你是否在开发互联网大厂后端项目时，遇到过系统响应速度慢的问题？当高并发请求涌入，数据库压力剧增，响应时间拉长，用户体验直线下降。相信不少后端开发同行都被这个问题困扰过。其实，通过在 Spring Boot3 中整合 Redis 实现数据缓存，能极大提升系统性能。下面，就为大家分享一套行之有效的解决方案。
背景介绍在当今互联网应用中，数据量与日俱增，用户请求也愈发频繁。传统模式下，每次请求都直接访问数据库，数据库负载过重，不仅导致响应延迟，还可能出现崩溃风险。Redis 作为高性能的内存数据库，具备快速读写特性，能有效降低数据库访问频率，减轻数据库压力，提高系统整体性能。而 Spring Boot 作为主流的 Java 开发框架，为整合 Redis 提供了便捷的支持，Spring Boot3 更是在这方面进行了优化，使得整合过程更加简单高效。
具体实现引入 Redis 相关依赖
在pom.xml文件中添加 Redis 依赖，借助 Maven 管理项目依赖，让项目具备使用 Redis 的基础：
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency>配置 Redis 连接
在application.yml配置文件中，对 Redis 连接信息进行设置，明确数据库索引、主机地址、端口号、用户名、密码等关键参数，保证项目能顺利连接 Redis 服务器：
spring: data: redis: database: 0 host: 127.0.0.1 port: 6379 username: jht password: 123456 timeout: 60s lettuce: pool: max - active: 10 max - idle: 8 min - idle: 0 max - wait: 5s配置 Redis 序列化
为提升序列化效率，通常使用StringRedisSerializer和Jackson2JsonRedisSerializer。通过配置RedisTemplate，对序列化器进行自定义：
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;@Configurationpublic RedisConfig { @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>(); template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); template.setValueSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class)); return template; }}使用缓存注解在 Spring Boot 中启用 Spring Cache 的缓存功能，在启动类添加@EnableCaching注解。在需要缓存数据的 Service 方法上，使用@Cacheable注解实现缓存：
import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;import org.springframework.stereotype.Service;@Slf4j@Servicepublic RoleService { @Cacheable(value = "role2", key = "#name") public Page<Role> page(Long currentPage, Long pageSize, String name) { Page<Role> page = new Page<>(currentPage, pageSize); LambdaQueryWrapper<Role> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>(); queryWrapper.like(StringUtils.hasText(name), Role::getName, name); log.info("Get role from db."); return super.page(page, queryWrapper); }}总结通过上述步骤，在 Spring Boot3 项目中就能轻松整合 Redis 实现数据缓存，有效提升系统响应速度，降低数据库压力。如果你在实践过程中遇到任何问题，或者有更好的优化方案，欢迎在评论区留言分享。让我们一起探索，打造更高效的后端系统！
