的，但我给不出在技术细节上的实现方案，后来我们部门内的一个码神想到了一个很好的实现方案。
具体原理是这样的：
1.redis的通信协议是tcp，这就提供了异步请求的基础——如果是同步的网络请求，客户端就需要等待服务端的响应，那么在等待这段时间里，带宽是空着的，这样要打满带宽就必然需要多个连接，所以，如果我们需要用一个连接打满带宽就必然需要用异步。
2.redis的命令协议上是没有在发送与接收之间建立对应关系的（没有msg_id之类的属性），这如果不停的发送与接收命令，应该如何告诉业务哪个接收到的数据属于应用事例的哪个线程呢？这里我们找到了一个很巧妙的对应关系：顺序。redis服务端是单线程的，那么服务端先接收到的命令必然先返回，同时，tcp协议又是保证顺序的，这就决定了我们可以用“顺序”做为“发”与“收”之间的对应协议。
3.为了不修改业务，我们必须用“新的原理”来实现“老的接口”，老接口都是同步操作的，那么这里的阻塞动作就一定要在客户端框架中来实现了。这里就要用到Future了。
最终的实现结果是：我们自己实现的新redis客户端框架SFedis访问每个服务节点只用1个连接，却比业界广泛使用的Jedis用多个连接还要快一点。
我们现在还没有实现异步接口，如果我们真的实现了异步接口，那么估计比redisson还要快。
另：在十一月的新书《决战618》我看到书中有写到京东也有用nio实现自己的redis客户端来解决连接数的问题，不过书中只有一句话讲这个，完全没有任何细节。
八、结果展示
我们有两个服务共用一个redis集群，下图是其中一个服务上线后的连接数监控图：
这里可以看到：一个服务上线之后的几天比上线前的几天，redis连接数直接腰斩了。
下图是另一个服务也上线之后的连接数监控图：
可以看到在第二个服务上线之后，连接数已经完全不再波动了（这里千万别误会：后面三天的线是平的，不代表没有服务。服务是正常运行的，而且运行得很健康），这里连接数停留在应用实例的个数上（58个）。
这里声明一下：这个系统是有做灰度的，在生产上有多个环境在跑不同的版本，上面的两个截图是一个小环境上线前后的监控情况，所以节点数比较少，只有58个。而且这个小环境在性能上留的buffer是比较充足的，所以平时的redis连接数也不高。在大的生产环境上这个图会显得更猛一些。
九、开源计划
目前这个客户端还没有开源，但开源已在计划之中。后续开源之后会公布出来。
十、人员招募
我们团队正在招人，岗位有：Android开发、Java后台开发、架构师、测试。欢迎大家推荐或自荐！
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原文：http://www.cnblogs.com/naturemickey/p/7820252.html