spring-data-redis 连接泄漏，我 TM 人傻了

本系列是 我TM人傻了 系列第四期[捂脸]，往期精彩回顾：

• 升级到Spring 5.3.x之后，GC次数急剧增加，我TM人傻了
• 这个大表走索引字段查询的 SQL 怎么就成全扫描了，我TM人傻了
• 获取异常信息里再出异常就找不到日志了，我TM人傻了

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本文基于 Spring Data Redis 2.4.9

最近线上又出事儿了，新上线了一个微服务系统，上线之后就开始报各种发往这个系统的请求超时，这是咋回事呢？

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还是经典的通过 JFR 去定位（可以参考我的其他系列文章，经常用到 JFR），对于历史某些请求响应慢，我一般按照如下流程去看：

1. 是否有 STW（Stop-the-world，参考我的另一篇文章：JVM相关 - SafePoint 与 Stop The World 全解）:
2. 是否有 GC 导致的长时间 STW
3. 是否有其他原因导致进程所有线程进入 safepoint 导致 STW
4. 是否 IO 花了太长时间，例如调用其他微服务，访问各种存储（硬盘，数据库，缓存等等）
5. 是否在某些锁上面阻塞太长时间？
6. 是否 CPU 占用过高，哪些线程导致的？

通过 JFR 发现是很多 HTTP 线程在一个锁上面阻塞了，这个锁是从 Redis 连接池获取连接的锁。我们的项目使用的 spring-data-redis，底层客户端使用 lettuce。为何会阻塞在这里呢？经过分析，我发现 spring-data-redis 存在连接泄漏的问题。

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我们先来简单介绍下 Lettuce，简单来说 Lettuce 就是使用 Project Reactor + Netty 实现的 Redis 非阻塞响应式客户端。spring-data-redis 是针对 Redis 操作的统一封装。我们项目使用的是 spring-data-redis + Lettuce 的组合。

为了和大家尽量说明白问题的原因，这里先将 spring-data-redis + lettuce API 结构简单介绍下。

首先 lettuce 官方，是不推荐使用连接池的，但是官方没有说，这是什么情况下的决定。这里先放上结论：

• 如果你的项目中，使用的 spring-data-redis + lettuce，并且使用的都是 Redis 简单命令，没有使用 Redis 事务，Pipeline 等等，那么不使用连接池，是最好的（并且你没有关闭 Lettuce 连接共享，这个默认是开启的）。
• 如果你的项目中，大量使用了 Redis 事务，那么最好还是使用连接池
• 其实更准确地说，如果你使用了大量会触发 execute(SessionCallback) 的命令，最好使用连接池，如果你使用的都是 execute(RedisCallback) 的命令，就不太有必要使用连接池了。如果大量使用 Pipeline，最好还是使用连接池。

接下来介绍下 spring-data-redis 的 API 原理。在我们的项目中，主要使用 spring-data-redis 的两个核心 API，即同步的 RedisTemplate 和异步的 ReactiveRedisTemplate。我们这里主要以同步的 RedisTemplate 为例子，说明原理。ReactiveRedisTemplate 其实就是做了异步封装，Lettuce 本身就是异步客户端，所以 ReactiveRedisTemplate 其实实现更简单。

RedisTemplate 的一切 Redis 操作，最终都会被封装成两种操作对象，一是 RedisCallback<T>：

public interface RedisCallback<T> {
    @Nullable
    T doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException;
}

是一个 Functional Interface，入参是 RedisConnection，可以通过使用 RedisConnection 操作 Redis。可以是若干个 Redis 操作的集合。大部分 RedisTemplate 的简单 Redis 操作都是通过这个实现的。例如 Get 请求的源码实现就是：

//在 RedisCallback 的基础上增加统一反序列化的操作
abstract class ValueDeserializingRedisCallback implements RedisCallback<V> {
    private Object key;

    public ValueDeserializingRedisCallback(Object key) {
        this.key = key;
    }

    public final V doInRedis(RedisConnection connection) {
        byte[] result = inRedis(rawKey(key), connection);
        return deserializeValue(result);
    }

    @Nullable
    protected abstract byte[] inRedis(byte[] rawKey, RedisConnection connection);
}

//Redis Get 命令的实现

public V get(Object key) {

    return execute(new ValueDeserializingRedisCallback(key) {

        @Override
        protected byte[] inRedis(byte[] rawKey, RedisConnection connection) {
            //使用 connection 执行 get 命令
            return connection.get(rawKey);
        }
    }, true);
}

另一种是SessionCallback<T>：

public interface SessionCallback<T> {

    @Nullable
    <K, V> T execute(RedisOperations<K, V> operations) throws DataAccessException;
}

SessionCallback也是一个 Functional Interface，方法体也是可以放若干个命令。顾名思义，即在这个方法中的所有命令，都是会共享同一个会话，即使用的 Redis 连接是同一个并且不能被共享的。一般如果使用 Redis 事务则会使用这个实现。

RedisTemplate 的 API 主要是以下这几个，所有的命令底层实现都是这几个 API：

• execute(RedisCallback<?> action) 和 executePipelined(final SessionCallback<?> session)：执行一系列 Redis 命令，是所有方法的基础，里面使用的连接资源会在执行后自动释放。
• executePipelined(RedisCallback<?> action) 和 executePipelined(final SessionCallback<?> session)：使用 PipeLine 执行一系列命令，连接资源会在执行后自动释放。
• executeWithStickyConnection(RedisCallback<T> callback)：执行一系列 Redis 命令，连接资源不会自动释放，各种 Scan 命令就是通过这个方法实现的，因为 Scan 命令会返回一个 Cursor，这个 Cursor 需要保持连接（会话），同时交给用户决定什么时候关闭。

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通过源码我们可以发现，RedisTemplate 的三个 API 在实际应用的时候，经常会发生互相嵌套递归的情况。

例如如下这种：

redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
    @Override
    public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
        orders.forEach(order -> {
            connection.hashCommands().hSet(orderKey.getBytes(), order.getId().getBytes(), JSON.toJSONBytes(order));
        });
        return null;
    }
});

和

redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
    @Override
    public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
        orders.forEach(order -> {
            redisTemplate.opsForHash().put(orderKey, order.getId(), JSON.toJSONString(order));
        });
        return null;
    }
});

是等价的。redisTemplate.opsForHash().put()其实调用的是 execute(RedisCallback) 方法，这种就是 executePipelined 与 execute(RedisCallback) 嵌套，由此我们可以组合出各种复杂的情况，但是里面使用的连接是怎么维护的呢？

其实这几个方法获取连接的时候，使用的都是：RedisConnectionUtils.doGetConnection 方法，去获取连接并执行命令。对于 Lettuce 客户端，获取的是一个 org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnection. 这个连接封装包含两个实际 Lettuce Redis 连接，分别是：

private final @Nullable StatefulConnection<byte[], byte[]> asyncSharedConn;

private @Nullable StatefulConnection<byte[], byte[]> asyncDedicatedConn;

• asyncSharedConn：可以为空，如果开启了连接共享，则不为空，默认是开启的；所有 LettuceConnection 共享的 Redis 连接，对于每个 LettuceConnection 实际上都是同一个连接；用于执行简单命令，因为 Netty 客户端与 Redis 的单处理线程特性，共享同一个连接也是很快的。如果没开启连接共享，则这个字段为空，使用 asyncDedicatedConn 执行命令。
• asyncDedicatedConn：私有连接，如果需要保持会话，执行事务，以及 Pipeline 命令，固定连接，则必须使用这个 asyncDedicatedConn 执行 Redis 命令。

我们通过一个简单例子来看一下执行流程，首先是一个简单命令：redisTemplate.opsForValue().get("test")，根据之前的源码分析，我们知道，底层其实就是 execute(RedisCallback)，流程是：

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可以看出，如果使用的是 RedisCallback，那么其实不需要绑定连接，不涉及事务。Redis 连接会在回调内返回。需要注意的是，如果是调用 executePipelined(RedisCallback)，需要使用回调的连接进行 Redis 调用，不能直接使用 redisTemplate 调用，否则 pipeline 不生效：

Pipeline 生效：

List<Object> objects = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
    @Override
    public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
        connection.get("test".getBytes());
        connection.get("test2".getBytes());
        return null;
    }
});

Pipeline 不生效：

List<Object> objects = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
    @Override
    public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
        redisTemplate.opsForValue().get("test");
        redisTemplate.opsForValue().get("test2");
        return null;
    }
});

然后，我们尝试将其加入事务中，由于我们的目的不是真的测试事务，只是为了演示问题，所以，仅仅是用 SessionCallback 将 GET 命令包装起来：

redisTemplate.execute(new SessionCallback<Object>() {
    @Override
    public <K, V> Object execute(RedisOperations<K, V> operations) throws DataAccessException {
        return operations.opsForValue().get("test");
    }
});

这里最大的区别就是，外层获取连接的时候，这次是 bind = true 即将连接与当前线程绑定，用于保持会话连接。外层流程如下：

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里面的 SessionCallback 其实就是 redisTemplate.opsForValue().get("test")，使用的是共享的连接，而不是独占的连接，因为我们这里还没开启事务（即执行 multi 命令），如果开启了事务使用的就是独占的连接，流程如下：

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由于 SessionCallback 需要保持连接，所以流程有很大变化，首先需要绑定连接，其实就是获取连接放入 ThreadLocal 中。同时，针对 LettuceConnection 进行了封装，我们主要关注这个封装有一个引用计数的变量。每嵌套一次 execute 就会将这个计数 + 1，执行完之后，就会将这个计数 -1， 同时每次 execute 结束的时候都会检查这个引用计数，如果引用计数归零，就会调用 LettuceConnection.close()。

接下来再来看，如果是 executePipelined(SessionCallback) 会怎么样：

List<Object> objects = redisTemplate.executePipelined(new SessionCallback<Object>() {
    @Override
    public <K, V> Object execute(RedisOperations<K, V> operations) throws DataAccessException {
        operations.opsForValue().get("test");
        return null;
    }
});

其实与第二个例子在流程上的主要区别在于，使用的连接不是共享连接，而是直接是独占的连接。

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最后我们再来看一个例子，如果是在 execute(RedisCallback) 中执行基于 executeWithStickyConnection(RedisCallback<T> callback) 的命令会怎么样，各种 SCAN 就是基于 executeWithStickyConnection(RedisCallback<T> callback) 的，例如：

redisTemplate.execute(new SessionCallback<Object>() {
    @Override
    public <K, V> Object execute(RedisOperations<K, V> operations) throws DataAccessException {
        Cursor<Map.Entry<Object, Object>> scan = operations.opsForHash().scan((K) "key".getBytes(), ScanOptions.scanOptions().match("*").count(1000).build());
        //scan 最后一定要关闭，这里采用 try-with-resource
        try (scan) {
            
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
});

这里 Session callback 的流程，如下图所示，因为处于 SessionCallback，所以 executeWithStickyConnection 会发现当前绑定了连接，于是标记 + 1，但是并不会标记 - 1，因为 executeWithStickyConnection 可以将资源暴露到外部，例如这里的 Cursor，需要外部手动关闭。

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在这个例子中，会发生连接泄漏，首先执行：

redisTemplate.execute(new SessionCallback<Object>() {
    @Override
    public <K, V> Object execute(RedisOperations<K, V> operations) throws DataAccessException {
        Cursor<Map.Entry<Object, Object>> scan = operations.opsForHash().scan((K) "key".getBytes(), ScanOptions.scanOptions().match("*").count(1000).build());
        //scan 最后一定要关闭，这里采用 try-with-resource
        try (scan) {
            
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
});

这样呢，LettuceConnection 会和当前线程绑定，并且在结束时，引用计数不为零，而是 1。并且 cursor 关闭时，会调用 LettuceConnection 的 close。但是 LettuceConnection 的 close 的实现，其实只是标记状态，并且把独占的连接 asyncDedicatedConn 关闭，由于当前没有使用到独占的连接，所以为空，不需要关闭；如下面源码所示：

LettuceConnection：

@Override
public void close() throws DataAccessException {
    super.close();

    if (isClosed) {
        return;
    }

    isClosed = true;

    if (asyncDedicatedConn != null) {
        try {
            if (customizedDatabaseIndex()) {
                potentiallySelectDatabase(defaultDbIndex);
            }
            connectionProvider.release(asyncDedicatedConn);
        } catch (RuntimeException ex) {
            throw convertLettuceAccessException(ex);
        }
    }

    if (subscription != null) {
        if (subscription.isAlive()) {
            subscription.doClose();
        }
        subscription = null;
    }

    this.dbIndex = defaultDbIndex;
}

之后我们继续执行一个 Pipeline 命令：

List<Object> objects = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
    @Override
    public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
        connection.get("test".getBytes());
        redisTemplate.opsForValue().get("test");
        return null;
    }
});

这时候由于连接已经绑定到当前线程，同时同上上一节分析我们知道第一步解开释放这个绑定，但是调用了 LettuceConnection 的 close。执行这个代码，会创建一个独占连接，并且，由于计数不能归零，导致连接一直与当前线程绑定，这样，这个独占连接一直不会关闭（如果有连接池的话，就是一直不返回连接池）

即使后面我们手动关闭这个链接，但是根据源码，由于状态 isClosed 已经是 true，还是不能将独占链接关闭。这样，就会造成连接泄漏。

针对这个 Bug，我已经向 spring-data-redis 一个 Issue：Lettuce Connection Leak while using execute(SessionCallback) and executeWithStickyConnection in same thread by random turn

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• 尽量避免使用 SessionCallback，尽量仅在需要使用 Redis 事务的时候，使用 SessionCallback。
• 使用 SessionCallback 的函数单独封装，将事务相关的命令单独放在一起，并且外层尽量避免再继续套 RedisTemplate 的 execute 相关函数。