Go Redis 调试
连接池大小
go-redis 底层维护了一个连接池，不需要手动管理。默认情况下， go-redis 连接池大小为 runtime.GOMAXPROCS * 10，在大多数情况下默认值已经足够使用，且设置太大的连接池几乎没有什么用，可以在 配置项 中调整连接池数量：
rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
PoolSize: 1000,
})
这里介绍一下连接池的配置（连接池配置全部继承自 配置项 ）：
type Options struct {
// 创建网络连接时调用的函数
Dialer func(context.Context) (net.Conn, error)
// 连接池模式，FIFO和LIFO模式
PoolFIFO bool
// 连接池大小
PoolSize int
// 从连接池获取连接超时时间（如果所有连接都繁忙，等待的时间）
PoolTimeout time.Duration
// 最小空闲连接数，受PoolSize限制
MinIdleConns int
// 最大空闲连接数，多余会被关闭
MaxIdleConns int
// 每个连接最大空闲时间，如果超过了这个时间会被关闭
ConnMaxIdleTime time.Duration
// 连接最大生命周期
ConnMaxLifetime time.Duration
}
连接池的结构：
type ConnPool struct {
// 配置项信息
cfg *Options
// 创建网络连接错误次数
// 如果超过了 `Options.PoolSize` 次，再创建新连接时，会直接返回 `lastDialError` 错误，
// 同时会进行间隔1秒的探活操作，如果探活成功，会把 `dialErrorsNum` 重新设置为0
dialErrorsNum uint32 // atomic
// 用于记录最后一次创建新连接的错误信息
lastDialError atomic.Value
// 长度为 `Options.PoolSize` 的chan
// 从连接池获取连接时向chan放入一个数据，返还连接时从chan中取出一个数据
// 如果chan已满，则证明连接池所有连接已经都被使用，需要等待
queue chan struct{}
// 连接池并发安全锁
connsMu sync.Mutex
// 所有连接列表
conns []*Conn
// 空闲连接
idleConns []*Conn
// 当前连接池大小，最大为 `Options.PoolSize`
poolSize int
// 空闲连接长度
idleConnsLen int
// 统计状态的
stats Stats
// 连接池是否被关闭的 atomic 值，1-被关闭
_closed uint32 // atomic
}
连接池超时错误：redis: connection pool timeout
当连接池中没有空闲连接时，可能因为超过了 Options.PoolTimeout 时间而收到此错误，如果你在使用 Pub/Sub 或 redis.Conn，请确保不再使用它们时正确释放 PubSub/Conn 占用的网络资源。
当 Redis 处理命令的速度太慢并且池中的所有连接被阻塞的时间超过 PoolTimeout 持续时间时，也可能会遇到该错误。
超时
如果你使用 context.Context 处理超时，但也不要禁用 DialTimeout 、ReadTimeout 和 WriteTimeout ，因为 go-redis 会在不使用 context.Context 的情况下执行一些后台检查，这些检查依赖这些超时配置项。
请注意：net.Conn 依赖 Deadline 而不是 ctx 。
context.Context 的超时时间不要设置太短，因为当 context.Context超时，连接池无法确认连接是否还能正常使用，后面可能还会接收到数据，这样的连接不能被复用，只能丢弃并打开新的网络连接。在网络出现缓慢、丢包、redis 服务器执行消耗过多时间时， 将出现大量连接被丢弃、新建连接，这样连接池也就失去了意义，且情况会越来越恶化。
你可以查看 Go Context timeouts can be harmful (英文版) 这篇文章了解更多。
context 是一种控制超时的方式，但并不是所有场景都适用它。
大量的连接
在高负载下一些命令会超时，go-redis 会关闭这样的连接，因为它们后面还能接收到一些数据，不能被复用。关闭的连接会进入 TIME_WAIT 状态，通常是一分钟左右，你可以查看它：
cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_fin_timeout
60
你可以增加读/写超时或升级您的服务器以处理更多流量，还可以增加打开连接的最大数量，但这样做仅仅是改善这个情况，对改善性能或网络效率没什么用。
这里有 处理 TCP TIME-WAIT 的一些建议。
管道
go-redis 大部分时间都在等待网络写入/读取的操作，因此你可以使用 pipelines 一次发送/读取多个命令来提高性能。
缓存
除了 pipelines，你也可以考虑使用 本地缓存 来提高性能，参考 TinyLFU。
硬件
应该确保服务器有良好的网络和高速缓存的 CPU。如果你有多个 CPU 内核，请考虑在单个服务器上运行多个 Redis 实例。
请参见 影响 redis 性能的因素 更多细节。
