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Spring Cache与Redis集成原理

news 来源：原创 2025/6/17 3:42:45

一、核心架构图解

二、关键组件解析

1. 缓存注解与Redis映射

@Cacheable(value = "users", key = "#id")
public User getUser(Long id) { ... }

Redis键生成：cacheName::SpEL表达式结果
值序列化：默认使用JDK序列化，推荐JSON

2. RedisCacheManager配置

@Bean
public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig().serializeValuesWith(SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer())).entryTtl(Duration.ofMinutes(30));return RedisCacheManager.builder(factory).cacheDefaults(config).build();
}

三、数据存储结构

1. Redis数据结构

# String类型存储
SET "users::1001" "{\"id\":1001,\"name\":\"Alice\"}"# Hash类型存储（当使用@Cacheable的cacheNames多级时）
HSET "users" "1001" "{\"id\":1001,\"name\":\"Alice\"}"

2. TTL管理

四、缓存操作流程

五、高级特性实现

1. 缓存穿透防护

@Cacheable(value = "users", key = "#id", unless = "#result == null")
public User getUser(Long id) { // 返回null时不缓存
}

2. 分布式锁同步

@CachePut(value = "users", key = "#user.id")
@Transactional
public User updateUser(User user) {// 使用Redisson实现分布式锁RLock lock = redissonClient.getLock("user_lock:" + user.getId());try {lock.lock();// 业务逻辑} finally {lock.unlock();}
}

六、性能优化策略

1. 序列化优化

@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());return template;
}

2. 批量操作

@Cacheable(value = "users", keyGenerator = "batchKeyGenerator")
public List<User> batchGetUsers(List<Long> ids) {// 使用Redis管道批量获取
}

七、监控与故障排查

1. 缓存命中率统计

Cache cache = cacheManager.getCache("users");
RedisCacheStatistics stats = ((RedisCache) cache).getStatistics();
System.out.println("命中率: " + stats.getHitRatio());

2. 常见问题排查表

现象	可能原因	解决方案
缓存数据不一致	未正确使用@CacheEvict	添加事务管理，确保先更新数据库再清除缓存
反序列化失败	序列化方式不一致	统一客户端和服务端的序列化配置
内存溢出	未设置TTL或内存淘汰策略	配置合理的过期时间和LRU淘汰策略
高延迟	大Value值存储	压缩数据或拆分存储