Java连接Redis的几种方式解析
时间:2025-07-17 09:19:23 444浏览 收藏
知识点掌握了,还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个文章开发实战,手把手教大家学习《Java连接Redis的几种方法详解》,在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点,温故而知新,回头看看说不定又有不一样的感悟!
Java连接Redis的核心解决方案是使用Jedis或Lettuce客户端库;1. 引入客户端依赖,2. 创建客户端实例,3. 执行Redis命令,4. 关闭连接;Jedis简单易用适合低并发场景,Lettuce基于Netty支持异步和反应式编程,适合高并发应用;连接池通过复用连接提升性能、管理资源、增强稳定性,配置需关注最大/最小连接数、空闲检查等;常见问题包括连接泄露、不合理配置、大Key操作等,优化策略涵盖使用连接池、批量操作、高效序列化、合理数据结构选择等。
Java连接Redis数据库,核心在于利用其官方或社区维护的客户端库。最主流且功能强大的选择当属Jedis和Lettuce,它们为Java应用提供了与Redis服务器进行高效数据交互的API。通过这些库,我们可以轻松地建立连接、执行各类Redis命令,从而实现数据的存取、管理等操作。

解决方案
要实现Java与Redis的连接,通常你需要以下几个步骤:
- 引入客户端库依赖: 在你的项目(如Maven或Gradle)中添加Jedis或Lettuce的依赖。
- 创建客户端实例: 根据选择的客户端库,创建相应的连接对象。
- 执行Redis命令: 使用客户端实例提供的方法,执行如SET、GET、LPUSH、HSET等Redis命令。
- 关闭连接: 使用完毕后,务必关闭连接,释放资源,尤其是在非连接池模式下。
使用Jedis连接Redis示例:

import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; public class JedisExample { // 通常生产环境会使用连接池 private static JedisPool jedisPool; static { JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig(); poolConfig.setMaxTotal(100); // 最大连接数 poolConfig.setMaxIdle(20); // 最大空闲连接数 poolConfig.setMinIdle(5); // 最小空闲连接数 poolConfig.setTestOnBorrow(true); // 借用连接时是否测试 poolConfig.setTestOnReturn(true); // 归还连接时是否测试 poolConfig.setTestWhileIdle(true); // 空闲时是否测试连接可用性 // 假设Redis运行在本地,端口6379,无密码 // 如果有密码,JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "localhost", 6379, 2000, "your_password"); jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "localhost", 6379); } public static void main(String[] args) { // 从连接池获取一个连接 try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) { // 设置一个键值对 jedis.set("mykey", "Hello Redis from Jedis!"); System.out.println("设置键值对:mykey = " + jedis.get("mykey")); // 列表操作 jedis.lpush("mylist", "value1", "value2", "value3"); System.out.println("列表内容:mylist = " + jedis.lrange("mylist", 0, -1)); // Hash操作 jedis.hset("myhash", "field1", "valueA"); jedis.hset("myhash", "field2", "valueB"); System.out.println("Hash内容:myhash = " + jedis.hgetAll("myhash")); } catch (Exception e) { System.err.println("Jedis操作失败:" + e.getMessage()); e.printStackTrace(); } finally { // 在try-with-resources结构中,连接会自动关闭并返回池中 // 如果不是try-with-resources,需要手动 jedis.close(); } // 应用关闭时,关闭连接池 // jedisPool.close(); } }
使用Lettuce连接Redis示例 (以同步API为例,Lettuce更强大之处在于其异步和反应式API):
import io.lettuce.core.RedisClient; import io.lettuce.core.api.StatefulRedisConnection; import io.lettuce.core.api.sync.RedisCommands; public class LettuceExample { public static void main(String[] args) { // 创建RedisClient实例 // 如果有密码:RedisClient redisClient = RedisClient.create("redis://password@localhost:6379/0"); RedisClient redisClient = RedisClient.create("redis://localhost:6379/0"); // 建立连接 StatefulRedisConnectionconnection = redisClient.connect(); // 获取同步命令API RedisCommands syncCommands = connection.sync(); try { // 设置一个键值对 syncCommands.set("anotherkey", "Hello Redis from Lettuce!"); System.out.println("设置键值对:anotherkey = " + syncCommands.get("anotherkey")); // 列表操作 syncCommands.lpush("anotherlist", "item1", "item2"); System.out.println("列表内容:anotherlist = " + syncCommands.lrange("anotherlist", 0, -1)); } catch (Exception e) { System.err.println("Lettuce操作失败:" + e.getMessage()); e.printStackTrace(); } finally { // 关闭连接 connection.close(); // 关闭RedisClient redisClient.shutdown(); } } }
为什么选择Jedis或Lettuce?它们各自的优势是什么?
在Java生态中连接Redis,Jedis和Lettuce无疑是两座大山。我个人觉得,选择哪一个,很大程度上取决于你的项目需求、团队偏好以及你对异步编程的接受程度。

Jedis 就像一个老朋友,它非常直观和简单。它的API设计几乎是Redis命令的直接映射,所以如果你熟悉Redis命令,上手Jedis会非常快。它是一个阻塞式客户端,这意味着当你执行一个命令时,线程会一直等待直到命令执行完成并返回结果。对于一些简单的、并发量不那么高的应用,或者快速原型开发,Jedis用起来简直不要太舒服。它的连接池(JedisPool)也相当成熟,能很好地管理连接资源。但如果你的应用并发量非常大,并且对响应时间极其敏感,阻塞式的特性可能会成为瓶颈,因为一个线程在等待Redis响应时无法做其他事情。
Lettuce 则更像一个现代的、性能优异的跑车。它是基于Netty构建的,支持非阻塞I/O,这意味着它能够以更少的线程处理更多的并发请求。Lettuce原生支持异步操作,你可以用CompletableFuture来处理结果,甚至可以与RxJava或Project Reactor这样的反应式编程框架无缝集成。这对于构建高性能、高并发的微服务应用来说,简直是量身定制。在我看来,如果你正在构建一个Spring WebFlux应用,或者需要处理海量的并发请求,Lettuce几乎是唯一的选择。当然,它的学习曲线相比Jedis会稍微陡峭一些,异步编程的思维模式需要一点时间来适应。不过,一旦你掌握了,你会发现它的强大和灵活性是Jedis无法比拟的。
总的来说,如果你追求简单、快速开发,并且对性能要求没那么极致,Jedis是个不错的选择。而如果你需要构建一个高性能、可扩展、反应式的应用,或者你的项目已经在使用Spring Boot 2.x+和Spring Data Redis,那么Lettuce无疑是更优的方案。
连接池在Java连接Redis中扮演什么角色?如何配置?
连接池在Java连接Redis中扮演的角色,我用一个比喻来说,就像是你在一个繁忙的餐厅里,不需要每次点餐都重新建一个厨房。它管理着一批预先创建好的、随时可用的Redis连接。每次你需要与Redis交互时,不是新建一个连接,而是从池子里“借”一个现成的连接来用;用完之后,再把连接“还”回池子。
它的核心作用主要有几点:
- 性能提升: 创建和销毁TCP连接是一个相对耗时的操作。连接池避免了频繁的连接建立和关闭,显著减少了这部分开销,从而提升了应用的整体性能和响应速度。
- 资源管理: 它限制了同时打开的连接数量,防止应用因为创建过多连接而耗尽服务器资源(如文件描述符),或者导致Redis服务器过载。
- 稳定性: 连接池通常会包含连接的健康检查机制,比如在借出连接前或归还连接后测试连接的可用性,确保你拿到的都是“活的”连接。这有助于提高应用的稳定性。
- 减少延迟: 由于连接是预先建立的,省去了连接建立的握手时间,每次操作的延迟会更低。
如何配置连接池?
以Jedis为例,配置连接池主要通过JedisPoolConfig
类和JedisPool
来实现。
import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; public class JedisPoolConfigExample { public static void main(String[] args) { JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig(); // 最大连接数:池中“最多”有多少个连接 // 我通常会根据服务器的CPU核数、Redis的并发能力以及应用自身的并发量来估算这个值。 poolConfig.setMaxTotal(100); // 最大空闲连接数:池中“最多”有多少个空闲连接 // 太多可能浪费资源,太少可能在高峰期需要频繁创建新连接。 poolConfig.setMaxIdle(20); // 最小空闲连接数:池中“至少”保留多少个空闲连接 // 保证在低峰期也有足够的连接立即可用,避免冷启动时的连接创建延迟。 poolConfig.setMinIdle(5); // 当连接池耗尽时,是否阻塞等待可用连接。 // 如果设置为true,会阻塞直到有连接可用或达到maxWaitMillis。 // 如果设置为false,则会立即抛出异常。我个人倾向于阻塞,但要设置合理的maxWaitMillis。 poolConfig.setBlockWhenExhausted(true); // 当连接池耗尽时,阻塞等待可用连接的最长时间(毫秒)。 poolConfig.setMaxWaitMillis(2000); // 等待2秒 // 借用连接时,是否测试连接的可用性。 // 开启可以保证拿到的连接是健康的,但会有轻微性能开销。 poolConfig.setTestOnBorrow(true); // 归还连接时,是否测试连接的可用性。 // 开启可以确保归还的连接是健康的,但同样有开销。 poolConfig.setTestOnReturn(false); // 通常不开启,因为借出时已经测试过 // 空闲连接检查:空闲连接是否需要周期性地测试可用性。 // 这是防止连接长时间空闲后被Redis服务器关闭(如timeout)的关键。 poolConfig.setTestWhileIdle(true); // 两次空闲连接测试之间的最小间隔时间(毫秒)。 poolConfig.setMinEvictableIdleTimeMillis(60000L); // 60秒 // 空闲连接驱逐线程的运行间隔时间(毫秒)。 poolConfig.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(30000L); // 30秒 // 每次空闲连接驱逐时,检查的连接数量。 poolConfig.setNumTestsPerEvictionRun(3); // 创建JedisPool实例 // 假设Redis在localhost:6379,没有密码 JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "localhost", 6379); // 实际使用时,从池中获取连接 try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) { jedis.set("test_pool_key", "value_from_pool"); System.out.println("从连接池获取并设置值:" + jedis.get("test_pool_key")); } catch (Exception e) { System.err.println("连接池操作失败:" + e.getMessage()); } finally { // 应用关闭时,务必关闭连接池 // jedisPool.close(); } } }
对于Lettuce,虽然它底层也管理连接,但其连接管理方式与Jedis的传统连接池有所不同,它更倾向于单个RedisClient
实例管理多个StatefulRedisConnection
,并且推荐使用ClientResources
来配置线程模型等。在Spring Data Redis中,这些复杂的连接管理和池化配置通常会被更高层次的抽象(如LettuceConnectionFactory
)所封装,让你无需直接面对复杂的底层配置。
连接Redis时常见的坑和性能优化策略有哪些?
在Java应用连接Redis的过程中,我见过不少团队踩过一些坑,也总结了一些行之有效的优化策略。很多时候,我们总觉得Redis慢是Redis本身的问题,但实际上,客户端侧的细节,比如连接管理、序列化,甚至网络配置,才是真正的性能杀手。
常见的“坑”:
- 未关闭连接或连接泄露: 这是最常见的,也是最致命的问题之一。如果每次操作都新建连接而不关闭,或者从连接池借出连接后没有正确归还,最终会导致连接耗尽,应用无法再连接到Redis,甚至Redis服务器也会因为连接数过多而崩溃。
try-with-resources
语句块是Java中解决这个问题的优雅方式。 - 不合理的连接池配置:
maxTotal
设置过小会导致连接不够用,应用阻塞;maxIdle
设置过大可能浪费资源;testOnBorrow
和testWhileIdle
不开启,可能拿到“死”连接。没有根据实际负载进行调优,连接池反而成了性能瓶颈。 - 序列化问题: Java对象直接存入Redis,默认的Java序列化(
Serializable
接口)效率低、体积大,且与非Java客户端不兼容。这不仅浪费存储空间,还增加了网络传输开销。 - 大Key/大Value问题: 单个Key存储的Value过大(比如几MB甚至几十MB),或者一个Hash、List、Set、ZSet中包含的元素过多,都会严重影响Redis的性能。大Key的读写会阻塞Redis服务器,导致其他命令延迟。
- N+1查询问题: 类似数据库的N+1问题,如果需要获取多个Key的值,却循环地一个一个去GET,而不是批量操作,会导致大量的网络往返时间(RTT),性能极差。
- 阻塞式操作滥用: 尤其是在Jedis这类阻塞式客户端中,如果执行了耗时的Redis命令(如KEYS、FLUSHALL),或者在单线程环境下进行了大量同步操作,会导致整个应用线程阻塞。
- 网络延迟: 客户端与Redis服务器部署距离过远,网络延迟(RTT)高,每次命令的响应时间都会增加。
性能优化策略:
- 使用连接池: 这是基石,务必正确配置并使用。它能有效管理连接生命周期,避免频繁创建销毁连接的开销。
- 选择合适的客户端: 根据并发量、是否需要异步/反应式编程模型等因素,合理选择Jedis或Lettuce。对于高并发场景,Lettuce的非阻塞特性优势明显。
- 批量操作 (Pipelining/Transactions): 这是减少网络RTT的“银弹”。如果你需要执行多个独立的Redis命令,将它们打包成一个Pipeline一次性发送给Redis,Redis会一次性返回所有结果。这能显著提高吞吐量。对于需要原子性的操作,可以使用Redis事务(MULTI/EXEC)。
// Jedis Pipelining 示例 try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) { Pipeline pipeline = jedis.pipelined(); pipeline.set("key1", "value1"); pipeline.get("key1"); pipeline.lpush("mylist", "a", "b", "c"); Response
getResponse = pipeline.get("key1"); Response - > lrangeResponse = pipeline.lrange("mylist", 0, -1);
pipeline.sync(); // 执行所有命令并获取结果
System.out.println("Pipeline GET: " + getResponse.get());
System.out.println("Pipeline LRANGE: " + lrangeResponse.get());
}
- 合理序列化: 不要使用Java默认序列化。推荐使用JSON (如Jackson、Gson)、Protobuf、Kryo等高效、跨语言的序列化框架。它们能显著减小数据体积,提高传输效率。
- 小Key/小Value原则: 尽量避免大Key。对于大对象,考虑拆分成多个小Key,或者使用Redis的Hash结构来存储对象的多个字段。例如,一个用户信息对象,可以将其各个字段作为Hash的field-value对存储,而不是整个对象序列化后作为String存储。
- 充分利用Redis数据结构: Redis提供了String、Hash、List、Set、Sorted Set等多种数据结构。根据业务场景选择最合适的数据结构,能大大提高操作效率。比如存储用户会话信息用Hash,存储排行榜用Sorted Set。
- 读写分离/集群: 对于非常高的并发场景,可以考虑部署Redis主从架构实现读写分离,或者使用Redis Cluster集群来分摊负载和提高可用性。
- 监控和日志: 实时监控Redis服务器的性能指标(如CPU、内存、连接数、QPS、慢查询日志)和应用侧的Redis客户端性能,结合详细的日志,能够帮助你快速定位和解决问题。
很多时候,性能瓶颈并不在Redis本身,而是在于我们如何使用它。深入理解Redis的特性和客户端库的工作原理,并结合实际业务场景进行优化,才能真正发挥Redis的强大能力。
好了,本文到此结束,带大家了解了《Java连接Redis的几种方式解析》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多文章知识!
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