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:
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;}
}
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));
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;
});
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();
}
五、注意事项
-
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。 -
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。 -
数据淘汰策略
在 Redis 配置中设置maxmemory-policy
(如allkeys-lru
),防止内存溢出。 -
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