SpringBoot 集成 Redis 实战（缓存优化与分布式锁）：打造高可用缓存体系与并发控制

小北方城市网2026-01-18 8:17

在高并发系统中，数据库是性能瓶颈的核心来源 ------ 频繁的查询操作会导致数据库连接耗尽、响应缓慢。Redis 作为高性能内存数据库，凭借「毫秒级响应、支持多种数据结构、分布式部署」的优势，成为缓存优化、分布式锁、计数器等场景的首选方案。合理使用 Redis 可将数据库查询压力降低 80% 以上，同时解决分布式系统中的并发竞争问题。

本文聚焦 SpringBoot 与 Redis 的实战落地，从环境搭建、基础缓存操作、分布式锁实现，到缓存三大问题（穿透、击穿、雪崩）的解决方案，全程嵌入 Java 代码教学，帮你快速掌握 Redis 核心技能，打造高可用缓存体系与并发控制方案。

一、核心认知：Redis 核心价值与适用场景

1. Redis 核心优势

  • 高性能：基于内存存储，读写响应时间在 1-10 毫秒，支持每秒百万级读写操作；
  • 丰富数据结构：支持 String、Hash、List、Set、Sorted Set 等，适配多场景需求；
  • 高可用：支持主从复制、哨兵模式、集群部署，避免单点故障；
  • 多功能：可作为缓存、分布式锁、消息队列、计数器、排行榜使用；
  • 跨语言：支持多种客户端，无缝适配 Java、Python、Go 等语言。

2. 核心适用场景

  • 数据缓存：热点数据（如商品详情、用户信息）缓存，减少数据库查询；
  • 分布式锁：解决分布式系统并发竞争问题（如商品秒杀、订单创建）；
  • 会话存储：用户登录会话（如 Token）存储，替代 Session 共享；
  • 实时统计：访问量计数、点赞数、排行榜（基于 Sorted Set）；
  • 消息队列：简单的异步通信（基于 List 实现）。

3. 缓存三大核心问题

  • 缓存穿透：查询不存在的数据，缓存与数据库均无结果，导致请求直接穿透到数据库；
  • 缓存击穿：热点 Key 过期瞬间，大量请求同时穿透到数据库，造成数据库压力激增；
  • 缓存雪崩：大量缓存 Key 同时过期，或 Redis 服务宕机，所有请求直接打向数据库，可能导致数据库雪崩。

二、核心实战一：环境搭建（Docker + SpringBoot 集成）

1. Docker 部署 Redis

bash

运行

复制代码 
# 1. 拉取 Redis 镜像（6.2.7 稳定版）
docker pull redis:6.2.7

# 2. 启动 Redis 容器（配置密码，挂载数据卷持久化）
docker run -d --name redis -p 6379:6379 \
  -v redis-data:/data \ # 挂载数据卷，避免重启数据丢失
  -e REDIS_PASSWORD=123456 \ # 设置密码
  redis:6.2.7 --requirepass 123456 # 启用密码认证
  • 验证连接：使用 Redis 客户端连接 redis-cli -h localhost -p 6379 -a 123456，执行 ping 命令返回 PONG 即部署成功。

2. SpringBoot 集成 Redis 依赖与配置

（1）引入依赖（Maven）

xml

复制代码 
<!-- SpringBoot 集成 Redis 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- Redisson 依赖（实现分布式锁，推荐） -->
<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.23.3</version>
</dependency>
<!-- Web 依赖 -->
<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）

yaml

复制代码 
spring:
  redis:
    host: localhost # Redis 服务地址
    port: 6379 # 端口
    password: 123456 # 密码
    timeout: 3000ms # 连接超时时间
    lettuce: # 使用 Lettuce 客户端（替代旧版 Jedis，支持集群）
      pool:
        max-active: 16 # 最大连接数
        max-idle: 8 # 最大空闲连接数
        min-idle: 4 # 最小空闲连接数
        max-wait: -1ms # 最大等待时间（-1 表示无限制）

# Redisson 配置（分布式锁用）
redisson:
  singleServerConfig:
    address: redis://localhost:6379
    password: 123456
    database: 0 # 数据库索引（默认0）

三、核心实战二：基础缓存操作（注解式 + 编程式）

Spring Data Redis 提供两种缓存操作方式：注解式（简洁高效，适合简单场景）、编程式（灵活可控，适合复杂场景）。

1. 注解式缓存（@Cacheable、@CachePut、@CacheEvict）

（1）启动类开启缓存支持

java

运行

复制代码 
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;

@SpringBootApplication
@EnableCaching // 开启 Spring 缓存支持
public class RedisApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(RedisApplication.class, args);
    }
}
（2）Service 层使用缓存注解

java

运行

复制代码 
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;

    // ✅ 缓存查询：key 为 "user:{id}"，缓存不存在则查询数据库并存入缓存
    @Cacheable(value = "user", key = "#id", unless = "#result == null")
    public User getUserById(Long id) {
        // 模拟数据库查询（实际开发中调用 mapper）
        return userMapper.selectById(id);
    }

    // ✅ 缓存更新：更新数据库后同步更新缓存（key 与查询一致）
    @CachePut(value = "user", key = "#user.id", unless = "#user == null")
    public User updateUser(User user) {
        userMapper.updateById(user);
        return user;
    }

    // ✅ 缓存删除：删除数据库数据后清除对应缓存
    @CacheEvict(value = "user", key = "#id")
    public void deleteUser(Long id) {
        userMapper.deleteById(id);
    }

    // ✅ 批量删除缓存（清除所有 user 前缀的缓存）
    @CacheEvict(value = "user", allEntries = true)
    public void clearUserCache() {
        // 无需业务逻辑，仅清除缓存
    }
}

2. 编程式缓存（RedisTemplate）

适合复杂缓存场景（如自定义缓存过期时间、多条件缓存），通过 RedisTemplate 手动操作缓存。

java

运行

复制代码 
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.example.redis.entity.User;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Service
public class UserCacheService {
    @Resource
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    // 缓存前缀（避免 key 冲突）
    private static final String USER_CACHE_PREFIX = "user:";

    // 存入缓存（设置过期时间 30 分钟）
    public void setUserCache(Long id, User user) {
        String key = USER_CACHE_PREFIX + id;
        ValueOperations<String, Object> valueOps = redisTemplate.opsForValue();
        valueOps.set(key, user, 30, TimeUnit.MINUTES);
    }

    // 获取缓存
    public User getUserCache(Long id) {
        String key = USER_CACHE_PREFIX + id;
        return (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    // 删除缓存
    public void deleteUserCache(Long id) {
        String key = USER_CACHE_PREFIX + id;
        redisTemplate.delete(key);
    }

    // 自定义缓存逻辑（查询时先查缓存，无缓存则查库并存缓存）
    public User getuserByIdWithCache(Long id) {
        // 1. 先查缓存
        User user = getUserCache(id);
        if (user != null) {
            return user;
        }
        // 2. 缓存不存在，查数据库
        user = userMapper.selectById(id);
        if (user != null) {
            // 3. 存入缓存
            setUserCache(id, user);
        }
        return user;
    }
}

四、核心实战三：分布式锁实现（Redisson 版）

分布式系统中，多服务并发操作同一资源（如商品秒杀、库存扣减）会导致数据不一致，分布式锁可确保同一时间只有一个服务能操作资源。Redisson 封装了 Redis 分布式锁的实现，支持自动续期、公平锁、可重入锁等功能，比手动实现更稳定。

1. 分布式锁实战（商品秒杀场景）

java

运行

复制代码 
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.example.redis.mapper.StockMapper;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Service
public class SeckillService {
    @Resource
    private RedissonClient redissonClient;
    @Resource
    private StockMapper stockMapper;

    // 锁前缀（避免锁 key 冲突）
    private static final String STOCK_LOCK_PREFIX = "stock:lock:";

    // 商品秒杀（分布式锁控制并发）
    public String seckill(Long productId, Integer num) {
        String lockKey = STOCK_LOCK_PREFIX + productId;
        RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);

        try {
            // 1. 获取锁（最多等待 5 秒，10 秒后自动释放锁，避免死锁）
            boolean isLocked = lock.tryLock(5, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (!isLocked) {
                return "秒杀火爆，请稍后再试";
            }

            // 2. 执行业务逻辑（查询库存 + 扣减库存）
            Integer stock = stockMapper.selectStockByProductId(productId);
            if (stock == null || stock < num) {
                return "库存不足，秒杀失败";
            }
            // 扣减库存（数据库操作需加事务）
            stockMapper.deductStock(productId, num);
            return "秒杀成功，已扣减库存：" + num;

        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            return "秒杀异常，请重试";
        } finally {
            // 3. 释放锁（仅持有锁的线程能释放）
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

2. 分布式锁核心特性（Redisson 优势）

  • 可重入锁：同一线程可多次获取同一把锁，避免死锁；
  • 自动续期：锁快过期时自动延长有效期，避免业务未执行完锁被释放；
  • 公平锁：按请求顺序获取锁，避免饥饿问题；
  • 集群支持：适配 Redis 集群模式，确保分布式环境下锁的可靠性。

五、核心实战四：缓存三大问题解决方案

1. 缓存穿透解决方案

方案一：空值缓存

查询结果为空时，也存入缓存（设置较短过期时间，如 5 分钟），避免后续请求穿透到数据库。

java

运行

复制代码 
public User getuserByIdWithCache(Long id) {
    String key = USER_CACHE_PREFIX + id;
    User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (user != null) {
        return user;
    }
    // 查数据库
    user = userMapper.selectById(id);
    if (user == null) {
        // 空值存入缓存，设置 5 分钟过期
        redisTemplate.opsForValue().set(key, new User(), 5, TimeUnit.MINUTES);
        return null;
    }
    setUserCache(id, user);
    return user;
}
方案二：布隆过滤器

提前将所有存在的 Key 存入布隆过滤器，查询时先通过过滤器判断 Key 是否存在，不存在则直接返回，避免穿透。

java

运行

复制代码 
// 布隆过滤器初始化（项目启动时加载所有用户 ID）
@PostConstruct
public void initBloomFilter() {
    List<Long> userIdList = userMapper.selectAllUserId();
    BloomFilter<Long> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.longFunnel(), userIdList.size(), 0.01);
    for (Long userId : userIdList) {
        bloomFilter.put(userId);
    }
    // 存入 Redis 或本地缓存
    redisTemplate.opsForValue().set("user:bloom:filter", bloomFilter);
}

// 查询时先过布隆过滤器
public User getuserByIdWithBloomFilter(Long id) {
    BloomFilter<Long> bloomFilter = (BloomFilter<Long>) redisTemplate.opsForValue().get("user:bloom:filter");
    if (!bloomFilter.mightContain(id)) {
        return null; // 一定不存在，直接返回
    }
    // 后续走缓存 + 数据库逻辑
    return getuserByIdWithCache(id);
}

2. 缓存击穿解决方案

方案一：热点 Key 永不过期

对热点 Key（如首页爆款商品）设置永不过期，通过后台定时任务更新缓存，避免过期瞬间穿透。

方案二：互斥锁

热点 Key 过期时，仅允许一个线程查询数据库并更新缓存，其他线程等待缓存更新完成后再获取缓存。

java

运行

复制代码 
public User getHotUserById(Long id) {
    String key = USER_CACHE_PREFIX + id;
    User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    // 缓存过期，获取互斥锁更新缓存
    if (user == null) {
        RLock lock = redissonClient.getLock("user:hot:lock:" + id);
        try {
            if (lock.tryLock(3, 5, TimeUnit.SECONDS)) {
                // 再次检查缓存（避免其他线程已更新）
                user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
                if (user == null) {
                    user = userMapper.selectById(id);
                    setUserCache(id, user); // 存入缓存，设置较长过期时间
                }
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        } finally {
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
    return user;
}

3. 缓存雪崩解决方案

方案一：过期时间加随机值

给缓存 Key 设置过期时间时，添加随机值（如 0-5 分钟），避免大量 Key 同时过期。

java

运行

复制代码 
// 存入缓存时添加随机过期时间（30-35 分钟）
public void setUserCacheWithRandomExpire(Long id, User user) {
    String key = USER_CACHE_PREFIX + id;
    long expire = 30 + new Random().nextInt(5); // 随机 0-5 分钟
    redisTemplate.opsForValue().set(key, user, expire, TimeUnit.MINUTES);
}
方案二：Redis 集群部署

部署 Redis 主从集群 + 哨兵模式，确保单点故障时，从节点能快速切换为主节点，避免 Redis 服务宕机导致的雪崩。

方案三：服务降级与限流

Redis 宕机时，通过限流组件（如 Sentinel）限制请求流量，或直接返回降级提示（如 "系统繁忙，请稍后再试"），保护数据库。

六、避坑指南

坑点 1：缓存注解失效，无法存入 / 获取缓存

表现：使用 @Cacheable 注解后，缓存未生效，每次都查询数据库；✅ 解决方案：确保启动类添加 @EnableCaching 注解，缓存 Key 表达式正确，方法参数与返回值可序列化（实体类实现 Serializable 接口）。

坑点 2：分布式锁死锁，资源无法释放

表现：获取锁后服务宕机，锁未释放，导致其他线程无法获取锁；✅ 解决方案：使用 Redisson 锁并设置过期时间，Redisson 会自动续期，同时确保在 finally 块中释放锁，仅持有锁的线程能释放。

坑点 3：Redis 序列化乱码，缓存数据无法解析

表现：Redis 客户端查看缓存数据为乱码，程序读取时抛出序列化异常；✅ 解决方案：自定义 RedisTemplate 序列化配置，使用 Jackson2JsonRedisSerializer 替代默认序列化器。

坑点 4：缓存与数据库数据不一致

表现：更新数据库后，缓存未同步更新，导致读取到旧数据；✅ 解决方案：更新 / 删除操作时同步更新 / 清除缓存，或使用「缓存更新策略」（如先删缓存再更数据库、延时双删）。

七、终极总结：Redis 实战的核心是「缓存合理 + 并发可控」

Redis 实战的核心并非简单的缓存存取，而是通过「合理的缓存策略」解决性能问题，通过「可靠的分布式锁」解决并发问题，同时规避缓存三大问题，确保系统高可用。企业级开发中，需结合业务场景平衡「缓存命中率」与「数据一致性」。

核心原则总结：

  1. 缓存策略适配业务：热点数据必缓存，低频数据不缓存，避免缓存冗余；
  2. 并发控制优先用成熟组件：分布式锁优先使用 Redisson，避免手动实现导致的死锁、锁超时问题；
  3. 提前规避缓存风险：针对穿透、击穿、雪崩问题，在设计阶段就制定解决方案，而非出现问题后补救；
  4. 高可用是底线：生产环境必须部署 Redis 集群，搭配主从复制与哨兵模式，避免单点故障。
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