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Redis 在 Spring 項(xiàng)目中的使用及操作方法

 更新時(shí)間:2025年11月07日 09:22:33   作者:Alfredorw  
本文詳細(xì)介紹了Redis在Spring項(xiàng)目中的常見(jiàn)使用場(chǎng)景,展示了如何利用Redis解決各種分布式問(wèn)題,提升系統(tǒng)性能和用戶體驗(yàn),感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧

一、Redis 在 Spring 項(xiàng)目中的常見(jiàn)使用場(chǎng)景

在企業(yè)開(kāi)發(fā)中,Redis 不只是一個(gè)緩存工具,而是一個(gè)高性能分布式中間件。
它既能加速數(shù)據(jù)訪問(wèn),也能解決很多分布式問(wèn)題。

場(chǎng)景類(lèi)別場(chǎng)景說(shuō)明使用目的
1. 緩存(Cache)將數(shù)據(jù)庫(kù)查詢結(jié)果或計(jì)算結(jié)果暫存到 Redis提高訪問(wèn)速度、減輕數(shù)據(jù)庫(kù)壓力
2. 分布式 Session 管理在多臺(tái)服務(wù)器間共享登錄狀態(tài)解決 Session 不一致問(wèn)題
3. 分布式鎖(Distributed Lock)控制分布式環(huán)境下的資源競(jìng)爭(zhēng)保證接口冪等性、避免超賣(mài)
4. 消息隊(duì)列(Message Queue)使用 Redis 的 List 或 Stream 實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單消息隊(duì)列異步處理任務(wù)、削峰填谷
5. 排行榜 / 計(jì)數(shù)系統(tǒng)使用 ZSet、Incr 等結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)排行榜、點(diǎn)贊、熱度統(tǒng)計(jì)實(shí)時(shí)性強(qiáng)、性能高
6. 限流(Rate Limiting)基于 Redis 的計(jì)數(shù)器算法實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求限流防止接口被惡意頻繁調(diào)用
7. 數(shù)據(jù)共享 / 配置中心緩存緩存配置、公共數(shù)據(jù)字典、系統(tǒng)參數(shù)提高系統(tǒng)訪問(wèn)效率
8. 地理位置功能(Geo)使用 Redis 的 Geo 類(lèi)型實(shí)現(xiàn)附近的人 / 店鋪功能
9. 延時(shí)任務(wù) / 定時(shí)任務(wù)利用 ZSet 的分?jǐn)?shù)排序?qū)崿F(xiàn)延遲調(diào)度替代消息隊(duì)列中的延遲功能
10. 熱點(diǎn)數(shù)據(jù)保護(hù)對(duì)熱點(diǎn) Key 設(shè)置過(guò)期策略或鎖避免緩存擊穿、穿透、雪崩問(wèn)題

二、環(huán)境準(zhǔn)備

在開(kāi)始編碼前,我們需要在 Spring Boot 項(xiàng)目中引入 Redis 依賴(lài)。

Maven 依賴(lài):

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

YAML 配置:

spring:
  data:
    redis:
      host: localhost
      port: 6379
      password:
      database: 0
      timeout: 2000ms

這就完成了基礎(chǔ)配置,Spring Boot 會(huì)自動(dòng)幫我們創(chuàng)建 RedisTemplate 對(duì)象。

三、RedisTemplate 的作用

在 Spring 中,RedisTemplate 是操作 Redis 的核心對(duì)象,
相當(dāng)于 Redis 的 JDBC 模板。所有讀寫(xiě)都靠它完成。

方法Redis 類(lèi)型常見(jiàn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景示例
opsForValue()String緩存對(duì)象、驗(yàn)證碼、Tokenset("user:1001:name", "Tom")
opsForHash()Hash存儲(chǔ)對(duì)象屬性,如用戶、商品put("user:1001", "age", "25")
opsForList()List評(píng)論列表、任務(wù)隊(duì)列leftPush("comment:101", "很好!")
opsForSet()Set點(diǎn)贊去重、好友推薦add("like:post:100", "user1")
opsForZSet()ZSet排行榜、積分榜add("rank:score", "Tom", 100)

一句話理解:

RedisTemplate 是萬(wàn)能 鑰匙,不管你想存什么類(lèi)型的數(shù)據(jù),它都能幫你搞定。

四、應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)

4.1 緩存(Cache)

分類(lèi)場(chǎng)景說(shuō)明使用目的Redis 類(lèi)型示例
緩存數(shù)據(jù)庫(kù)查詢結(jié)果緩存商品詳情、用戶信息提高訪問(wèn)速度String / Hashuser:1001 → {…}
緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)首頁(yè)推薦、排行榜提升并發(fā)性能String / ZSetrank:hot → [id, score]
緩存計(jì)算結(jié)果緩存統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果降低重復(fù)計(jì)算Stringreport:2025-11 → value
本地 + 分布式緩存Spring Cache + Redis提高系統(tǒng)擴(kuò)展性Hash@Cacheable(value="user")

業(yè)務(wù)背景

在高并發(fā)項(xiàng)目中(比如商城、題庫(kù)、短視頻平臺(tái)),數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)往往成為性能瓶頸。
而 Redis 的讀寫(xiě)性能是數(shù)據(jù)庫(kù)的上千倍,因此我們常常將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存起來(lái),
以“讀緩存 → 緩存失效 → 回源數(shù)據(jù)庫(kù)”的模式運(yùn)行。

示例:緩存用戶詳情數(shù)據(jù)

@Service
public class UserService {
    @Resource
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    @Resource
    private UserMapper userMapper;
    public User getUserById(Long id) {
        String key = "user:" + id;
        // Step 1: 嘗試從緩存中讀取
        User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (user != null) {
            System.out.println("【命中緩存】userId = " + id);
            return user;
        }
        // Step 2: 緩存未命中 → 查詢數(shù)據(jù)庫(kù)
        user = userMapper.selectById(id);
        if (user == null) {
            return null;
        }
        // Step 3: 寫(xiě)入緩存,設(shè)置過(guò)期時(shí)間 10 分鐘
        redisTemplate.opsForValue().set(key, user, 10, TimeUnit.MINUTES);
        System.out.println("【寫(xiě)入緩存】userId = " + id);
        return user;
    }
}

亮點(diǎn):

  • 每次查詢會(huì)優(yōu)先走 Redis;
  • 避免同一數(shù)據(jù)被頻繁訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù);
  • 可控制緩存時(shí)間,防止臟數(shù)據(jù)積累。

4.2 分布式 Session 管理

分類(lèi)場(chǎng)景說(shuō)明使用目的Redis 類(lèi)型示例
分布式 Session 管理多臺(tái)服務(wù)器共享登錄狀態(tài)解決 Session 不一致String / Hash登錄共享、SSO、Token 驗(yàn)證

業(yè)務(wù)背景

假設(shè)一個(gè)網(wǎng)站部署在三臺(tái)服務(wù)器上:

  • 用戶第一次請(qǐng)求被分配到 A 服務(wù)器并登錄;
  • 第二次請(qǐng)求被負(fù)載均衡到 B;
  • B 并不知道這個(gè)用戶的登錄狀態(tài)。

這就是典型的 “Session 不一致” 問(wèn)題。

方案一:使用 Spring Session(推薦)

依賴(lài):

<dependency>
    <groupId>org.springframework.session</groupId>
    <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
</dependency>

配置:

spring:
  session:
    store-type: redis
  redis:
    host: localhost
    port: 6379

實(shí)現(xiàn)效果:

  • 自動(dòng)攔截所有 HttpSession;
  • 自動(dòng)序列化到 Redis;
  • 多臺(tái)服務(wù)器訪問(wèn)同一 Redis,即可共享登錄狀態(tài)。

方案二:自定義 Token(前后端分離項(xiàng)目常用)

登錄接口:

@PostMapping("/login")
public ResponseEntity<?> login(@RequestBody LoginRequest request) {
    User user = userMapper.findByUsername(request.getUsername());
    if (user == null || !user.getPassword().equals(request.getPassword())) {
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.UNAUTHORIZED).body("用戶名或密碼錯(cuò)誤");
    }
    // 生成 token
    String token = UUID.randomUUID().toString();
    redisTemplate.opsForValue().set("login:token:" + token, user, 30, TimeUnit.MINUTES);
    return ResponseEntity.ok(Map.of("token", token));
}

請(qǐng)求攔截器:

@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
    String token = request.getHeader("Authorization");
    if (token == null) return false;
    User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get("login:token:" + token);
    if (user == null) {
        response.setStatus(401);
        return false;
    }
    request.setAttribute("user", user);
    return true;
}

效果:

  • Token 與用戶信息緩存在 Redis;
  • 任意節(jié)點(diǎn)可通過(guò) token 驗(yàn)證身份;
  • 登錄狀態(tài)共享、可過(guò)期控制。

4.3 分布式鎖(Distributed Lock)

分類(lèi)場(chǎng)景說(shuō)明使用目的Redis 類(lèi)型示例
分布式鎖控制資源競(jìng)爭(zhēng)保證冪等、防止超賣(mài)String秒殺、庫(kù)存控制

業(yè)務(wù)背景

電商場(chǎng)景中,秒殺活動(dòng)高并發(fā)下會(huì)導(dǎo)致:

  • 多人同時(shí)下單同一商品;
  • 超賣(mài)、庫(kù)存負(fù)數(shù)。

此時(shí)可以用 Redis 分布式鎖,確保一個(gè)商品同一時(shí)刻只能被一個(gè)線程修改。

代碼實(shí)現(xiàn):

@Service
public class OrderService {
    @Resource
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    public void placeOrder(Long productId) {
        String lockKey = "lock:product:" + productId;
        String clientId = UUID.randomUUID().toString();
        try {
            Boolean locked = redisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(lockKey, clientId, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (Boolean.FALSE.equals(locked)) {
                throw new RuntimeException("系統(tǒng)繁忙,請(qǐng)稍后再試");
            }
            // 模擬扣庫(kù)存邏輯
            Integer stock = getStock(productId);
            if (stock > 0) {
                updateStock(productId, stock - 1);
                System.out.println("下單成功,庫(kù)存剩余:" + (stock - 1));
            } else {
                System.out.println("庫(kù)存不足");
            }
        } finally {
            // 釋放鎖(防止誤刪)
            String value = (String) redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);
            if (clientId.equals(value)) {
                redisTemplate.delete(lockKey);
            }
        }
    }
    private Integer getStock(Long id) { return 5; } // 模擬
    private void updateStock(Long id, Integer newStock) {}
}

要點(diǎn)說(shuō)明:

  • setIfAbsent() = Redis 實(shí)現(xiàn)的原子加鎖;
  • 過(guò)期時(shí)間避免死鎖;
  • 校驗(yàn) clientId 防止誤刪他人鎖。

4.4 消息隊(duì)列(Message Queue)

分類(lèi)場(chǎng)景說(shuō)明使用目的Redis 類(lèi)型示例
消息隊(duì)列使用 List / Stream 實(shí)現(xiàn)異步任務(wù)異步處理任務(wù)、削峰填谷List / Stream下單通知、郵件發(fā)送

業(yè)務(wù)背景

假設(shè)用戶下單成功后,需要:

  • 發(fā)送郵件;
  • 推送短信;
  • 更新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

這些都可以異步執(zhí)行,不應(yīng)阻塞主線程。

方案一:基于 List 的簡(jiǎn)單隊(duì)列

// 生產(chǎn)者:發(fā)送任務(wù)
public void sendMailTask(String mailJson) {
    redisTemplate.opsForList().leftPush("queue:mail", mailJson);
}
// 消費(fèi)者:異步線程處理任務(wù)
@Scheduled(fixedDelay = 2000)
public void consumeMailTask() {
    String task = (String) redisTemplate.opsForList().rightPop("queue:mail");
    if (task != null) {
        System.out.println("發(fā)送郵件任務(wù):" + task);
        // 執(zhí)行郵件發(fā)送邏輯
    }
}

方案二:使用 Stream(支持消費(fèi)組)

XADD queue:order * orderId 1001 userId 2002
XGROUP CREATE queue:order group1 0 MKSTREAM

消費(fèi)者代碼:

@Scheduled(fixedDelay = 3000)
public void consumeOrder() {
    List<MapRecord<String, Object, Object>> messages = redisTemplate.opsForStream()
        .read(Consumer.from("group1", "consumerA"),
              StreamReadOptions.empty().count(1),
              StreamOffset.create("queue:order", ReadOffset.lastConsumed()));
    if (messages != null) {
        for (MapRecord<String, Object, Object> msg : messages) {
            System.out.println("消費(fèi)訂單消息:" + msg.getValue());
            redisTemplate.opsForStream().acknowledge("queue:order", "group1", msg.getId());
        }
    }
}

優(yōu)勢(shì):

  • 支持多消費(fèi)者組;
  • 消息可持久化;
  • 可追溯未消費(fèi)記錄。

4.5 排行榜 / 計(jì)數(shù)系統(tǒng)

分類(lèi)場(chǎng)景說(shuō)明使用目的Redis 類(lèi)型示例
排行榜 / 計(jì)數(shù)實(shí)現(xiàn)積分榜、熱度榜、點(diǎn)贊統(tǒng)計(jì)實(shí)時(shí)計(jì)算 + 高性能排序ZSet / String熱門(mén)文章榜、游戲積分榜

業(yè)務(wù)背景

在很多應(yīng)用中(例如:短視頻熱榜、游戲積分榜、帖子點(diǎn)贊排行),我們都需要根據(jù)“分?jǐn)?shù)”動(dòng)態(tài)排序。
數(shù)據(jù)庫(kù)的排序操作成本高,而 Redis 的 ZSet 類(lèi)型天然支持「按分?jǐn)?shù)排序」,
非常適合做排行榜類(lèi)功能。

代碼示例:用戶積分排行榜

@Service
public class RankService {
    @Resource
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    private static final String RANK_KEY = "rank:user:score";
    // 增加用戶積分
    public void addScore(String userId, double score) {
        redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(RANK_KEY, userId, score);
    }
    // 獲取前 N 名用戶
    public Set<String> getTopUsers(int limit) {
        return redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(RANK_KEY, 0, limit - 1);
    }
    // 查詢某個(gè)用戶的排名
    public Long getRank(String userId) {
        return redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(RANK_KEY, userId);
    }
    // 查詢某個(gè)用戶的分?jǐn)?shù)
    public Double getUserScore(String userId) {
        return redisTemplate.opsForZSet().score(RANK_KEY, userId);
    }
}

使用效果:

rankService.addScore("Tom", 10);
rankService.addScore("Jerry", 20);
rankService.addScore("Alice", 15);
System.out.println(rankService.getTopUsers(3)); // [Jerry, Alice, Tom]

擴(kuò)展應(yīng)用

  • 文章熱度排行榜(根據(jù)閱讀量 / 點(diǎn)贊數(shù)累計(jì))
  • 商品銷(xiāo)量榜單
  • 實(shí)時(shí)在線活躍用戶榜
  • 視頻播放量榜單

4.6 限流(Rate Limiting)

分類(lèi)場(chǎng)景說(shuō)明使用目的Redis 類(lèi)型示例
接口限流限制單位時(shí)間內(nèi)訪問(wèn)次數(shù)防止接口被刷、控制 QPSString登錄防暴力 破解、API 限速

業(yè)務(wù)背景

在接口開(kāi)放或秒殺活動(dòng)中,往往會(huì)出現(xiàn)某些接口被頻繁請(qǐng)求,
輕則浪費(fèi)資源,重則打垮系統(tǒng)。

此時(shí)我們可以利用 Redis 做“計(jì)數(shù)限流”:

以 IP / 用戶 ID 為維度,統(tǒng)計(jì)在某個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的訪問(wèn)次數(shù)。

代碼示例:基于固定窗口的限流實(shí)現(xiàn)

@Service
public class RateLimitService {
    @Resource
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    // 每分鐘最多請(qǐng)求 60 次
    private static final int LIMIT_COUNT = 60;
    private static final int EXPIRE_TIME = 60;
    public void checkRateLimit(String ip) {
        String key = "limit:ip:" + ip;
        Long count = redisTemplate.opsForValue().increment(key);
        if (count == 1) {
            redisTemplate.expire(key, EXPIRE_TIME, TimeUnit.SECONDS);
        }
        if (count > LIMIT_COUNT) {
            throw new RuntimeException("請(qǐng)求過(guò)于頻繁,請(qǐng)稍后再試!");
        }
    }
}

示例使用:

@GetMapping("/api/test")
public String test(HttpServletRequest request) {
    String ip = request.getRemoteAddr();
    rateLimitService.checkRateLimit(ip);
    return "正常訪問(wèn)成功";
}

升級(jí)方案:滑動(dòng)窗口限流

使用 Redis 的 ZSet 來(lái)記錄時(shí)間戳,實(shí)現(xiàn)更精確的滑動(dòng)窗口限流:

public boolean allowRequest(String key, int limit, int seconds) {
    long now = System.currentTimeMillis();
    long windowStart = now - seconds * 1000L;
    redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, 0, windowStart);
    redisTemplate.opsForZSet().add(key, String.valueOf(now), now);
    long count = redisTemplate.opsForZSet().zCard(key);
    redisTemplate.expire(key, seconds, TimeUnit.SECONDS);
    return count <= limit;
}

4.7 延時(shí)任務(wù) / 定時(shí)任務(wù)

分類(lèi)場(chǎng)景說(shuō)明使用目的Redis 類(lèi)型示例
延時(shí)任務(wù) / 定時(shí)任務(wù)基于 ZSet 時(shí)間戳實(shí)現(xiàn)延遲執(zhí)行實(shí)現(xiàn)訂單超時(shí)取消、消息延遲發(fā)送ZSet延遲隊(duì)列、定時(shí)提醒

業(yè)務(wù)背景

在很多業(yè)務(wù)中存在“延時(shí)觸發(fā)”的邏輯,例如:

  • 訂單 30 分鐘未支付自動(dòng)取消;
  • 延遲發(fā)送消息;
  • 提前 10 分鐘推送會(huì)議提醒。

使用 Redis 的 ZSet 可以輕松實(shí)現(xiàn)。

代碼示例:訂單超時(shí)取消任務(wù)

@Service
public class DelayTaskService {
    @Resource
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    private static final String DELAY_KEY = "delay:order";
    // 添加延時(shí)任務(wù)
    public void addDelayTask(Long orderId, long delayMs) {
        long executeTime = System.currentTimeMillis() + delayMs;
        redisTemplate.opsForZSet().add(DELAY_KEY, orderId, executeTime);
        System.out.println("添加延遲任務(wù): orderId=" + orderId + ", 執(zhí)行時(shí)間=" + executeTime);
    }
    // 定時(shí)掃描執(zhí)行任務(wù)
    @Scheduled(fixedDelay = 5000)
    public void executeTasks() {
        long now = System.currentTimeMillis();
        Set<Object> tasks = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(DELAY_KEY, 0, now);
        if (tasks != null) {
            for (Object task : tasks) {
                System.out.println("執(zhí)行超時(shí)任務(wù): orderId=" + task);
                // 執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯:關(guān)閉訂單
                redisTemplate.opsForZSet().remove(DELAY_KEY, task);
            }
        }
    }
}

測(cè)試示例:

delayTaskService.addDelayTask(1001L, 60000); // 1分鐘后取消訂單

4.8 熱點(diǎn)數(shù)據(jù)保護(hù)

分類(lèi)場(chǎng)景說(shuō)明使用目的Redis 類(lèi)型示例
熱點(diǎn)數(shù)據(jù)保護(hù)防止緩存擊穿、穿透、雪崩保證系統(tǒng)穩(wěn)定性String / Hash商品詳情緩存、熱點(diǎn)新聞

業(yè)務(wù)背景

在高并發(fā)系統(tǒng)中常見(jiàn)三種緩存問(wèn)題:

問(wèn)題類(lèi)型含義解決方案
緩存穿透查詢不存在的 Key 導(dǎo)致每次都打數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置空值緩存、布隆過(guò)濾器
緩存擊穿熱點(diǎn) Key 失效瞬間被大量請(qǐng)求打爆加互斥鎖、延遲失效
緩存雪崩大量 Key 同時(shí)過(guò)期設(shè)置隨機(jī)過(guò)期時(shí)間、預(yù)熱機(jī)制

代碼示例:緩存擊穿防護(hù)

@Service
public class ProductService {
    @Resource
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    @Resource
    private ProductMapper productMapper;
    public Product getProduct(Long id) {
        String key = "product:" + id;
        // 1. 先查緩存
        Product product = (Product) redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (product != null) {
            return product;
        }
        // 2. 緩存為空,加鎖防止擊穿
        synchronized (this) {
            product = (Product) redisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (product == null) {
                product = productMapper.selectById(id);
                if (product == null) {
                    // 防止穿透:緩存空對(duì)象
                    redisTemplate.opsForValue().set(key, new Product(), 2, TimeUnit.MINUTES);
                } else {
                    // 防止雪崩:過(guò)期時(shí)間隨機(jī)
                    int expireTime = 10 + new Random().nextInt(5);
                    redisTemplate.opsForValue().set(key, product, expireTime, TimeUnit.MINUTES);
                }
            }
        }
        return product;
    }
}

4.9 地理位置(Geo)

分類(lèi)場(chǎng)景說(shuō)明使用目的Redis 類(lèi)型示例
地理位置功能使用 Geo 存儲(chǔ)經(jīng)緯度信息實(shí)現(xiàn)“附近的人 / 店鋪”功能Geo外賣(mài)、打車(chē)、社交定位

示例:查找附近商鋪

@Service
public class GeoService {
    @Resource
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    private static final String GEO_KEY = "shop:geo";
    // 添加商鋪?zhàn)鴺?biāo)
    public void addShop(String shopName, double lon, double lat) {
        redisTemplate.opsForGeo().add(GEO_KEY, new Point(lon, lat), shopName);
    }
    // 查找附近商鋪
    public void findNearby(double lon, double lat, double distanceKm) {
        Circle area = new Circle(new Point(lon, lat), new Distance(distanceKm, Metrics.KILOMETERS));
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<Object>> results =
            redisTemplate.opsForGeo().radius(GEO_KEY, area);
        results.forEach(r -> System.out.println("附近店鋪:" + r.getContent().getName()));
    }
}

4.10 數(shù)據(jù)共享 / 配置中心緩存

分類(lèi)場(chǎng)景說(shuō)明使用目的Redis 類(lèi)型示例
數(shù)據(jù)共享 / 配置緩存緩存公共配置與數(shù)據(jù)字典減少數(shù)據(jù)庫(kù)壓力Hash / String系統(tǒng)參數(shù)緩存

代碼示例:系統(tǒng)配置緩存

@Service
public class ConfigService {
    @Resource
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    public String getConfig(String key) {
        String value = (String) redisTemplate.opsForHash().get("config:system", key);
        if (value == null) {
            // 假設(shè)從數(shù)據(jù)庫(kù)加載配置
            value = loadFromDb(key);
            redisTemplate.opsForHash().put("config:system", key, value);
        }
        return value;
    }
    private String loadFromDb(String key) {
        // 模擬數(shù)據(jù)庫(kù)
        if ("maxLoginRetry".equals(key)) return "5";
        return "default";
    }
}

到此這篇關(guān)于Redis 在 Spring 項(xiàng)目中的使用(包看包會(huì))的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis Spring 項(xiàng)目使用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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