一、引言
在现代企业级应用开发中,Redis作为高性能的内存数据库,已经成为Spring Boot项目中不可或缺的技术组件。它不仅能够显著提升系统性能,还能有效解决缓存、分布式锁、会话管理等复杂场景问题。
然而,在实际开发中,直接使用StringRedisTemplate或RedisTemplate进行Redis操作存在以下痛点:
- 代码冗余: 每次操作都需要重复编写模板代码
- 类型不安全: 需要手动处理序列化和反序列化
- 缺乏封装: 业务代码与Redis操作耦合度过高
本文将带你从零开始,一步步构建一个完善的Redis工具类,实现String、Hash、List、Set等常用数据类型的CRUD操作,让Redis操作变得简洁、高效、安全。
二、环境准备
2.1 开发环境配置
本文基于以下版本环境进行演示:
| 组件 | 版本 | 说明 |
|---|---|---|
| JDK | JDK 1.8 | 企业级开发主流版本 |
| Spring Boot | 2.7.18 | Spring Boot 2.x稳定版本 |
| Redis | 7.x | 兼容Redis 6.x及以上版本 |
| Spring Data Redis | 2.7.18 | 与Spring Boot版本对应 |
2.2 Maven依赖配置
在pom.xml中添加以下核心依赖:
xml
<!-- Spring Boot Starter Data Redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- Jedis客户端 (推荐使用Jedis而非Lettuce) -->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>
<!-- Jackson序列化支持 -->
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
</dependency>
<!-- Lombok简化代码 (可选) -->
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<scope>provided</scope>
</dependency>2.3 配置文件
在application.yml中添加Redis连接配置:
yaml
spring:
data:
redis:
host: localhost
port: 6379
password: # 如果有密码则配置
database: 0
timeout: 3000ms
jedis:
pool:
max-active: 8
max-idle: 8
min-idle: 0
max-wait: -1ms三、核心实现
3.1 Redis配置类
首先创建Redis配置类,配置连接池和序列化方式:
java
package com.example.redis.config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonTypeInfo;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.jsontype.impl.LaissezFaireSubTypeValidator;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
/**
* Redis配置类
* 配置RedisTemplate的序列化方式和连接池
*/
@Configuration
public class RedisConfig {
/**
* 配置RedisTemplate
* 使用Jackson2JsonRedisSerializer进行值序列化
* 使用StringRedisSerializer进行键序列化
*/
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(connectionFactory);
// 使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值
Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer =
new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
// 指定要序列化的域,field,get和set,以及修饰符范围,ANY是都有包括private和public
objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
// 指定序列化输入的类型,类就是非final修饰的,类型信息也作为对象的一部分
objectMapper.activateDefaultTyping(
LaissezFaireSubTypeValidator.instance,
ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL,
JsonTypeInfo.As.PROPERTY
);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
// 使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}3.2 Redis工具类设计
接下来创建一个功能完善的Redis工具类,封装常用操作:
java
package com.example.redis.util;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* Redis工具类
* 封装常用的Redis操作方法
*
* @author Your Name
* @since 2024-01-22
*/
@Component
public class RedisUtil {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
// =============================String============================
/**
* 设置缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @return true成功 false失败
*/
public boolean set(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 设置缓存并设置过期时间
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return true成功 false失败
*/
public boolean set(String key, Object value, long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
} else {
set(key, value);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 获取缓存
* @param key 键
* @return 值
*/
public Object get(String key) {
return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 递增
* @param key 键
* @param delta 要增加几(大于0)
* @return 增加后的值
*/
public long incr(String key, long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
}
/**
* 递减
* @param key 键
* @param delta 要减少几(小于0)
* @return 减少后的值
*/
public long decr(String key, long delta) {
if (delta < 0) {
throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
}
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
}
// =============================Hash============================
/**
* HashGet
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return 值
*/
public Object hget(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
}
/**
* 获取hashKey对应的所有键值
* @param key 键
* @return 对应的多个键值
*/
public Map<Object, Object> hmget(String key) {
return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}
/**
* HashSet
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @return true 成功 false 失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* HashSet 并设置时间
* @param key 键
* @param map 对应多个键值
* @param time 时间(秒)
* @return true成功 false失败
*/
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
* @param key 键
* @param item 项
* @param value 值
* @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除hash表中的值
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 可以使多个 不能为null
*/
public void hdel(String key, Object... item) {
redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);
}
/**
* 判断hash表中是否有该项的值
* @param key 键 不能为null
* @param item 项 不能为null
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hHasKey(String key, String item) {
return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
}
// =============================List============================
/**
* 获取list缓存的内容
* @param key 键
* @param start 开始
* @param end 结束 0 到 -1代表所有值
* @return 列表内容
*/
public List<Object> lGet(String key, long start, long end) {
try {
return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 获取list缓存的长度
* @param key 键
* @return 长度
*/
public long lGetListSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForList().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 通过索引 获取list中的值
* @param key 键
* @param index 索引 index>=0时, 0 表头,1 第二个元素,依次类推;index<0时,-1,表尾,-2倒数第二个元素,依次类推
* @return 值
*/
public Object lGetIndex(String key, long index) {
try {
return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean lSet(String key, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将list放入缓存
* @param key 键
* @param value 值
* @param time 时间(秒)
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {
try {
redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据索引修改list中的某条数据
* @param key 键
* @param index 索引
* @param value 值
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) {
try {
redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 移除N个值为value
* @param key 键
* @param count 移除多少个
* @param value 值
* @return 移除的个数
*/
public long lRemove(String key, long count, Object value) {
try {
Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
return remove;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
// =============================Set============================
/**
* 根据key获取Set中的所有值
* @param key 键
* @return Set集合
*/
public Set<Object> sGet(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().members(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
/**
* 根据value从一个set中查询,是否存在
* @param key 键
* @param value 值
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean sHasKey(String key, Object value) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 将数据放入set缓存
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSet(String key, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 将set数据放入缓存
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @param values 值 可以是多个
* @return 成功个数
*/
public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
if (time > 0) {
expire(key, time);
}
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 获取set缓存的长度
* @param key 键
* @return 长度
*/
public long sGetSetSize(String key) {
try {
return redisTemplate.opsForSet().size(key);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
/**
* 移除值为value的
* @param key 键
* @param values 值 可以是多个
* @return 移除的个数
*/
public long setRemove(String key, Object... values) {
try {
Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
return count;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return 0;
}
}
// =============================通用============================
/**
* 指定缓存失效时间
* @param key 键
* @param time 时间(秒)
* @return true 成功 false失败
*/
public boolean expire(String key, long time) {
try {
if (time > 0) {
redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 根据key 获取过期时间
* @param key 键 不能为null
* @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
*/
public long getExpire(String key) {
return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 判断key是否存在
* @param key 键
* @return true 存在 false不存在
*/
public boolean hasKey(String key) {
try {
return Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.hasKey(key));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
/**
* 删除缓存
* @param key 可以传一个值 或多个
*/
public void del(String... key) {
if (key != null && key.length > 0) {
if (key.length == 1) {
redisTemplate.delete(key[0]);
} else {
redisTemplate.delete((Collection<String>) List.of(key));
}
}
}
/**
* 模糊查询获取key值
* @param pattern 匹配模式
* @return 匹配的key集合
*/
public Set<String> keys(String pattern) {
return redisTemplate.keys(pattern);
}
}四、使用示例
4.1 注入工具类
在需要使用Redis的Service类中注入RedisUtil:
java
package com.example.redis.service.impl;
import com.example.redis.util.RedisUtil;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.*;
/**
* Redis使用示例Service
*/
@Service
public class RedisExampleService {
@Autowired
private RedisUtil redisUtil;
/**
* String类型操作示例
*/
public void stringExample() {
// 1. 设置缓存
redisUtil.set("user:1001", "张三");
redisUtil.set("user:1002", "李四", 60); // 设置60秒过期时间
// 2. 获取缓存
String user1 = (String) redisUtil.get("user:1001");
System.out.println("用户信息: " + user1);
// 3. 递增操作(适用于计数器场景)
long viewCount = redisUtil.incr("article:view:1001", 1);
System.out.println("文章浏览量: " + viewCount);
}
/**
* Hash类型操作示例
*/
public void hashExample() {
// 1. 设置单个Hash字段
redisUtil.hset("user:profile:1001", "name", "张三");
redisUtil.hset("user:profile:1001", "age", 25);
redisUtil.hset("user:profile:1001", "email", "zhangsan@example.com");
// 2. 批量设置Hash字段
Map<String, Object> userMap = new HashMap<>();
userMap.put("name", "李四");
userMap.put("age", 30);
userMap.put("email", "lisi@example.com");
redisUtil.hmset("user:profile:1002", userMap);
// 3. 获取Hash值
String name = (String) redisUtil.hget("user:profile:1001", "name");
System.out.println("用户名: " + name);
// 4. 获取整个Hash
Map<Object, Object> userProfile = redisUtil.hmget("user:profile:1001");
System.out.println("用户完整信息: " + userProfile);
}
/**
* List类型操作示例
*/
public void listExample() {
// 1. 添加元素到列表
redisUtil.lSet("message:queue:1", "消息1");
redisUtil.lSet("message:queue:1", "消息2");
redisUtil.lSet("message:queue:1", "消息3");
// 2. 批量添加
List<Object> messages = Arrays.asList("消息4", "消息5", "消息6");
redisUtil.lSet("message:queue:1", messages);
// 3. 获取列表内容
List<Object> messageList = redisUtil.lGet("message:queue:1", 0, -1);
System.out.println("消息队列: " + messageList);
// 4. 获取列表长度
long size = redisUtil.lGetListSize("message:queue:1");
System.out.println("消息数量: " + size);
// 5. 根据索引获取元素
Object firstMessage = redisUtil.lGetIndex("message:queue:1", 0);
System.out.println("第一条消息: " + firstMessage);
}
/**
* Set类型操作示例
*/
public void setExample() {
// 1. 添加元素到Set
redisUtil.sSet("article:tags:1", "Java", "Spring", "Redis", "微服务");
// 2. 判断元素是否存在
boolean hasJava = redisUtil.sHasKey("article:tags:1", "Java");
System.out.println("包含Java标签: " + hasJava);
// 3. 获取Set所有元素
Set<Object> tags = redisUtil.sGet("article:tags:1");
System.out.println("文章标签: " + tags);
// 4. 获取Set大小
long tagCount = redisUtil.sGetSetSize("article:tags:1");
System.out.println("标签数量: " + tagCount);
}
/**
* 通用操作示例
*/
public void commonExample() {
// 1. 判断key是否存在
boolean exists = redisUtil.hasKey("user:1001");
System.out.println("Key是否存在: " + exists);
// 2. 设置过期时间
redisUtil.expire("user:1001", 300); // 5分钟后过期
// 3. 获取过期时间
long expireTime = redisUtil.getExpire("user:1001");
System.out.println("剩余过期时间(秒): " + expireTime);
// 4. 删除key
redisUtil.del("user:1001", "user:1002");
// 5. 模糊查询key
Set<String> keys = redisUtil.keys("user:*");
System.out.println("匹配的Keys: " + keys);
}
/**
* 实际业务场景示例 - 缓存用户信息
*/
public User getUserWithCache(Long userId) {
String cacheKey = "user:info:" + userId;
// 1. 先从缓存获取
User cachedUser = (User) redisUtil.get(cacheKey);
if (cachedUser != null) {
System.out.println("从缓存获取用户信息");
return cachedUser;
}
// 2. 缓存不存在,从数据库查询(模拟)
User user = getUserFromDatabase(userId);
if (user != null) {
// 3. 写入缓存,设置30分钟过期
redisUtil.set(cacheKey, user, 1800);
System.out.println("从数据库查询并缓存用户信息");
}
return user;
}
/**
* 实际业务场景示例 - 购物车
*/
public void addToCart(Long userId, Long productId, int quantity) {
String cartKey = "cart:user:" + userId;
// 使用Hash存储购物车: field为productId, value为数量
redisUtil.hset(cartKey, productId.toString(), quantity);
// 设置购物车7天过期
redisUtil.expire(cartKey, 7 * 24 * 3600);
}
// 模拟从数据库查询用户
private User getUserFromDatabase(Long userId) {
// 实际项目中这里会调用Mapper查询数据库
User user = new User();
user.setId(userId);
user.setName("张三");
user.setAge(25);
return user;
}
}
// 用户实体类
class User {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
// getter和setter方法
public Long getId() { return id; }
public void setId(Long id) { this.id = id; }
public String getName() { return name; }
public void setName(String name) { this.name = name; }
public Integer getAge() { return age; }
public void setAge(Integer age) { this.age = age; }
}4.2 运行效果说明
启动Spring Boot应用后,可以通过Redis Desktop Manager或redis-cli查看数据:
bash
# 连接Redis
redis-cli
# 查看所有key
keys *
# 查看String类型数据
get user:1001
# 查看Hash类型数据
hgetall user:profile:1001
# 查看List类型数据
lrange message:queue:1 0 -1
# 查看Set类型数据
smembers article:tags:1
# 查看key的过期时间
ttl user:info:1001五、注意事项
5.1 序列化方式选择建议
在实际项目中,序列化方式的选择直接影响性能和兼容性:
| 序列化方式 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| StringRedisSerializer | 可读性强,可直接在redis-cli查看 | 仅支持String类型 | 简单String数据 |
| Jackson2JsonRedisSerializer | 性能好,支持复杂对象,可读性尚可 | 需要额外依赖,类型信息占用空间 | 复杂对象缓存 |
| JdkSerializationRedisSerializer | 无需额外依赖 | 可读性差,占用空间大 | 不推荐使用 |
| GenericJackson2JsonRedisSerializer | 支持泛型,类型信息完整 | 性能略低于Jackson | 需要保留类型信息的场景 |
推荐配置:
- 键(Key): 使用
StringRedisSerializer - 值(Value): 使用
Jackson2JsonRedisSerializer - Hash的键和值: 与上述保持一致
5.2 分布式环境注意事项
在分布式环境下使用Redis,需要特别注意以下几点:
1. 连接池配置
yaml
spring:
data:
redis:
jedis:
pool:
max-active: 8 # 最大连接数
max-idle: 8 # 最大空闲连接
min-idle: 0 # 最小空闲连接
max-wait: -1ms # 最大等待时间2. 网络超时配置
yaml
spring:
data:
redis:
timeout: 3000ms # 命令执行超时时间
lettuce:
shutdown-timeout: 200ms # 关闭超时时间3. 集群模式配置
如果使用Redis集群,需要额外配置:
yaml
spring:
data:
redis:
cluster:
nodes:
- 192.168.1.100:7000
- 192.168.1.100:7001
- 192.168.1.100:7002
max-redirects: 3 # 最大重定向次数4. 分布式锁场景
在实现分布式锁时,建议使用Redisson框架,它提供了完善的分布式锁实现:
java
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
public void distributedLockExample() {
RLock lock = redissonClient.getLock("myLock");
try {
// 尝试加锁,最多等待3秒,锁定10秒后自动释放
if (lock.tryLock(3, 10, TimeUnit.SECONDS)) {
// 执行业务逻辑
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
} finally {
if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
lock.unlock();
}
}
}5.3 性能优化建议
1. 合理使用Pipeline
批量操作时使用Pipeline可以大幅提升性能:
java
public void pipelineExample() {
redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>) connection -> {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
connection.set(("key:" + i).getBytes(), ("value:" + i).getBytes());
}
return null;
});
}2. 避免大Key
- 单个Key的Value大小不应超过1MB
- Hash/Set/List的元素数量不宜过多
- 大Key会阻塞Redis线程,影响整体性能
3. 设置合理的过期时间
- 根据业务特性设置合理的过期时间
- 避免大量Key同时过期,可以给过期时间增加随机值
- 示例:
redisUtil.set(key, value, 3600 + new Random().nextInt(600));
4. 使用Lua脚本
复杂操作建议使用Lua脚本,保证原子性:
java
DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
redisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("scripts/limit.lua")));
redisScript.setResultType(Long.class);
Long result = redisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList("limit:user:1001"), "10", "60");5. 监控和告警
- 监控Redis的内存使用率、连接数、QPS等指标
- 设置慢查询日志,及时发现性能问题
- 配置告警规则,在异常情况下及时通知