Springboot与Redis：打造高效的缓存机制-易源易彩

摘要

Redis作为一种高效的缓存解决方案，能够显著减轻数据库的负担。在Springboot应用中，通过集成Redis，可以实现对频繁访问的数据进行缓存。当后端服务接收到请求时，系统会首先检查Redis中是否已存储相关数据。如果Redis中没有找到相应数据，服务将按照常规流程处理请求，并将结果既返回给客户端，也保存到Redis中。这样，在缓存有效期内，对于相同请求，系统可以直接从Redis中提取数据，无需再次访问数据库。然而，为了确保数据的一致性，在执行增加、删除或更新数据库操作时，需要同步更新Redis缓存。

关键词

Springboot, Redis, 缓存, 数据库, 一致性

一、缓存机制的引入与背景

1.1 Redis缓存机制的原理与应用

在现代互联网应用中，高性能和低延迟是用户的基本需求。为了满足这些需求，开发者们不断探索各种优化技术，其中缓存机制成为了不可或缺的一部分。Redis作为一种高效的缓存解决方案，凭借其出色的性能和灵活性，广泛应用于各种场景中。

Redis的工作原理相对简单但非常高效。当后端服务接收到一个请求时，系统会首先检查Redis中是否已存储了相关数据。如果Redis中存在所需数据，系统将直接从Redis中读取并返回给客户端，从而避免了对数据库的访问，大大减少了响应时间。这种机制特别适用于那些频繁访问且数据变化不大的场景，如用户信息、商品详情等。

然而，如果Redis中没有找到相应数据，服务将按照常规流程处理请求，从数据库中获取数据，并将结果返回给客户端。同时，系统会将这些数据保存到Redis中，以便在缓存有效期内，对于相同的请求，系统可以直接从Redis中提取数据，而无需再次访问数据库。这种方式不仅提高了系统的响应速度，还显著减轻了数据库的负担，提升了整体性能。

尽管Redis缓存机制带来了诸多好处，但也存在一些挑战。特别是在数据一致性方面，如果在缓存期间数据库数据被修改，那么接口返回的数据可能与数据库中的数据不一致。为了解决这一问题，通常需要在执行增加、删除或更新数据库操作时，同步更新Redis缓存。这可以通过监听数据库的变化事件，或者在业务逻辑中手动更新缓存来实现。通过这种方式，可以确保缓存数据与数据库数据的一致性，从而提供准确的服务。

1.2 Springboot与Redis的集成流程

Springboot作为一个流行的微服务框架，提供了丰富的功能和便捷的开发体验。通过与Redis的集成，Springboot可以轻松实现高效的缓存机制，进一步提升应用的性能。以下是Springboot与Redis集成的具体步骤：

添加依赖：首先，需要在项目的pom.xml文件中添加Spring Data Redis的依赖。这可以通过Maven或Gradle来实现。例如，使用Maven时，可以在pom.xml中添加以下依赖：
```
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
```
配置Redis连接：接下来，需要在application.properties或application.yml文件中配置Redis的连接信息。例如：
```
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
```

创建Redis配置类：为了更好地管理和使用Redis，可以创建一个配置类来配置RedisTemplate。例如：

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.StringRedisSerializer;

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class));
        return template;
    }
}

使用Redis缓存：在实际的业务逻辑中，可以通过注入RedisTemplate来实现数据的缓存和读取。例如，假设有一个用户信息查询接口，可以使用以下代码来实现缓存：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    public User getUserById(Long id) {
        String key = "user:" + id;
        User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (user == null) {
            user = userRepository.findById(id).orElse(null);
            if (user != null) {
                redisTemplate.opsForValue().set(key, user);
            }
        }
        return user;
    }
}

维护数据一致性：为了确保缓存数据与数据库数据的一致性，可以在执行增加、删除或更新操作时，同步更新Redis缓存。例如，假设有一个用户信息更新接口，可以使用以下代码来实现：

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    public User updateUser(User user) {
        User updatedUser = userRepository.save(user);
        String key = "user:" + updatedUser.getId();
        redisTemplate.opsForValue().set(key, updatedUser);
        return updatedUser;
    }
}

通过以上步骤，Springboot与Redis的集成可以有效地实现缓存机制，提高系统的性能和响应速度。同时，通过合理的数据一致性维护策略，可以确保缓存数据的准确性，为用户提供更好的服务体验。

二、Redis缓存工作原理

2.1 Redis缓存的存储与检索机制

在现代互联网应用中，Redis作为高效的缓存解决方案，其存储与检索机制是确保系统高性能的关键。当后端服务接收到一个请求时，系统首先会检查Redis中是否已存储了相关数据。这一过程非常迅速，因为Redis是基于内存的存储系统，读取速度极快。如果Redis中存在所需数据，系统将直接从Redis中读取并返回给客户端，从而避免了对数据库的访问，大大减少了响应时间。

Redis的存储机制也非常灵活。它支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合等。这些数据结构使得Redis能够适应各种复杂的缓存需求。例如，使用哈希结构可以方便地存储和检索对象的多个属性，而使用有序集合则可以实现高效的排名和排序功能。

2.2 缓存数据的生命周期管理

缓存数据的生命周期管理是确保缓存机制有效运行的重要环节。在Redis中，可以通过设置缓存的有效期（TTL，Time To Live）来管理数据的生命周期。当一个键的TTL到期时，Redis会自动删除该键及其对应的值。这种方式可以防止缓存数据无限增长，占用过多的内存资源。

在实际应用中，合理设置缓存的有效期是非常重要的。对于那些频繁访问且数据变化不大的场景，可以设置较长的TTL，以减少对数据库的访问频率。而对于那些数据变化频繁的场景，则应设置较短的TTL，以确保数据的新鲜度。例如，用户信息和商品详情等数据可以设置较长的TTL，而购物车和订单状态等数据则应设置较短的TTL。

此外，为了确保数据的一致性，还需要在执行增加、删除或更新数据库操作时，同步更新Redis缓存。这可以通过监听数据库的变化事件，或者在业务逻辑中手动更新缓存来实现。例如，假设有一个用户信息更新接口，可以使用以下代码来实现：

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    public User updateUser(User user) {
        User updatedUser = userRepository.save(user);
        String key = "user:" + updatedUser.getId();
        redisTemplate.opsForValue().set(key, updatedUser);
        return updatedUser;
    }
}

通过这种方式，可以确保缓存数据与数据库数据的一致性，从而提供准确的服务。同时，合理的缓存生命周期管理还可以提高系统的稳定性和可靠性，为用户提供更好的服务体验。

三、Springboot与Redis的集成实践

3.1 Springboot中的缓存抽象

在现代软件开发中，缓存机制已经成为提升应用性能的重要手段之一。Springboot作为一个高度可扩展的微服务框架，内置了强大的缓存抽象层，使得开发者可以轻松地实现缓存功能，而无需关心底层缓存的具体实现细节。Springboot的缓存抽象层主要通过@Cacheable、@CachePut和@CacheEvict等注解来实现，这些注解可以帮助开发者在方法级别上控制缓存的行为。

3.1.1 `@Cacheable`注解

@Cacheable注解是最常用的缓存注解之一，用于标记一个方法的结果可以被缓存。当方法被调用时，Springboot会首先检查缓存中是否存在相应的数据。如果存在，则直接从缓存中返回结果，而不会执行方法体。如果不存在，则执行方法体并将结果存入缓存中。例如：

import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class UserService {

    @Cacheable(value = "users", key = "#id")
    public User getUserById(Long id) {
        // 从数据库中查询用户信息
        return userRepository.findById(id).orElse(null);
    }
}

在这个例子中，getUserById方法的结果会被缓存到名为users的缓存中，缓存的键为传入的id参数。下次调用该方法时，如果缓存中已存在相应的数据，将直接返回缓存中的结果。

3.1.2 `@CachePut`注解

@CachePut注解用于在方法执行后将结果存入缓存中，无论缓存中是否已存在相应的数据。这通常用于更新缓存中的数据。例如：

import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class UserService {

    @CachePut(value = "users", key = "#user.id")
    public User updateUser(User user) {
        // 更新用户信息并保存到数据库
        return userRepository.save(user);
    }
}

在这个例子中，updateUser方法会在执行后将更新后的用户信息存入缓存中，确保缓存中的数据与数据库中的数据保持一致。

3.1.3 `@CacheEvict`注解

@CacheEvict注解用于在方法执行后清除缓存中的数据。这通常用于删除不再需要的缓存数据，以释放内存资源。例如：

import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class UserService {

    @CacheEvict(value = "users", key = "#id")
    public void deleteUser(Long id) {
        // 删除用户信息
        userRepository.deleteById(id);
    }
}

在这个例子中，deleteUser方法会在执行后清除缓存中与指定id相关的用户信息，确保缓存中的数据与数据库中的数据保持一致。

3.2 Springboot集成Redis的步骤与方法

虽然Springboot的缓存抽象层提供了强大的功能，但具体实现缓存功能时，仍然需要选择合适的缓存存储方案。Redis作为一种高性能的内存数据库，是实现缓存的理想选择。以下是Springboot集成Redis的具体步骤和方法。

3.2.1 添加依赖

首先，需要在项目的pom.xml文件中添加Spring Data Redis的依赖。这可以通过Maven或Gradle来实现。例如，使用Maven时，可以在pom.xml中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

3.2.2 配置Redis连接

接下来，需要在application.properties或application.yml文件中配置Redis的连接信息。例如：

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

3.2.3 创建Redis配置类

为了更好地管理和使用Redis，可以创建一个配置类来配置RedisTemplate。例如：

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.StringRedisSerializer;

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class));
        return template;
    }
}

3.2.4 使用Redis缓存

在实际的业务逻辑中，可以通过注入RedisTemplate来实现数据的缓存和读取。例如，假设有一个用户信息查询接口，可以使用以下代码来实现缓存：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    public User getUserById(Long id) {
        String key = "user:" + id;
        User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (user == null) {
            user = userRepository.findById(id).orElse(null);
            if (user != null) {
                redisTemplate.opsForValue().set(key, user);
            }
        }
        return user;
    }
}

3.2.5 维护数据一致性

为了确保缓存数据与数据库数据的一致性，可以在执行增加、删除或更新操作时，同步更新Redis缓存。例如，假设有一个用户信息更新接口，可以使用以下代码来实现：

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    public User updateUser(User user) {
        User updatedUser = userRepository.save(user);
        String key = "user:" + updatedUser.getId();
        redisTemplate.opsForValue().set(key, updatedUser);
        return updatedUser;
    }
}

四、缓存数据的一致性保障

4.1 缓存的一致性问题及其解决方案

在现代互联网应用中，缓存机制的引入无疑极大地提升了系统的性能和响应速度。然而，随之而来的一个重要问题是缓存数据与数据库数据的一致性。当缓存中的数据与数据库中的数据不一致时，可能会导致用户获取到错误的信息，影响用户体验和系统的可靠性。因此，解决缓存一致性问题成为了开发者必须面对的挑战。

缓存一致性问题主要发生在以下几个场景中：

数据更新：当数据库中的数据被更新时，缓存中的数据如果没有及时更新，会导致用户获取到旧的数据。
数据删除：当数据库中的数据被删除时，缓存中的数据如果没有被清除，会导致用户获取到已不存在的数据。
数据新增：当数据库中新增数据时，缓存中如果没有及时添加新的数据，会导致用户无法获取到最新的信息。

为了解决这些问题，常见的解决方案包括：

更新缓存：在数据库数据更新时，同步更新缓存中的数据。这可以通过在业务逻辑中手动更新缓存，或者通过监听数据库的变化事件来实现。例如，假设有一个用户信息更新接口，可以使用以下代码来实现：

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    public User updateUser(User user) {
        User updatedUser = userRepository.save(user);
        String key = "user:" + updatedUser.getId();
        redisTemplate.opsForValue().set(key, updatedUser);
        return updatedUser;
    }
}

删除缓存：在数据库数据删除时，同步删除缓存中的数据。这可以通过在业务逻辑中手动删除缓存，或者通过监听数据库的变化事件来实现。例如，假设有一个用户信息删除接口，可以使用以下代码来实现：

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    public void deleteUser(Long id) {
        userRepository.deleteById(id);
        String key = "user:" + id;
        redisTemplate.delete(key);
    }
}

缓存穿透：为了避免缓存穿透问题，即恶意用户通过查询不存在的数据来消耗缓存资源，可以在缓存中存储一个空值，并设置较短的过期时间。这样，即使数据不存在，也可以快速返回结果，而不是每次都查询数据库。
缓存雪崩：为了避免缓存雪崩问题，即大量缓存同时失效导致数据库压力剧增，可以通过设置不同的缓存过期时间，或者使用互斥锁来避免同一时间大量请求访问数据库。

4.2 数据更新时缓存的同步策略

在实际应用中，确保数据更新时缓存的同步策略是至关重要的。合理的同步策略不仅可以保证数据的一致性，还能提高系统的性能和稳定性。以下是一些常见的数据更新时缓存同步策略：

写后更新：在数据库数据更新后，立即更新缓存中的数据。这种方法简单直接，但可能会导致短暂的数据不一致。例如，假设有一个用户信息更新接口，可以使用以下代码来实现：

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    public User updateUser(User user) {
        User updatedUser = userRepository.save(user);
        String key = "user:" + updatedUser.getId();
        redisTemplate.opsForValue().set(key, updatedUser);
        return updatedUser;
    }
}

读后更新：在数据库数据更新后，先不更新缓存，而是等待下一次读取时再更新缓存。这种方法可以避免短暂的数据不一致，但可能会增加读取的延迟。例如，假设有一个用户信息查询接口，可以使用以下代码来实现：

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    public User getUserById(Long id) {
        String key = "user:" + id;
        User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (user == null) {
            user = userRepository.findById(id).orElse(null);
            if (user != null) {
                redisTemplate.opsForValue().set(key, user);
            }
        }
        return user;
    }
}

双写策略：在数据库数据更新时，同时更新缓存和数据库。这种方法可以确保数据的一致性，但可能会增加系统的复杂性和开销。例如，假设有一个用户信息更新接口，可以使用以下代码来实现：

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    public User updateUser(User user) {
        String key = "user:" + user.getId();
        redisTemplate.opsForValue().set(key, user);
        return userRepository.save(user);
    }
}

消息队列：通过消息队列来异步更新缓存。这种方法可以降低系统的耦合度，提高系统的可扩展性和可靠性。例如，可以使用RabbitMQ或Kafka来实现：

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    public User updateUser(User user) {
        User updatedUser = userRepository.save(user);
        rabbitTemplate.convertAndSend("cacheUpdateQueue", updatedUser);
        return updatedUser;
    }

    @RabbitListener(queues = "cacheUpdateQueue")
    public void updateCache(User user) {
        String key = "user:" + user.getId();
        redisTemplate.opsForValue().set(key, user);
    }
}

通过以上策略，可以有效地解决数据更新时缓存的同步问题，确保缓存数据与数据库数据的一致性，从而提供准确和可靠的服务。

五、缓存机制的维护与优化

5.1 缓存性能的监控与优化

在现代互联网应用中，缓存机制的引入不仅显著提升了系统的性能，还大幅降低了数据库的负载。然而，缓存性能的监控与优化同样至关重要，它们是确保系统稳定运行和持续优化的关键环节。通过有效的监控和优化措施，可以及时发现并解决潜在的问题，进一步提升系统的响应速度和用户体验。

5.1.1 缓存性能监控

缓存性能监控主要包括以下几个方面：

命中率：缓存命中率是指从缓存中成功获取数据的请求占总请求的比例。高命中率意味着大多数请求都能从缓存中获取数据，从而减少对数据库的访问。可以通过监控工具实时查看缓存命中率，及时调整缓存策略。例如，使用Redis的INFO命令可以获取详细的缓存统计信息，包括命中率、未命中率等。
响应时间：缓存的响应时间直接影响到系统的整体性能。通过监控缓存的响应时间，可以发现潜在的瓶颈。例如，使用Prometheus和Grafana等监控工具，可以实时监控Redis的响应时间，并生成可视化报表，帮助开发者快速定位问题。
内存使用情况：缓存占用的内存大小也是监控的重点。过高的内存使用可能导致系统资源紧张，甚至引发性能问题。通过监控Redis的内存使用情况，可以及时调整缓存策略，避免内存溢出。例如，使用Redis的INFO memory命令可以查看当前的内存使用情况。
缓存数据分布：了解缓存数据的分布情况有助于优化缓存策略。通过分析缓存数据的访问频率和分布，可以更合理地设置缓存的有效期和容量。例如，使用Redis的KEYS命令可以查看缓存中的所有键，结合访问日志分析数据的访问频率。

5.1.2 缓存性能优化

缓存性能优化主要包括以下几个方面：

合理设置缓存有效期：根据数据的访问频率和变化情况，合理设置缓存的有效期（TTL）。对于频繁访问且变化不大的数据，可以设置较长的TTL；对于变化频繁的数据，应设置较短的TTL。例如，用户信息和商品详情等数据可以设置较长的TTL，而购物车和订单状态等数据则应设置较短的TTL。
使用分布式缓存：在高并发场景下，单个Redis实例可能无法满足性能要求。此时，可以考虑使用分布式缓存，如Redis Cluster或Codis等。分布式缓存可以将数据分散到多个节点上，提高系统的可用性和扩展性。
优化缓存数据结构：选择合适的数据结构可以显著提升缓存的性能。例如，使用哈希结构可以方便地存储和检索对象的多个属性，而使用有序集合则可以实现高效的排名和排序功能。根据具体的业务需求，选择最合适的数据结构，可以提高缓存的读写效率。
使用缓存预热：在系统启动或重启后，缓存中的数据可能为空，导致大量的请求直接访问数据库。通过缓存预热，可以在系统启动时预先加载常用的数据到缓存中，减少冷启动带来的性能影响。例如，可以在系统启动时，通过定时任务或脚本批量加载数据到Redis中。

5.2 实战案例分析：缓存机制的优化效果

为了更好地理解缓存机制的优化效果，我们可以通过一个实战案例来进行分析。假设某电商平台在高峰期面临严重的性能瓶颈，数据库负载过高，响应时间变长，用户体验下降。通过引入Redis缓存机制，该平台成功解决了这些问题，实现了显著的性能提升。

5.2.1 问题背景

该电商平台在双十一促销期间，用户访问量激增，导致数据库负载过高，响应时间变长。具体表现为：

数据库CPU使用率超过90%，内存使用率接近上限。
用户查询商品详情和订单状态的响应时间超过5秒，严重影响用户体验。
系统日志显示大量重复的查询请求，数据库压力巨大。

5.2.2 解决方案

为了解决上述问题，该平台决定引入Redis缓存机制，具体步骤如下：

集成Redis：在Springboot项目中集成Redis，配置Redis连接信息和RedisTemplate。
缓存常用数据：将频繁访问的商品详情、用户信息和订单状态等数据缓存到Redis中。
优化缓存策略：合理设置缓存的有效期，使用哈希结构存储对象的多个属性，提高缓存的读写效率。
监控缓存性能：使用Prometheus和Grafana等监控工具，实时监控缓存的命中率、响应时间和内存使用情况。

5.2.3 优化效果

通过引入Redis缓存机制，该平台取得了显著的优化效果：

数据库负载显著降低：数据库CPU使用率降至30%以下，内存使用率恢复正常。
响应时间大幅缩短：用户查询商品详情和订单状态的响应时间降至1秒以内，用户体验大幅提升。
系统稳定性增强：通过缓存预热和分布式缓存，系统在高并发场景下的稳定性显著增强，未出现明显的性能瓶颈。

综上所述，通过合理设置缓存策略和优化缓存性能，可以显著提升系统的性能和用户体验。在实际应用中，持续的监控和优化是确保缓存机制有效运行的关键。

六、总结

通过本文的详细探讨，我们可以看到，利用Springboot和Redis实现缓存机制，能够显著提升系统的性能和响应速度，同时有效减轻数据库的负担。Redis作为一种高效的缓存解决方案，其工作原理简单但高效，能够在后端服务接收到请求时，快速检查并返回缓存中的数据，避免了对数据库的频繁访问。特别是在现代互联网应用中，高性能和低延迟是用户的基本需求，Redis的引入无疑为满足这些需求提供了有力的支持。

在Springboot应用中，通过集成Redis，可以轻松实现对频繁访问的数据进行缓存。通过合理设置缓存的有效期、选择合适的数据结构以及使用分布式缓存等优化措施，可以进一步提升缓存的性能和系统的稳定性。同时，通过监听数据库的变化事件或在业务逻辑中手动更新缓存，可以确保缓存数据与数据库数据的一致性，避免数据不一致带来的问题。

综上所述，合理利用Springboot和Redis的缓存机制，不仅能够显著提升系统的性能和用户体验，还能有效降低数据库的负载，为现代互联网应用的高效运行提供坚实的基础。

Springboot与Redis：打造高效的缓存机制

摘要

关键词