Redis 在 Spring 項(xiàng)目中的使用及操作方法

更新時間：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)目中的常見使用場景,展示了如何利用Redis解決各種分布式問題,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

4.1 緩存（Cache）
4.2 分布式 Session 管理
4.3 分布式鎖（Distributed Lock）
4.4 消息隊(duì)列（Message Queue）
4.5 排行榜 / 計(jì)數(shù)系統(tǒng)
4.6 限流（Rate Limiting）
4.7 延時任務(wù) / 定時任務(wù)
4.8 熱點(diǎn)數(shù)據(jù)保護(hù)
4.9 地理位置（Geo）
4.10 數(shù)據(jù)共享 / 配置中心緩存

一、Redis 在 Spring 項(xiàng)目中的常見使用場景

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

場景類別	場景說明	使用目的
1. 緩存（Cache）	將數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果或計(jì)算結(jié)果暫存到 Redis	提高訪問速度、減輕數(shù)據(jù)庫壓力
2. 分布式 Session 管理	在多臺服務(wù)器間共享登錄狀態(tài)	解決 Session 不一致問題
3. 分布式鎖（Distributed Lock）	控制分布式環(huán)境下的資源競爭	保證接口冪等性、避免超賣
4. 消息隊(duì)列（Message Queue）	使用 Redis 的 List 或 Stream 實(shí)現(xiàn)簡單消息隊(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)訪問效率
8. 地理位置功能（Geo）	使用 Redis 的 Geo 類型	實(shí)現(xiàn)附近的人 / 店鋪功能
9. 延時任務(wù) / 定時任務(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)	對熱點(diǎn) Key 設(shè)置過期策略或鎖	避免緩存擊穿、穿透、雪崩問題

二、環(huán)境準(zhǔn)備

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

Maven 依賴：

<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 會自動幫我們創(chuàng)建 RedisTemplate 對象。

三、RedisTemplate 的作用

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

方法	Redis 類型	常見業(yè)務(wù)場景	示例
`opsForValue()`	String	緩存對象、驗(yàn)證碼、Token	`set("user:1001:name", "Tom")`
`opsForHash()`	Hash	存儲對象屬性，如用戶、商品	`put("user:1001", "age", "25")`
`opsForList()`	List	評論列表、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 是萬能鑰匙，不管你想存什么類型的數(shù)據(jù)，它都能幫你搞定。

四、應(yīng)用場景實(shí)戰(zhàn)

4.1 緩存（Cache）

分類	場景說明	使用目的	Redis 類型	示例
緩存數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果	緩存商品詳情、用戶信息	提高訪問速度	String / Hash	user:1001 → {…}
緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)	首頁推薦、排行榜	提升并發(fā)性能	String / ZSet	rank: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	String	report: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、短視頻平臺），數(shù)據(jù)庫訪問往往成為性能瓶頸。
而 Redis 的讀寫性能是數(shù)據(jù)庫的上千倍，因此我們常常將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存起來，
以“讀緩存 → 緩存失效 → 回源數(shù)據(jù)庫”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
        user = userMapper.selectById(id);
        if (user == null) {
            return null;
        }
        // Step 3: 寫入緩存，設(shè)置過期時間 10 分鐘
        redisTemplate.opsForValue().set(key, user, 10, TimeUnit.MINUTES);
        System.out.println("【寫入緩存】userId = " + id);
        return user;
    }
}

亮點(diǎn)：

每次查詢會優(yōu)先走 Redis；
避免同一數(shù)據(jù)被頻繁訪問數(shù)據(jù)庫；
可控制緩存時間，防止臟數(shù)據(jù)積累。

4.2 分布式 Session 管理

分類	場景說明	使用目的	Redis 類型	示例
分布式 Session 管理	多臺服務(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)一個網(wǎng)站部署在三臺服務(wù)器上：

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

這就是典型的 “Session 不一致” 問題。

方案一：使用 Spring Session（推薦）

依賴：

<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：

自動攔截所有 HttpSession；
自動序列化到 Redis；
多臺服務(wù)器訪問同一 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 token 驗(yàn)證身份；
登錄狀態(tài)共享、可過期控制。

4.3 分布式鎖（Distributed Lock）

分類	場景說明	使用目的	Redis 類型	示例
分布式鎖	控制資源競爭	保證冪等、防止超賣	String	秒殺、庫存控制

業(yè)務(wù)背景

電商場景中，秒殺活動高并發(fā)下會導(dǎo)致：

多人同時下單同一商品；
超賣、庫存負(fù)數(shù)。

此時可以用 Redis 分布式鎖，確保一個商品同一時刻只能被一個線程修改。

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，請稍后再試");
            }
            // 模擬扣庫存邏輯
            Integer stock = getStock(productId);
            if (stock > 0) {
                updateStock(productId, stock - 1);
                System.out.println("下單成功，庫存剩余：" + (stock - 1));
            } else {
                System.out.println("庫存不足");
            }
        } 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)說明：

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

4.4 消息隊(duì)列（Message Queue）

分類	場景說明	使用目的	Redis 類型	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：

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	場景說明	使用目的	Redis 類型	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)時計(jì)算 + 高性能排序	ZSet / String	熱門文章榜、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)”動態(tài)排序。
數(shù)據(jù)庫的排序操作成本高，而 Redis 的 ZSet 類型天然支持「按分?jǐn)?shù)排序」，
非常適合做排行榜類功能。

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);
    }
    // 查詢某個用戶的排名
    public Long getRank(String userId) {
        return redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(RANK_KEY, userId);
    }
    // 查詢某個用戶的分?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)）
商品銷量榜單
實(shí)時在線活躍用戶榜
視頻播放量榜單

4.6 限流（Rate Limiting）

分類	場景說明	使用目的	Redis 類型	示例
接口限流	限制單位時間內(nèi)訪問次數(shù)	防止接口被刷、控制 QPS	String	登錄防暴力破解、API 限速

業(yè)務(wù)背景

在接口開放或秒殺活動中，往往會出現(xiàn)某些接口被頻繁請求，
輕則浪費(fèi)資源，重則打垮系統(tǒng)。

此時我們可以利用 Redis 做“計(jì)數(shù)限流”：

以 IP / 用戶 ID 為維度，統(tǒng)計(jì)在某個時間窗口內(nèi)的訪問次數(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("請求過于頻繁，請稍后再試！");
        }
    }
}

示例使用：

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

升級方案：滑動窗口限流

使用 Redis 的 ZSet 來記錄時間戳，實(shí)現(xiàn)更精確的滑動窗口限流：

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 延時任務(wù) / 定時任務(wù)

分類	場景說明	使用目的	Redis 類型	示例
延時任務(wù) / 定時任務(wù)	基于 ZSet 時間戳實(shí)現(xiàn)延遲執(zhí)行	實(shí)現(xiàn)訂單超時取消、消息延遲發(fā)送	ZSet	延遲隊(duì)列、定時提醒

業(yè)務(wù)背景

在很多業(yè)務(wù)中存在“延時觸發(fā)”的邏輯，例如：

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

使用 Redis 的 ZSet 可以輕松實(shí)現(xiàn)。

代碼示例：訂單超時取消任務(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)行時間=" + executeTime);
    }
    // 定時掃描執(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	場景說明	使用目的	Redis 類型	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)中常見三種緩存問題：

問題類型	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	設(shè)置空值緩存、布隆過濾器
緩存擊穿	熱點(diǎn) Key 失效瞬間被大量請求打爆	加互斥鎖、延遲失效
緩存雪崩	大量 Key 同時過期	設(shè)置隨機(jī)過期時間、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：緩存空對象
                    redisTemplate.opsForValue().set(key, new Product(), 2, TimeUnit.MINUTES);
                } else {
                    // 防止雪崩：過期時間隨機(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	場景說明	使用目的	Redis 類型	示例
地理位置功能	使用 Geo 存儲經(jīng)緯度信息	實(shí)現(xiàn)“附近的人 / 店鋪”功能	Geo	外賣、打車、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	場景說明	使用目的	Redis 類型	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
        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）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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二、環(huán)境準(zhǔn)備

三、RedisTemplate 的作用

四、應(yīng)用場景實(shí)戰(zhàn)

4.1 緩存（Cache）

4.2 分布式 Session 管理

4.3 分布式鎖（Distributed Lock）

4.4 消息隊(duì)列（Message Queue）

4.5 排行榜 / 計(jì)數(shù)系統(tǒng)

4.6 限流（Rate Limiting）

4.7 延時任務(wù) / 定時任務(wù)

4.8 熱點(diǎn)數(shù)據(jù)保護(hù)

4.9 地理位置（Geo）

4.10 數(shù)據(jù)共享 / 配置中心緩存

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