RedisTemplate需显式配置GenericJackson2JsonRedisSerializer等序列化器，避免默认Jdk序列化问题；操作时须设过期时间、判空防穿透、用原子命令、正确删除缓存。
RedisTemplate 的基础配置和序列化问题
不配好序列化器，RedisTemplate 写进去的数据根本读不出来，或者反序列化失败报 SerializationException。默认用的是 JdkSerializationRedisSerializer，存的是二进制字节，人眼不可读，且 Java 类变更后极易反序列化失败。
实际项目中建议统一用 StringRedisTemplate 处理字符串类缓存（如 token、计数器），或为 RedisTemplate 显式设置 GenericJackson2JsonRedisSerializer（推荐）或 StringRedisSerializer：
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()); redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
注意：必须在 afterPropertiesSet() 之前完成设置，否则会被重置；如果 key 是对象，记得重写 equals() 和 hashCode()，否则 opsForHash().put() 可能覆盖错槽位。
用 opsForValue() 做字符串缓存的读写
这是最常用场景，比如缓存用户信息 JSON 字符串、配置项、临时 token。别直接用 redisTemplate.opsForValue().set("user:1001", user) 就完事——没过期时间会永久占内存，没异常兜底可能缓存穿透。
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set(key, value, timeout, TimeUnit.SECONDS)必须带过期时间，常见值是 5–30 分钟 - 读取时用
opsForValue().get(key)，返回Object，需强制转型；若用StringRedisTemplate，则返回String，更安全 - 写入前建议判空：
if (user != null) redisTemplate.opsForValue().set(...)，避免缓存 null 值导致穿透 - 批量操作用
opsForValue().multiGet(keys)，比循环 get 效率高，但注意返回 List 中可能含null
用 opsForHash() 缓存对象字段级数据
适合缓存一个对象的多个属性，比如用户昵称、头像 URL、积分，又不想每次全量序列化整个对象。这时别用 opsForValue() 存整个 map，而要用 opsForHash() 拆开存。
例如缓存用户基础字段：
HashOperations<String, String, Object> hashOps = redisTemplate.opsForHash();
hashOps.put("user:1001", "nickname", "张三");
hashOps.put("user:1001", "avatar", "https://xxx.jpg");
hashOps.put("user:1001", "score", 1200);
读单个字段：hashOps.get("user:1001", "score")；读全部字段：hashOps.entries("user:1001")。注意：key 是 hash 表名（如 user:1001），field 是字段名（如 "nickname"），二者类型都要和序列化器匹配——如果 field 是对象，也得确保它可被 GenericJackson2JsonRedisSerializer 序列化。
缓存失效与原子性操作的坑
expire() 和 set() 不是原子的，中间若进程崩溃，key 就没过期时间；getAndSet() 虽能原子读写，但会覆盖旧值，不适合“有则更新、无则跳过”逻辑。
- 设过期时间务必和写入合并：用
opsForValue().set(key, value, timeout, unit)，而不是分开调set()+expire() - 实现“先查缓存，未命中再查 DB 并回写”的逻辑时，记得加锁（如 Redis 分布式锁），否则高并发下会击穿 DB
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opsForValue().increment()是原子的，适合计数器；但increment()对非数字值会抛RedisSystemException，写入前确保 key 对应 value 是数字字符串或 Long - 删除缓存用
delete(key)，不是set(key, null)——后者会把 null 写进 Redis，后续 get 返回非空但内容为 null，语义混乱
真正难的从来不是“怎么写”，而是“什么时候删”“删不掉怎么办”“删早了还是删晚了”。这些边界条件比 API 调用本身更消耗调试时间。
