必须显式设置max_connections，否则默认2**31-1会导致资源泄漏；推荐值=QPS×P99 RT×1.2，TP8.0下20常已足够；需配合idle_check_interval与max_idle_time控制空闲回收，并启用health_check_interval=60防僵尸连接。
redis-py 连接池必须设 max_connections，否则默认无上限
不设 max_connections 是连接数失控的第一诱因。redis-py 默认值为 2**31-1，看起来“够用”，但实际会随并发请求持续新建连接，每个连接占用约 120KB 内存，1000 个连接就吃掉 120MB —— 不是性能瓶颈，是资源泄漏。
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max_connections必须显式设置，推荐值 =(QPS × P99 RT in seconds) × 1.2；例如 QPS=300、P99=15ms → 300 × 0.015 × 1.2 ≈ 6 - 别照搬“50”或“100”这种经验值，TP8.0 下协程密集调用时，连接复用率远高于传统阻塞模型，
max_connections=20往往已足够 - 若用
Redis.from_url()初始化，需在 URL 后加参数：redis://localhost:6379/0?max_connections=20
空闲连接不回收？靠 idle_check_interval + max_idle_time 组合生效
redis-py 没有 idle_timeout 单一参数，必须同时配两个：前者控制检查频率，后者定义“空闲多久该回收”。只设一个等于白设。
Redis Skill - 高性能缓存管理
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Redis 缓存和数据结构管理技能。通过自然语言操作 Redis，支持 String、Hash、List、Set、ZSet、Stream 等数据结构操作。当用户提到 Redis、缓存、消息队列、会话存储时使用此技能。
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idle_check_interval=30：每 30 秒扫描一次连接池，检查空闲连接 -
max_idle_time=300：空闲超 5 分钟的连接才被回收（注意单位是秒） - 这两个值不能反着设 —— 比如
idle_check_interval=60但max_idle_time=10，那永远扫不到“超时”的连接 - TP8.0 配合协程调度，建议把
idle_check_interval缩短到15，避免大量连接卡在“刚空闲但还没被扫到”状态
TP8.0 下别用 redis.Redis() 直接实例化，改用 with 或显式 close()
TP8.0 的协程生命周期更短、更密集，手动 new 出的 Redis 实例容易在异常路径下漏掉归还逻辑，连接直接卡死在池里。
- 正确写法：
with redis.Redis(connection_pool=pool) as r: r.get("key")—— exit 时自动release() - 如果必须长期持有实例（比如全局单例），务必在应用退出前调用
pool.disconnect()，否则进程结束时连接不会主动关闭 - 绝对不要在循环里反复
redis.Redis(...)—— 每次都新建 client 对象，底层连接池引用计数混乱，release()可能失效
健康检查不是可选项，health_check_interval=60 要开
空闲连接可能处于 TCP half-close 状态（服务端已断但客户端 unaware），is_connected() 仍返回 True，后续 get() 直接报 ConnectionError 或静默失败。TP8.0 下这种问题更隐蔽。
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health_check_interval=60表示每分钟对空闲连接发一次PING，失败则立即踢出池子 - 别设成
0（默认值），那是彻底禁用健康检查 - 配合
socket_timeout=10使用，避免健康检查本身拖慢主线程 - 若 Redis 部署在 Kubernetes 中且启用了 NetworkPolicy，确认
PING流量未被拦截 —— 否则健康检查全失败，连接池迅速清空
max_idle_time 和 idle_check_interval 差 1 秒，就可能堆积上百个僵尸连接。 
