Spring Data Redis实战详解Redis五种数据类型与缓存问题-开发者社区-阿里云

一、Redis 概述

定义：Redis（Remote Dictionary Server）是开源的高性能键值对存储数据库，以内存为主要存储介质。
核心特点：

高性能：单线程模型 + IO 多路复用，支持每秒数十万次操作；
多数据结构：原生支持 String、Hash、List、Set、Sorted Set（ZSet）5 种基本类型，及 Bitmap 等扩展类型；
原子操作：所有命令原子性，支持事务和 Lua 脚本；
丰富功能：过期时间、发布订阅、分布式锁、地理空间等。

应用场景：缓存、会话存储、消息队列、排行榜等，是分布式系统核心组件。

二、Redis 官方资源

官方网站：https://redis.io/
Spring Data Redis 官方文档：https://docs.spring.io/spring-data/redis/docs/current/reference/html/

三、Spring Data Redis 依赖（Maven）

<!-- Spring Data Redis 核心依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- 连接池依赖（推荐，提升性能） -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>

四、Redis 5 种基本类型详解

1. String（字符串）

数据结构：二进制安全，可存储文本、数字、二进制数据（最大 512MB），底层基于简单动态字符串（SDS）。
应用场景：缓存简单数据（如用户信息 JSON）、计数器（文章阅读量）、分布式锁、限流等。
原生命令示例：

命令	说明	例子	执行后结果
SET key value [EX seconds]	设置键值对（可选过期时间）	SET article:1001 "Redis 教程" EX 3600	article:1001 → "Redis 教程"（1 小时过期）
GET key	获取键值	GET article:1001	返回 "Redis 教程"
INCR key	数值自增 1（原子操作）	INCR view:1001	从 0→1
DECR key	数值自减 1	DECR stock:phone	从 10→9
GETSET key value	先获取旧值，再设新值	GETSET counter:1 0	返回旧值 5，设为 0

Spring Data Redis 实现：

@Component
public class StringDemo {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    // 缓存用户信息（带过期时间）
    public void cacheUserInfo(String userId, String userJson, int expireSeconds) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("user:" + userId, userJson, expireSeconds, TimeUnit.SECONDS);
        // 结果：user:100 → "{\"name\":\"张三\"}"（3600秒后过期）
    }
    // 文章阅读量自增
    public Long incrementArticleView(String articleId) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().increment("view:" + articleId); // 结果：原数值+1
    }
    // 获取缓存的用户信息
    public String getUserInfo(String userId) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().get("user:" + userId); // 结果：如"{\"name\":\"张三\"}"
    }
}

2. Hash（哈希）

数据结构：类似 HashMap，由 field-value 键值对组成，适合存储对象。小数据用压缩列表（ziplist），大数据用哈希表（hashtable）。
应用场景：存储对象型数据（用户信息、商品详情），支持字段级操作（避免全量序列化）。
原生命令示例：

命令	说明	例子	执行后结果
HSET key field value	设置哈希字段值	HSET user:100 name "张三" age "25"	user:100 → {name: "张三", age: "25"}
HGET key field	获取哈希字段值	HGET user:100 name	返回 "张三"
HMGET key field1 field2	批量获取字段值	HMGET user:100 name age	返回 ["张三", "25"]
HGETALL key	获取所有字段和值	HGETALL user:100	返回 ["name", "张三", "age", "25"]
HDEL key field	删除哈希字段	HDEL user:100 age	剩余 {name: "张三"}

Spring Data Redis 实现：

@Component
public class HashDemo {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    // 存储用户信息（多字段）
    public void saveUser(String userId) {
        HashOperations<String, String, String> hashOps = stringRedisTemplate.opsForHash();
        Map<String, String> userMap = new HashMap<>();
        userMap.put("name", "张三");
        userMap.put("age", "25");
        hashOps.putAll("user:" + userId, userMap);
        // 结果：user:100 → {name: "张三", age: "25"}
    }
    // 获取用户姓名
    public String getUserName(String userId) {
        return stringRedisTemplate.opsForHash().get("user:" + userId, "name"); // 返回"张三"
    }
    // 获取用户所有信息
    public Map<String, String> getUserAll(String userId) {
        return stringRedisTemplate.opsForHash().entries("user:" + userId); // 返回所有字段和值
    }
}

3. List（列表）

数据结构：有序可重复元素集合，类似双向链表，支持两端插入 / 删除。小数据用压缩列表（ziplist），大数据用双向链表（linkedlist）。
应用场景：消息队列（LPUSH+RPOP）、最新列表（如最新文章）、有限长度排行榜。
原生命令示例：

命令	说明	例子	执行后结果
LPUSH key value1 [value2]	左侧插入元素	LPUSH msg:queue "消息 1" "消息 2"	msg:queue → ["消息 2", "消息 1"]
RPUSH key value1 [value2]	右侧插入元素	RPUSH article:new "ID1" "ID2"	article:new → ["ID1", "ID2"]
LPOP key	左侧弹出元素	LPOP msg:queue	返回 "消息 2"，剩余 ["消息 1"]
RPOP key	右侧弹出元素	RPOP article:new	返回 "ID2"，剩余 ["ID1"]
LRANGE key start end	获取范围元素	LRANGE article:new 0 1	若列表为 ["ID1","ID2","ID3"]，返回 ["ID1","ID2"]

Spring Data Redis 实现：

@Component
public class ListDemo {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    // 发送消息（左侧插入，模拟队列）
    public Long sendMessage(String queueName, String message) {
        Long newSize = stringRedisTemplate.opsForList().leftPush(queueName, message);
        // 结果：msg:queue → [新消息, 原元素...]
        return newSize;
    }
    // 消费消息（右侧弹出）
    public String consumeMessage(String queueName) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().rightPop(queueName); // 返回弹出的消息
    }
    // 获取最新5条文章ID
    public List<String> getLatestArticles(String listKey) {
        return stringRedisTemplate.opsForList().range(listKey, 0, 4); // 返回前5条
    }
}

4. Set（集合）

数据结构：无序、不可重复元素集合，支持交集、并集、差集。小数据用压缩列表（ziplist），大数据用哈希表（hashtable）。
应用场景：去重存储（用户标签）、共同好友计算、随机抽奖等。
原生命令示例：

命令	说明	例子	执行后结果
SADD key member1 [member2]	添加元素（自动去重）	SADD user:100:tags "足球" "音乐" "足球"	user:100:tags → {"足球", "音乐"}
SMEMBERS key	获取所有元素	SMEMBERS user:100:tags	返回 ["足球", "音乐"]（顺序随机）
SINTER key1 key2	计算交集	SINTER user:100:tags user:200:tags（user200 含 {"音乐","阅读"}）	返回 ["音乐"]
SUNION key1 key2	计算并集	SUNION user:100:tags user:200:tags	返回 ["足球", "音乐", "阅读"]
SREM key member	移除元素	SREM user:100:tags "音乐"	剩余 {"足球"}

Spring Data Redis 实现：

@Component
public class SetDemo {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    // 给用户添加标签（自动去重）
    public Long addUserTags(String userId, String... tags) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().add("user:" + userId + ":tags", tags);
    }
    // 获取用户所有标签
    public Set<String> getUserTags(String userId) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().members("user:" + userId + ":tags");
    }
    // 计算两个用户的共同标签（交集）
    public Set<String> getCommonTags(String userId1, String userId2) {
        return stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(
            "user:" + userId1 + ":tags", 
            "user:" + userId2 + ":tags"
        );
    }
}

5. Sorted Set（ZSet，有序集合）

数据结构：元素关联 score（分数），按分数排序（分数可重复，元素不可重复）。小数据用压缩列表（ziplist），大数据用跳表（skiplist）+ 哈希表。
应用场景：游戏排行榜（按分数排序）、延迟队列（按时间戳为 score）、TOP N 统计。
原生命令示例：

命令	说明	例子	执行后结果
ZADD key score member	添加元素及分数	ZADD game:rank 95 "用户 A" 88 "用户 B"	按 score 升序存储：{("用户 B",88), ("用户 A",95)}
ZREVRANGE key start end [WITHSCORES]	按 score 降序取元素	ZREVRANGE game:rank 0 1 WITHSCORES	返回 ["用户 A", "95", "用户 B", "88"]
ZSCORE key member	获取元素分数	ZSCORE game:rank "用户 A"	返回 "95"
ZINCRBY key increment member	增加元素分数	ZINCRBY game:rank 5 "用户 B"	用户 B 分数从 88→93

Spring Data Redis 实现：

@Component
public class ZSetDemo {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    // 添加用户到排行榜（初始分数）
    public Boolean addToRank(String userName, double score) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().add("game:rank", userName, score);
    }
    // 增加用户分数
    public Double incrementScore(String userName, double increment) {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().incrementScore("game:rank", userName, increment);
    }
    // 获取排行榜前三名（降序，带分数）
    public Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> getTop3() {
        return stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores("game:rank", 0, 2);
    }
}

五、缓存问题解决方案（穿透、击穿、雪崩）

在使用 Redis 缓存时，需注意解决以下常见问题，避免对数据库或系统造成压力：

1. 缓存穿透

问题描述：查询不存在的数据（如 ID 为 -1 的用户），导致请求绕过缓存直接访问数据库，大量请求可能压垮数据库。
解决方案：缓存空值（设置较短过期时间）+ 布隆过滤器（提前拦截不存在的 key）。
Spring Data Redis 实现示例（缓存空值）：

@Component
public class CachePenetrationDemo {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Resource
    private UserDao userDao; // 假设存在用户DAO层
    // 查询用户信息，解决缓存穿透
    public String getUserById(String userId) {
        String key = "user:" + userId;
        String userJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 缓存命中（包括空值）
        if (userJson != null) {
            // 返回空值标记时，实际返回null
            return "NULL".equals(userJson) ? null : userJson;
        }
        // 缓存未命中，查询数据库
        User user = userDao.selectById(userId);
        if (user == null) {
            // 缓存空值，设置短过期时间（如5分钟），避免缓存穿透
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "NULL", 300, TimeUnit.SECONDS);
            return null;
        }
        // 数据库存在，缓存用户信息（正常过期时间，如1小时）
        userJson = JSON.toJSONString(user); // 假设使用FastJSON
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, userJson, 3600, TimeUnit.SECONDS);
        return userJson;
    }
}

2. 缓存击穿

问题描述：热点 key 过期瞬间，大量请求同时访问，击穿缓存直接访问数据库，导致数据库压力骤增。
解决方案：互斥锁（同一时间只允许一个请求更新缓存）+ 热点 key 永不过期。
Spring Data Redis 实现示例（基于分布式锁）：

@Component
public class CacheBreakdownDemo {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Resource
    private ProductDao productDao; // 假设存在商品DAO层
    // 查询商品详情，解决缓存击穿
    public String getProductById(String productId) {
        String key = "product:" + productId;
        String productJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 缓存命中，直接返回
        if (productJson != null) {
            return productJson;
        }
        // 缓存未命中，尝试获取分布式锁
        String lockKey = "lock:product:" + productId;
        try {
            // 使用setIfAbsent实现简单分布式锁，过期时间10秒（避免死锁）
            Boolean locked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (Boolean.TRUE.equals(locked)) {
                // 获取锁成功，查询数据库并更新缓存
                Product product = productDao.selectById(productId);
                if (product == null) {
                    // 缓存空值（同穿透处理）
                    stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "NULL", 300, TimeUnit.SECONDS);
                    return null;
                }
                // 缓存商品信息（正常过期时间）
                productJson = JSON.toJSONString(product);
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, productJson, 3600, TimeUnit.SECONDS);
                return productJson;
            } else {
                // 获取锁失败，休眠后重试（如50ms）
                Thread.sleep(50);
                return getProductById(productId); // 递归重试
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            // 释放锁（仅持有锁的线程可释放）
            stringRedisTemplate.delete(lockKey);
        }
    }
}

3. 缓存雪崩

问题描述：大量缓存 key 同时过期，或 Redis 服务宕机，导致请求瞬间全部压向数据库，引发数据库崩溃。
解决方案：过期时间随机化（避免集中过期）+ 缓存集群（高可用）+ 服务熔断降级。
Spring Data Redis 实现示例（过期时间随机化）：

@Component
public class CacheAvalancheDemo {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    // 缓存数据时添加随机过期时间，解决缓存雪崩
    public void cacheDataWithRandomExpire(String key, String value) {
        // 基础过期时间（如1小时）+ 随机时间（0-30分钟），避免大量key同时过期
        int baseExpire = 3600;
        int randomExpire = new Random().nextInt(1800); // 0-1800秒
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value, baseExpire + randomExpire, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

六、总结

String：简单键值对，适合缓存和计数；
Hash：对象存储，支持字段级操作；
List：有序可重复，适合队列和最新列表；
Set：无序去重，适合交集计算和去重；
ZSet：有序带权重，适合排序和排行榜。
缓存问题需通过穿透（缓存空值）、击穿（互斥锁）、雪崩（随机过期）等方案解决，保障系统稳定性。

Redis基本数据类型及Spring Data Redis应用

一、Redis 概述

二、Redis 官方资源

三、Spring Data Redis 依赖（Maven）

四、Redis 5 种基本类型详解

1. String（字符串）

2. Hash（哈希）

3. List（列表）

4. Set（集合）

5. Sorted Set（ZSet，有序集合）

五、缓存问题解决方案（穿透、击穿、雪崩）

1. 缓存穿透

2. 缓存击穿

3. 缓存雪崩

六、总结

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Redis基本数据类型及Spring Data Redis应用

一、Redis 概述

二、Redis 官方资源

三、Spring Data Redis 依赖（Maven）

四、Redis 5 种基本类型详解

1. String（字符串）

2. Hash（哈希）

3. List（列表）

4. Set（集合）

5. Sorted Set（ZSet，有序集合）

五、缓存问题解决方案（穿透、击穿、雪崩）

1. 缓存穿透

2. 缓存击穿

3. 缓存雪崩

六、总结

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