Spring Boot (四)：Spring Boot 整合Redis简单使用
一、依赖配置与连接设置
1. 添加核心依赖
在 pom.xml 中引入 spring-boot-starter-data-redis 依赖，Spring Boot 默认使用 Lettuce 客户端（支持连接池）。
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>2. 配置连接信息
在 application.yml 中定义 Redis 服务器地址、端口等基础配置，支持单机与集群模式：
spring:
redis:
host: localhost # Redis 服务器 IP
port: 6379 # Redis 端口
password: # 密码（可选）
database: 0 # 默认数据库索引
lettuce:
pool:
max-active: 100 # 最大连接数
max-idle: 50 # 最大空闲连接二、RedisTemplate 配置与使用
1. 序列化配置
自定义 RedisTemplate 的序列化方式，避免存储乱码（默认 JDK 序列化不可读）：
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(factory);
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // Key 序列化为字符串
template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()); // Value 序列化为 JSON
return template;
}
}2. RedisUtil封装
注入 RedisTemplate 封装常用的redis操作存：
@Component
public class RedisUtil {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
public RedisUtil(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
/**
* 指定缓存失效时间
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
*/
public boolean expire(String key,long time){
try {
if(time>0){
redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据key 获取过期时间
* @param key 键 不能为null
* @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
*/
public long getExpire(String key){
return redisTemplate.getExpire(key,TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 判断key是否存在
* @param key 键
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hasKey(String key){
try {
return redisTemplate.hasKey(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除缓存
* @param key 可以传一个值 或多个
*/
// public void del(String ... key){
// if(key!=null&&key.length>0){
// if(key.length==1){
// redisTemplate.delete(key[0]);
// }else{
// redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));
// }
// }
// }
//============================String=============================
/**
* 普通缓存获取
* @param key 键
* @return 值
*/
public Object get(String key){
return key==null?null:redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 普通缓存放入
* @param key 键
* @param value 值
* @return true成功 false失败
*/
public boolean set(String key,Object value) {
try {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 普通缓存放入并设置时间
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
* @return true成功 false 失败
*/
public boolean set(String key,Object value,long time){
try {
if(time>0){
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
}else{
set(key, value);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 递增
* @param key 键
* @param delta 要增加几(大于0)
* @return
*/
public long incr(String key, long delta){
if(delta<0){
throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
}
/**
* 递减
* @param key 键
* @param delta 要减少几(小于0)
* @return
*/
public long decr(String key, long delta){
if(delta<0){
throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
}
//================================Map=================================
/**
* HashGet
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return 值
*/
public Object hget(String key,String item){
return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
}
/**
* 获取hashKey对应的所有键值
* @param key 键
* @return 对应的多个键值
*/
public Map<Object,Object> hmget(String key){
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
/**
* HashSet
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @return true 成功 false 失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String,Object> map){
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* HashSet 并设置时间
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @param time 时间(秒)
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String,Object> map, long time){
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
if(time>0){
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key,String item,Object value) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key,String item,Object value,long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
if(time>0){
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除hash表中的值
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 可以使多个 不能为null
*/
public void hdel(String key, Object... item){
redisTemplate.opsForHash().delete(key,item);
}
/**
* 判断hash表中是否有该项的值
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hHasKey(String key, String item){
return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
}
/**
* hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要增加几(大于0)
* @return
*/
public double hincr(String key, String item,double by){
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);
}
/**
* hash递减
* @param key 键
* @param item 项
* @param by 要减少记(小于0)
* @return
*/
public double hdecr(String key, String item,double by){
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item,-by);
}
//============================set=============================
/**
* 根据key获取Set中的所有值
* @param key 键
* @return
*/
public Set<Object> sGet(String key){
try {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 根据value从一个set中查询,是否存在
* @param key 键
* @param value 值
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean sHasKey(String key,Object value){
try {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将数据放入set缓存
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSet(String key, Object...values) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 将set数据放入缓存
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSetAndTime(String key,long time,Object...values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
if(time>0) {
expire(key, time);
}
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 获取set缓存的长度
* @param key 键
* @return
*/
public long sGetSetSize(String key){
try {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 移除值为value的
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 移除的个数
*/
public long setRemove(String key, Object ...values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
//===============================list=================================
/**
* 获取list缓存的内容
* @param key 键
* @param start 开始
* @param end 结束 0 到 -1代表所有值
* @return
*/
public List<Object> lGet(String key, long start, long end){
try {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 获取list缓存的长度
* @param key 键
* @return
*/
public long lGetListSize(String key){
try {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 通过索引 获取list中的值
* @param key 键
* @param index 索引 index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推
* @return
*/
public Object lGetIndex(String key,long index){
try {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据索引修改list中的某条数据
* @param key 键
* @param index 索引
* @param value 值
* @return
*/
public boolean lUpdateIndex(String key, long index,Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 移除N个值为value
* @param key 键
* @param count 移除多少个
* @param value 值
* @return 移除的个数
*/
public long lRemove(String key,long count,Object value) {
try {
Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
return remove;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 模糊查询获取key值
* @param pattern
* @return
*/
public Set keys(String pattern){
return redisTemplate.keys(pattern);
}
/**
* 使用Redis的消息队列
* @param channel
* @param message 消息内容
*/
public void convertAndSend(String channel, Object message){
redisTemplate.convertAndSend(channel,message);
}
//=========BoundListOperations 用法 start============
/**
* 根据起始结束序号遍历Redis中的list
* @param listKey
* @param start 起始序号
* @param end 结束序号
* @return
*/
public List<Object> rangeList(String listKey, long start, long end) {
//绑定操作
BoundListOperations<String, Object> boundValueOperations = redisTemplate.boundListOps(listKey);
//查询数据
return boundValueOperations.range(start, end);
}
/**
* 弹出右边的值 --- 并且移除这个值
* @param listKey
*/
public Object rifhtPop(String listKey){
//绑定操作
BoundListOperations<String, Object> boundValueOperations = redisTemplate.boundListOps(listKey);
return boundValueOperations.rightPop();
}
//=========BoundListOperations 用法 End============
}三、测试Redis添加缓存和获取缓存
1.测试HelloController
@RestController
public class HelloController {
@Autowired
public RedisUtil redisUtil;
@GetMapping("/setRedis")
public String hello() {
redisUtil.set("test", "test");
return "success";
}
@GetMapping("/getRedis")
public String redis() {
redisUtil.set("test", "test");
return (String) redisUtil.get("test");
}
}2.测试效果
启动项目，分别访问
http://localhost:8080/setRedis
http://localhost:8080/getRedis
三、缓存注解集成
启用缓存注解 在启动类添加
@EnableCaching注解，开启基于注解的缓存功能。使用缓存注解
@Service public class UserService { @Cacheable(value = "userCache", key = "#id") public User getUserById(String id) { // 模拟从数据库中获取数据 System.out.println("Fetching user from database..."); return new User(id, "John Doe", 25); } @CachePut(value = "userCache", key = "#user.id") public void saveUser(User user) { // 模拟保存用户到数据库 System.out.println("Saving user to database..."); } @CacheEvict(value = "userCache", key = "#id") public void deleteUserById(String id) { // 模拟从数据库中删除用户 System.out.println("Deleting user from database..."); } }
四、高级配置与优化
- 连接池选择
- Lettuce：Spring Boot 默认客户端，支持异步和响应式编程。
- Jedis：需额外引入依赖，适用于传统同步场景。
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>- 集群与哨兵模式 在配置文件中指定多个节点地址，支持高可用场景：
spring:
data:
redis:
cluster:
nodes: 192.168.0.1:6379,192.168.0.2:6379,192.168.0.3:6379
sentinel:
master: mymaster
nodes: 192.168.0.1:26379,192.168.0.2:26379五、注意事项
- 版本兼容性 Spring Boot 3.x 需使用 JDK 17+，并确保 Redis 客户端版本与服务器兼容。
- 数据类型支持 Redis 支持 String/Hash/List 等数据结构，需根据场景选择对应
opsForXxx()方法操作。 - 性能监控 建议通过
RedisMetrics或第三方工具（如 Prometheus）监控缓存命中率和连接池状态。