佩奇的技术笔记

本文深入探讨了Redis集群在Spring Cloud中的整合与应用，并提供了避坑指南。通过合理配置和使用Redis集群，我们可以提高微服务架构的性能和可靠性。如果你对Redis集群还有其他疑问或建议，欢迎在评论区留言交流。同时，也欢迎你分享自己的实战经验和见解，共同推动Redis集群在微服务架构中的更好应用。笔者还运营者一个 AI 相关的公众号，“佩奇的AI笔记”，感兴趣的可以关注一下，领取最新的学习资料。

Spring Boot整合Redis虽然便捷，但其中的陷阱却不少。本文列举了5个常见的“坑”，并提供了解决方案。在实际开发中，我们需要根据业务需求选择合适的缓存策略，并时刻关注缓存和数据库的一致性。延伸思考：随着业务的发展，缓存的需求会越来越复杂。你了解哪些高级的缓存策略？如多级缓存、缓存预热等，欢迎在评论区分享你的见解。

定义：单个Key存储的数据超过1MB（经验值）即为大Key[^3]典型场景：// 错误示例：将用户详细信息存为大JSON对象// 大Key// 或将订单列表存储为超长ListredisTemplate.opsForList().rightPushAll("orders:2023", 100000个订单对象);定义：某个Key在单位时间内被访问次数超过总请求量的10%典型场景：// 错误示例：秒杀商品详情页// 热点Key定期巡检：每周执行和SLOWLOG分析架构设计。

在电商秒杀系统中，我们曾通过Redis锁+超时续期机制，成功支撑单秒30万次请求的流量冲击。性能要求 → Redis强一致性 → ZooKeeper复杂场景 → Redisson佩奇的AI笔记。另外笔者还自费搭建了一个AI使用平台，扫码关注私信领取免费体验账号。AI使用平台。