SpringBoot 集成 Redis實(shí)現(xiàn)緩存與分布式鎖的全過(guò)程(提升系統(tǒng)性能與并發(fā)能力)
在高并發(fā)、高流量后端系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)庫(kù)往往是性能瓶頸 —— 頻繁的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢會(huì)導(dǎo)致響應(yīng)延遲、數(shù)據(jù)庫(kù)壓力過(guò)大。Redis 作為高性能鍵值對(duì)緩存數(shù)據(jù)庫(kù),支持內(nèi)存存儲(chǔ)、持久化、分布式部署,可通過(guò)緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)分布式鎖等方式,大幅提升系統(tǒng)響應(yīng)速度、降低數(shù)據(jù)庫(kù)壓力,同時(shí)解決分布式環(huán)境下的并發(fā)安全問(wèn)題,是企業(yè)級(jí)系統(tǒng)性能優(yōu)化的核心工具。
本文聚焦 SpringBoot 與 Redis 的實(shí)戰(zhàn)落地,從環(huán)境搭建、緩存注解使用、手動(dòng)緩存操作,到分布式鎖實(shí)現(xiàn)、緩存問(wèn)題解決方案,全程嵌入 Java 代碼教學(xué),幫你快速掌握 Redis 核心應(yīng)用,打造高性能、高并發(fā)的后端系統(tǒng)。
一、核心認(rèn)知:Redis 核心價(jià)值與適用場(chǎng)景
1. 核心優(yōu)勢(shì)
- 極致性能:基于內(nèi)存操作,讀寫(xiě)速度可達(dá)每秒百萬(wàn)級(jí),響應(yīng)延遲毫秒級(jí),遠(yuǎn)超傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù);
- 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)豐富:支持 String、Hash、List、Set、Sorted Set 等多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),適配復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景;
- 分布式兼容:支持主從復(fù)制、哨兵模式、集群部署,適配分布式系統(tǒng)架構(gòu);
- 功能強(qiáng)大:可實(shí)現(xiàn)緩存、分布式鎖、消息隊(duì)列、計(jì)數(shù)器、限流等多種功能;
- 持久化機(jī)制:支持 RDB、AOF 兩種持久化方式,確保數(shù)據(jù)不丟失(兼顧性能與可靠性)。
2. 核心適用場(chǎng)景
- 熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存:用戶信息、商品詳情、首頁(yè)數(shù)據(jù)等高頻查詢數(shù)據(jù),減輕數(shù)據(jù)庫(kù)壓力;
- 分布式鎖:解決分布式系統(tǒng)中并發(fā)修改、資源競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題(如庫(kù)存扣減、訂單創(chuàng)建);
- 會(huì)話存儲(chǔ):分布式環(huán)境下的用戶會(huì)話共享(替代 Session 本地存儲(chǔ));
- 異步通信:基于 List 實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單消息隊(duì)列,處理異步任務(wù)(如日志收集、通知推送);
- 計(jì)數(shù)器與限流:接口訪問(wèn)次數(shù)統(tǒng)計(jì)、接口限流(防止惡意請(qǐng)求)。
3. Redis 核心概念
- 鍵(Key):唯一標(biāo)識(shí),支持字符串、哈希值等格式,建議設(shè)計(jì)統(tǒng)一命名規(guī)范(如
user:info:1001); - 值(Value):支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),存儲(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),需合理設(shè)置過(guò)期時(shí)間避免內(nèi)存溢出;
- 過(guò)期策略:支持定期刪除、惰性刪除,可設(shè)置鍵的過(guò)期時(shí)間,自動(dòng)釋放內(nèi)存;
- 分布式鎖:基于
SETNX(SET if Not Exists)命令,確保同一時(shí)間只有一個(gè)線程操作資源。
二、核心實(shí)戰(zhàn)一:環(huán)境搭建(Docker 快速部署)
1. Docker 部署 Redis(單節(jié)點(diǎn),開(kāi)發(fā)測(cè)試場(chǎng)景)
# 1. 拉取 Redis 鏡像(最新穩(wěn)定版) docker pull redis:latest # 2. 啟動(dòng) Redis 容器(配置密碼、持久化、端口映射) docker run -d --name redis -p 6379:6379 \ -v redis-data:/data \ # 掛載數(shù)據(jù)卷,持久化數(shù)據(jù) -e REDIS_PASSWORD=redis123 \ # 設(shè)置訪問(wèn)密碼 redis:latest \ redis-server --requirepass redis123 \ # 開(kāi)啟密碼驗(yàn)證 --appendonly yes # 開(kāi)啟 AOF 持久化(數(shù)據(jù)更可靠)
- 連接測(cè)試:使用 Redis 客戶端(如 Redis Desktop Manager)連接
localhost:6379,密碼redis123,驗(yàn)證服務(wù)可用性; - 核心配置說(shuō)明:AOF 持久化會(huì)記錄所有寫(xiě)操作,重啟后可恢復(fù)數(shù)據(jù),適合對(duì)數(shù)據(jù)可靠性要求高的場(chǎng)景。
三、核心實(shí)戰(zhàn)二:SpringBoot 集成 Redis 基礎(chǔ)配置
1. 引入依賴(Maven)
<!-- Spring Data Redis 依賴(簡(jiǎn)化 Redis 操作) -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- 連接池依賴(提升 Redis 連接效率) -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
<!-- Web 依賴 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- Lombok -->
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>2. 配置文件(application.yml)
# Redis 配置
spring:
redis:
host: localhost # Redis 服務(wù)地址
port: 6379 # 端口
password: redis123 # 訪問(wèn)密碼
database: 0 # 數(shù)據(jù)庫(kù)索引(默認(rèn) 0,Redis 支持 16 個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù))
timeout: 10000 # 連接超時(shí)時(shí)間(毫秒)
lettuce: # 連接池配置(Lettuce 是 SpringBoot 2.x 默認(rèn) Redis 客戶端)
pool:
max-active: 16 # 最大連接數(shù)
max-idle: 8 # 最大空閑連接數(shù)
min-idle: 4 # 最小空閑連接數(shù)
max-wait: -1 # 最大等待時(shí)間(-1 表示無(wú)限制)
# 服務(wù)端口
server:
port: 80853. Redis 配置類(自定義序列化方式)
默認(rèn)序列化方式會(huì)導(dǎo)致 Redis 中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)可讀性差,需自定義序列化(JSON 格式),同時(shí)配置緩存管理器。
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import java.time.Duration;
@Configuration
public class RedisConfig {
// 自定義 RedisTemplate(JSON 序列化,支持復(fù)雜對(duì)象存儲(chǔ))
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
// 字符串序列化器(Key 用字符串序列化)
StringRedisSerializer stringSerializer = new StringRedisSerializer();
// JSON 序列化器(Value 用 JSON 序列化,保留對(duì)象結(jié)構(gòu))
GenericJackson2JsonRedisSerializer jsonSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
// 配置 Key、Value 序列化方式
redisTemplate.setKeySerializer(stringSerializer);
redisTemplate.setValueSerializer(jsonSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(stringSerializer);
redisTemplate.setHashValueSerializer(jsonSerializer);
// 初始化 RedisTemplate
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
// 配置緩存管理器(支持緩存注解)
@Bean
public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
// 緩存配置(設(shè)置默認(rèn)過(guò)期時(shí)間 30 分鐘,JSON 序列化)
RedisCacheConfiguration cacheConfig = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofMinutes(30)) // 默認(rèn)緩存過(guò)期時(shí)間
.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer()))
.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()))
.disableCachingNullValues(); // 禁止緩存 null 值(避免緩存穿透)
// 創(chuàng)建緩存管理器
return RedisCacheManager.builder(connectionFactory)
.cacheDefaults(cacheConfig)
.build();
}
}四、核心實(shí)戰(zhàn)三:Redis 緩存操作(注解式 + 手動(dòng)式)
1. 注解式緩存(簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā),適用于簡(jiǎn)單場(chǎng)景)
通過(guò) @Cacheable、@CachePut、@CacheEvict 等注解,無(wú)需手動(dòng)編寫(xiě)緩存邏輯,自動(dòng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)緩存與更新。
(1)Service 層使用示例
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.example.redis.entity.User;
import com.example.redis.mapper.UserMapper;
import javax.annotation.Resource;
@Service
public class UserService {
@Resource
private UserMapper userMapper;
// ? 緩存查詢結(jié)果:key 為 "user:info:" + id,緩存過(guò)期時(shí)間 30 分鐘
@Cacheable(value = "user", key = "'info:' + #id", unless = "#result == null")
public User getUserById(Long id) {
// 緩存不存在時(shí),查詢數(shù)據(jù)庫(kù)(僅執(zhí)行一次)
System.out.println("查詢數(shù)據(jù)庫(kù),用戶ID:" + id);
return userMapper.selectById(id);
}
// ? 更新緩存:更新數(shù)據(jù)庫(kù)后,同步更新緩存(避免緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)不一致)
@CachePut(value = "user", key = "'info:' + #user.id", unless = "#user == null")
public User updateUser(User user) {
userMapper.updateById(user);
return user;
}
// ? 清除緩存:刪除數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)后,刪除對(duì)應(yīng)緩存
@CacheEvict(value = "user", key = "'info:' + #id")
public void deleteUser(Long id) {
userMapper.deleteById(id);
}
// ? 清除所有緩存(如批量更新時(shí))
@CacheEvict(value = "user", allEntries = true)
public void clearUserCache() {
// 僅清除緩存,無(wú)業(yè)務(wù)邏輯
}
}(2)Controller 層接口
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import com.example.redis.entity.User;
import com.example.redis.result.Result;
import com.example.redis.service.UserService;
import javax.annotation.Resource;
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
@Resource
private UserService userService;
@GetMapping("/{id}")
public Result<User> getUserById(@PathVariable Long id) {
User user = userService.getUserById(id);
return Result.success(user);
}
@PutMapping
public Result<User> updateUser(@RequestBody User user) {
User updatedUser = userService.updateUser(user);
return Result.success(updatedUser);
}
@DeleteMapping("/{id}")
public Result<Void> deleteUser(@PathVariable Long id) {
userService.deleteUser(id);
return Result.success();
}
}2. 手動(dòng)式緩存(靈活控制,適用于復(fù)雜場(chǎng)景)
通過(guò) RedisTemplate 手動(dòng)操作 Redis,支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),適配復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景(如 Hash、List 操作)。
(1)Redis 工具類封裝
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Component
public class RedisUtils {
@Resource
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
// ? 存儲(chǔ) String 類型數(shù)據(jù)(設(shè)置過(guò)期時(shí)間)
public void setString(String key, Object value, Long expireTime, TimeUnit timeUnit) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, expireTime, timeUnit);
}
// ? 獲取 String 類型數(shù)據(jù)
public Object getString(String key) {
return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
// ? 刪除數(shù)據(jù)
public Boolean delete(String key) {
return redisTemplate.delete(key);
}
// ? 判斷鍵是否存在
public Boolean hasKey(String key) {
return redisTemplate.hasKey(key);
}
// ? 設(shè)置鍵過(guò)期時(shí)間
public Boolean expire(String key, Long expireTime, TimeUnit timeUnit) {
return redisTemplate.expire(key, expireTime, timeUnit);
}
// ? 存儲(chǔ) Hash 類型數(shù)據(jù)(示例:存儲(chǔ)用戶詳情,字段拆分)
public void setHash(String key, String hashKey, Object value) {
redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value);
}
// ? 獲取 Hash 類型數(shù)據(jù)
public Object getHash(String key, String hashKey) {
return redisTemplate.opsForHash().get(key, hashKey);
}
}(2)工具類使用示例(熱點(diǎn)商品緩存)
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.example.redis.entity.Goods;
import com.example.redis.mapper.GoodsMapper;
import com.example.redis.utils.RedisUtils;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Service
public class GoodsService {
@Resource
private GoodsMapper goodsMapper;
@Resource
private RedisUtils redisUtils;
// 熱點(diǎn)商品緩存(手動(dòng)控制緩存邏輯)
public Goods getHotGoodsById(Long id) {
String key = "goods:hot:" + id;
// 1. 先查緩存
Goods goods = (Goods) redisUtils.getString(key);
if (goods != null) {
return goods;
}
// 2. 緩存不存在,查數(shù)據(jù)庫(kù)
goods = goodsMapper.selectById(id);
if (goods != null) {
// 3. 存入緩存,設(shè)置過(guò)期時(shí)間 10 分鐘(熱點(diǎn)數(shù)據(jù)可縮短過(guò)期時(shí)間)
redisUtils.setString(key, goods, 10L, TimeUnit.MINUTES);
}
return goods;
}
}五、核心實(shí)戰(zhàn)四:分布式鎖實(shí)現(xiàn)(解決并發(fā)安全問(wèn)題)
分布式環(huán)境下,多個(gè)服務(wù)實(shí)例同時(shí)操作同一資源(如庫(kù)存扣減)會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致,通過(guò) Redis 分布式鎖可確保同一時(shí)間只有一個(gè)線程操作資源。
1. 分布式鎖工具類
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Component
public class RedisDistributedLock {
@Resource
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
// 鎖前綴(避免鍵沖突)
private static final String LOCK_PREFIX = "lock:";
// 鎖過(guò)期時(shí)間(避免死鎖,默認(rèn) 30 秒)
private static final Long LOCK_EXPIRE = 30L;
/**
* 獲取分布式鎖
* @param lockKey 鎖標(biāo)識(shí)(如 "stock:1001")
* @param requestId 唯一標(biāo)識(shí)(如 UUID,確保釋放鎖時(shí)是自己的鎖)
* @return 是否獲取成功
*/
public Boolean tryLock(String lockKey, String requestId) {
String key = LOCK_PREFIX + lockKey;
// SETNX 命令:當(dāng)鍵不存在時(shí)設(shè)置值,原子操作(確保并發(fā)安全)
Boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, requestId, LOCK_EXPIRE, TimeUnit.SECONDS);
return locked != null && locked;
}
/**
* 釋放分布式鎖
* @param lockKey 鎖標(biāo)識(shí)
* @param requestId 唯一標(biāo)識(shí)
*/
public void unlock(String lockKey, String requestId) {
String key = LOCK_PREFIX + lockKey;
try {
String value = (String) redisTemplate.opsForValue().get(key);
// 僅釋放自己的鎖(避免釋放其他線程的鎖)
if (requestId.equals(value)) {
redisTemplate.delete(key);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}2. 分布式鎖使用示例(庫(kù)存扣減)
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.example.redis.mapper.StockMapper;
import com.example.redis.utils.RedisDistributedLock;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.UUID;
@Service
public class StockService {
@Resource
private StockMapper stockMapper;
@Resource
private RedisDistributedLock distributedLock;
// 庫(kù)存扣減(分布式環(huán)境下安全操作)
public Boolean deductStock(Long goodsId, Integer num) {
String lockKey = "stock:" + goodsId;
String requestId = UUID.randomUUID().toString();
try {
// 1. 獲取分布式鎖(最多等待 5 秒,每隔 1 秒重試)
Boolean locked = false;
int count = 0;
while (!locked && count < 5) {
locked = distributedLock.tryLock(lockKey, requestId);
if (!locked) {
Thread.sleep(1000);
count++;
}
}
if (!locked) {
// 獲取鎖失?。ㄏ蘖鳎?
return false;
}
// 2. 扣減庫(kù)存(業(yè)務(wù)邏輯)
int row = stockMapper.deductStock(goodsId, num);
return row > 0;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
} finally {
// 3. 釋放鎖(確保無(wú)論是否異常,都釋放鎖)
distributedLock.unlock(lockKey, requestId);
}
}
}六、進(jìn)階:緩存常見(jiàn)問(wèn)題解決方案
1. 緩存穿透(查詢不存在的數(shù)據(jù),緩存無(wú)效,直擊數(shù)據(jù)庫(kù))
- 問(wèn)題表現(xiàn):惡意請(qǐng)求不存在的 ID,緩存無(wú)法命中,頻繁查詢數(shù)據(jù)庫(kù),導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)壓力過(guò)大;
- 解決方案:緩存 null 值(設(shè)置較短過(guò)期時(shí)間),或使用布隆過(guò)濾器過(guò)濾不存在的 ID。
// 緩存 null 值解決方案(修改查詢方法)
public Goods getGoodsById(Long id) {
String key = "goods:info:" + id;
Goods goods = (Goods) redisUtils.getString(key);
if (goods != null) {
return goods;
}
// 數(shù)據(jù)庫(kù)查詢也不存在,緩存 null 值(過(guò)期時(shí)間 5 分鐘)
goods = goodsMapper.selectById(id);
if (goods == null) {
redisUtils.setString(key, null, 5L, TimeUnit.MINUTES);
return null;
}
redisUtils.setString(key, goods, 30L, TimeUnit.MINUTES);
return goods;
}2. 緩存擊穿(熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存過(guò)期,大量請(qǐng)求同時(shí)直擊數(shù)據(jù)庫(kù))
- 問(wèn)題表現(xiàn):熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存過(guò)期瞬間,大量并發(fā)請(qǐng)求同時(shí)查詢數(shù)據(jù)庫(kù),導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)壓力驟增;
- 解決方案:互斥鎖(同一時(shí)間只有一個(gè)線程查詢數(shù)據(jù)庫(kù)并更新緩存),或熱點(diǎn)數(shù)據(jù)永不過(guò)期。
3. 緩存雪崩(大量緩存同時(shí)過(guò)期,或 Redis 服務(wù)宕機(jī),所有請(qǐng)求直擊數(shù)據(jù)庫(kù))
- 問(wèn)題表現(xiàn):緩存服務(wù)器宕機(jī),或大量緩存設(shè)置同一過(guò)期時(shí)間,導(dǎo)致所有請(qǐng)求直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)庫(kù)崩潰;
- 解決方案:Redis 集群部署(高可用),緩存過(guò)期時(shí)間加隨機(jī)值(避免同時(shí)過(guò)期),服務(wù)降級(jí)(熔斷保護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù))。
七、避坑指南
坑點(diǎn) 1:緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)不一致
表現(xiàn):更新數(shù)據(jù)庫(kù)后,緩存未同步更新,導(dǎo)致查詢到舊數(shù)據(jù);? 解決方案:采用「更新數(shù)據(jù)庫(kù) + 同步更新緩存」或「更新數(shù)據(jù)庫(kù) + 刪除緩存」策略,避免單獨(dú)操作數(shù)據(jù)庫(kù)或緩存。
坑點(diǎn) 2:Redis 序列化后數(shù)據(jù)可讀性差
表現(xiàn):Redis 中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)為亂碼,無(wú)法直接查看;? 解決方案:自定義序列化方式(如 JSON 序列化),避免使用默認(rèn)的 JdkSerializationRedisSerializer。
坑點(diǎn) 3:分布式鎖死鎖
表現(xiàn):獲取鎖后線程異常退出,未釋放鎖,導(dǎo)致其他線程無(wú)法獲取鎖;? 解決方案:設(shè)置鎖過(guò)期時(shí)間,確保鎖自動(dòng)釋放;使用 try-finally 確保鎖一定會(huì)被釋放。
坑點(diǎn) 4:Redis 連接池耗盡
表現(xiàn):系統(tǒng)報(bào)錯(cuò)「Could not get a resource from the pool」,無(wú)法獲取 Redis 連接;? 解決方案:合理配置連接池參數(shù)(max-active、max-idle),避免頻繁創(chuàng)建銷毀連接,排查是否有連接未釋放的情況。
八、終極總結(jié):Redis 實(shí)戰(zhàn)的核心是「緩存高效 + 并發(fā)安全」
Redis 實(shí)戰(zhàn)的核心價(jià)值,是通過(guò)緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)提升系統(tǒng)響應(yīng)速度,通過(guò)分布式鎖解決分布式并發(fā)問(wèn)題,同時(shí)兼顧數(shù)據(jù)可靠性與系統(tǒng)穩(wěn)定性。企業(yè)級(jí)開(kāi)發(fā)中,需根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇合適的緩存策略與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),規(guī)避常見(jiàn)緩存問(wèn)題,平衡性能與一致性。
核心原則總結(jié):
- 緩存策略適配業(yè)務(wù):簡(jiǎn)單場(chǎng)景用注解式緩存,復(fù)雜場(chǎng)景用手動(dòng)式緩存,熱點(diǎn)數(shù)據(jù)縮短過(guò)期時(shí)間;
- 并發(fā)安全優(yōu)先:分布式環(huán)境下操作共享資源,必須使用分布式鎖,避免數(shù)據(jù)不一致;
- 高可用不可少:生產(chǎn)環(huán)境必用 Redis 集群(主從 + 哨兵),避免單點(diǎn)故障導(dǎo)致緩存雪崩;
- 問(wèn)題提前預(yù)防:針對(duì)緩存穿透、擊穿、雪崩,提前部署解決方案,而非事后補(bǔ)救。
到此這篇關(guān)于SpringBoot 集成 Redis實(shí)現(xiàn)緩存與分布式鎖的全過(guò)程(提升系統(tǒng)性能與并發(fā)能力)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot集成Redis 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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