前言

这个还是比较常见的,也就是比较对开发有用的部分。

正文

1.无法从连接池获取到连接

JedisPool中的Jedis对象个数是有限的,默认是8个。这里假设使用的默 认配置,如果有8个Jedis对象被占用,并且没有归还,此时调用者还要从 JedisPool中借用Jedis,就需要进行等待(例如设置了maxWaitMillis>0),如 果在maxWaitMillis时间内仍然无法获取到Jedis对象就会抛出如下异常:

  1. redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the pool Caused by: java.util.NoSuchElementException: Timeout waiting for idle object at org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPool.borrowObject(GenericObjectPool. java:449)

还有一种情况,就是设置了blockWhenExhausted=false,那么调用者发现 池子中没有资源时,会立即抛出异常不进行等待,下面的异常就是 blockWhenExhausted=false时的效果:

  1. redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the pool Caused by: java.util.NoSuchElementException: Pool exhausted at org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPool.borrowObject(GenericObjectPool. java:464)

可能的原因:

客户端:

  1. 1. 客户端:高并发下连接池设置过小,出现供不应求,所以会出现上面 的错误,但是正常情况下只要比默认的最大连接数(8个)多一些即可,因 为正常情况下JedisPool以及Jedis的处理效率足够高。
  2. 2. 客户端:没有正确使用连接池,比如没有进行释放
  3. 3. 客户端:存在慢查询操作,这些慢查询持有的Jedis对象归还速度会比 较慢,造成池子满了。

服务端:

  1. 服务端:客户端是正常的,但是Redis服务端由于一些原因造成了客户 端命令执行过程的阻塞,也会使得客户端抛出这种异常。

2.客户端读写超时

  1. 造成该异常的原因也有以下几种:
  2. ·读写超时间设置得过短。
  3. ·命令本身就比较慢。
  4. ·客户端与服务端网络不正常。
  5. ·Redis自身发生阻塞。
  1. 客户端连接超时

-1. 连接超时设置得过短

-2. Redis发生阻塞,造成tcp-backlog已满,造成新的连接失败。

-3. 客户端与服务端网络不正常。

  1. 客户端缓冲区异常

造成这个异常的原因可能有如下几种:

1)输出缓冲区满。例如将普通客户端的输出缓冲区设置为1M,如果使用get命令获取一个bigkey(例如3M),就会出现这个异常。

2)长时间闲置连接被服务端主动断开

  1. 不正常并发读写:Jedis对象同时被多个线程并发操作,可能会出现 上述异常

5.Lua脚本正在执行

如果Redis当前正在执行Lua脚本,并且超过了lua-time-limit,此时Jedis调用Redis时,会收到下面的异常。

这个时候使用kill script

  1. Redis正在加载持久化文件

Jedis调用Redis时,如果Redis正在加载持久化文件

  1. Redis使用的内存超过maxmemory配置

Jedis执行写操作时,如果Redis的使用内存大于maxmemory的设置,会 收到下面的异常,此时应该调整maxmemory并找到造成内存增长的原因

  1. 客户端连接数过大

如果客户端连接数超过了maxclients,新申请的连接就会出现如下异常

解决方案:

客户端:如果maxclients参数不是很小的话,应用方的客户端连接数基 本不会超过maxclients,通常来看是由于应用方对于Redis客户端使用不当造 成的。此时如果应用方是分布式结构的话,可以通过下线部分应用节点(例 如占用连接较多的节点),使得Redis的连接数先降下来。从而让绝大部分 节点可以正常运行,此时再通过查找程序bug或者调整maxclients进行问题的修复

服务端: 如果此时客户端无法处理,而当前Redis为高可用模式(例如 Redis Sentinel和Redis Cluster),可以考虑将当前Redis做故障转移。

下一节redis 常见案例分析。

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