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使用 Spring Data Redis 实现 Redis 数据存储详解

Spring Data Redis 是 Spring 生态中操作 Redis 的核心模块，它封装了 Redis 客户端的底层细节（如 Jedis 或 Lettuce），提供了统一的 API 来操作 Redis 的数据结构。以下是详细实现步骤：

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一、配置 Spring Data Redis

1. 引入依赖

在 pom.xml 中添加依赖（以 Spring Boot 3.x 为例）：

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- 使用 Lettuce 客户端（默认） -->
<dependency><groupId>io.lettuce</groupId><artifactId>lettuce-core</artifactId>
</dependency>
<!-- 可选：连接池（如使用 Jedis） -->
<dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>

2. 配置 Redis 连接

在 application.yml 中配置 Redis 服务器信息：

spring:redis:host: localhost      # Redis 服务器地址port: 6379          # 默认端口password: 123456    # 密码（若无则省略）database: 0         # 默认数据库索引lettuce:pool:max-active: 8   # 最大连接数max-idle: 4     # 最大空闲连接min-idle: 1     # 最小空闲连接

3. 配置 RedisTemplate

自定义 RedisTemplate 序列化方式（避免二进制乱码）：

@Configuration
public class RedisConfig {@Beanpublic RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();template.setConnectionFactory(factory);// Key 统一使用字符串序列化template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());// Value 统一使用 JSON 序列化Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jsonSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);template.setValueSerializer(jsonSerializer);template.setHashValueSerializer(jsonSerializer);// 特殊数据结构的 Value 序列化（根据需求覆盖）// template.setDefaultSerializer(jsonSerializer); // 可选：全局默认序列化template.afterPropertiesSet();return template;}
}

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二、操作 Redis 数据结构

1. String（字符串）

• 用途：存储简单键值对（如缓存、计数器）。
• 核心方法：opsForValue()

@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;// 写入值
redisTemplate.opsForValue().set("user:1:name", "Alice");// 读取值
String name = (String) redisTemplate.opsForValue().get("user:1:name");// 原子递增
Long count = redisTemplate.opsForValue().increment("article:100:views");

2. Hash（哈希表）

• 用途：存储对象字段（如用户信息）。
• 核心方法：opsForHash()

// 存储用户对象
Map<String, String> user = new HashMap<>();
user.put("name", "Bob");
user.put("age", "25");
redisTemplate.opsForHash().putAll("user:2", user);// 获取单个字段
String age = (String) redisTemplate.opsForHash().get("user:2", "age");// 更新字段
redisTemplate.opsForHash().put("user:2", "age", "26");// 获取所有字段
Map<Object, Object> userData = redisTemplate.opsForHash().entries("user:2");

3. List（列表）

• 用途：实现队列、栈或消息列表。
• 核心方法：opsForList()

// 左侧插入元素
redisTemplate.opsForList().leftPush("task:queue", "task1");// 右侧弹出元素（阻塞式）
String task = (String) redisTemplate.opsForList().rightPop("task:queue", 10, TimeUnit.SECONDS);// 获取列表范围
List<Object> tasks = redisTemplate.opsForList().range("task:queue", 0, -1);

4. Set（集合）

• 用途：存储唯一值（如标签、共同好友）。
• 核心方法：opsForSet()

// 添加元素
redisTemplate.opsForSet().add("article:100:tags", "tech", "java", "spring");// 判断元素是否存在
boolean exists = redisTemplate.opsForSet().isMember("article:100:tags", "java");// 求交集
Set<Object> commonTags = redisTemplate.opsForSet().intersect("article:100:tags", "article:101:tags");

5. Sorted Set（有序集合）

• 用途：排行榜、优先级队列。
• 核心方法：opsForZSet()

// 添加元素及分数
redisTemplate.opsForZSet().add("leaderboard", "player1", 100.0);
redisTemplate.opsForZSet().add("leaderboard", "player2", 85.5);// 获取前 10 名
Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> topPlayers = redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores("leaderboard", 0, 9);// 更新分数
redisTemplate.opsForZSet().incrementScore("leaderboard", "player1", 20.0);

6. HyperLogLog

• 用途：近似统计独立用户数（UV）。
• 核心方法：opsForHyperLogLog()

// 添加元素
redisTemplate.opsForHyperLogLog().add("uv:20231001", "user1", "user2", "user3");// 统计基数
Long uv = redisTemplate.opsForHyperLogLog().size("uv:20231001");

7. Bitmaps

• 用途：位操作（如用户签到）。
• 核心方法：opsForValue().setBit()

// 设置第 5 位为 1（表示用户 ID=5 已签到）
redisTemplate.opsForValue().setBit("sign:user:202310", 5, true);// 统计总签到数
Long count = redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) conn -> conn.bitCount("sign:user:202310".getBytes())
);

8. GEO（地理空间）

• 用途：附近位置查询。
• 核心方法：opsForGeo()

// 添加地理位置
redisTemplate.opsForGeo().add("cities", new Point(116.405285, 39.904989), "Beijing");// 查询距离
Distance distance = redisTemplate.opsForGeo().distance("cities", "Beijing", "Shanghai", Metrics.KILOMETERS);// 附近 100km 内的城市
GeoResults<GeoLocation<Object>> results = redisTemplate.opsForGeo().radius("cities", "Beijing", new Distance(100, Metrics.KILOMETERS));

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三、高级功能

1. 事务支持

redisTemplate.execute(new SessionCallback<List<Object>>() {@Overridepublic List<Object> execute(RedisOperations operations) {operations.multi();  // 开启事务operations.opsForValue().set("key1", "value1");operations.opsForHash().put("hash1", "field", "value");return operations.exec();  // 提交事务}
});

2. 发布订阅

// 发布消息
redisTemplate.convertAndSend("news", "Breaking news: Spring 6 released!");// 订阅消息（需定义 MessageListener）
@Bean
public MessageListenerAdapter listenerAdapter(MessageReceiver receiver) {return new MessageListenerAdapter(receiver, "receiveMessage");
}@Bean
public RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory factory,MessageListenerAdapter listener) {RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();container.setConnectionFactory(factory);container.addMessageListener(listener, new ChannelTopic("news"));return container;
}

3. 管道操作（批量执行）

List<Object> results = redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>) connection -> {connection.stringCommands().set("key1".getBytes(), "value1".getBytes());connection.stringCommands().set("key2".getBytes(), "value2".getBytes());return null;
});

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四、测试与验证

1. 注入 RedisTemplate

@SpringBootTest
public class RedisTest {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Testvoid testString() {redisTemplate.opsForValue().set("testKey", "Hello Redis");assertEquals("Hello Redis", redisTemplate.opsForValue().get("testKey"));}
}

2. 检查 Redis 连接

@Autowired
private RedisConnectionFactory redisConnectionFactory;@Test
void testConnection() {RedisConnection conn = redisConnectionFactory.getConnection();assertTrue(conn.ping().equals("PONG"));conn.close();
}

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五、注意事项

1. 序列化一致性
   确保所有操作的 Key/Value 序列化方式一致，避免出现乱码或类型错误。

2. 连接泄漏
   使用 @Transactional 或手动关闭连接，避免未释放的连接耗尽资源。

3. 数据淘汰策略
   在 Redis 配置中设置 maxmemory-policy（如 allkeys-lru），防止内存溢出。

4. 集群模式
   若使用 Redis 集群，需在配置中指定所有节点地址：

   spring:redis:cluster:nodes: host1:6379,host2:6379,host3:6379
   

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