redis宕机时，spring boot服务必须有兜底逻辑：默认lettuce抛redisconnectionfailureexception，jedis抛jedisconnectionexception；@cacheable无降级能力，需改用redistemplate显式操作并加try-catch fallback；本地缓存推荐caffeine而非concurrenthashmap，因其支持过期、淘汰、监控等降级关键能力。
Redis宕机时，Spring Boot服务不能直接报500或卡死——必须有兜底逻辑。核心不是“要不要降级”，而是“降级路径是否可控、可测、不污染主流程”。
Redis连接失败时，RedisTemplate抛什么异常？
默认情况下，RedisTemplate底层用的是Lettuce（Spring Boot 2.0+默认），连接失败时会抛出RedisConnectionFailureException；若用Jedis，则常见JedisConnectionException。这些异常都继承自DataAccessException，但具体类型会影响你捕获的粒度。
- 不要只捕获
Exception，否则会吞掉业务逻辑异常，建议明确捕获DataAccessException及其子类 - 连接超时（
timeout）和连接拒绝（Connection refused）触发时机不同：前者走完重试仍失败，后者可能在建立连接阶段就抛出 - 如果用了连接池（如
GenericObjectPool），还要注意CannotGetRedisConnectionException——说明池已耗尽，不只是Redis挂了
用@Cacheable时Redis不可用，缓存注解还生效吗？
不生效。@Cacheable依赖CacheManager，而Redis-backed的CacheManager（如RedisCacheManager）在初始化失败或运行时连接中断时，会直接抛异常，导致整个方法调用失败——它本身不带降级能力。
Redis 缓存和数据结构管理技能。通过自然语言操作 Redis，支持 String、Hash、List、Set、ZSet、Stream 等数据结构操作。当用户提到 Redis、缓存、消息队列、会话存储时使用此技能。
- 想让
@Cacheable具备降级，必须配合@Caching+@Cacheable+@CachePut手动组合，或改用Resilience4j等框架包装方法调用 - 更现实的做法是：弃用
@Cacheable做主缓存逻辑，改用RedisTemplate显式操作，并在外层加try-catch + fallback分支 - 如果你坚持用
@Cacheable，至少把CacheManager配置成支持fail-fast但不中断业务：例如设置cacheNullValues=false，避免null被缓存，再配合本地缓存兜底
本地缓存回退为什么推荐用Caffeine而不是ConcurrentHashMap？
ConcurrentHashMap只是线程安全的Map，没有过期、淘汰、统计等能力；而Caffeine提供LRU/King-of-the-Hill淘汰、写后/访问后过期、最大容量限制、命中率监控——这些对降级场景至关重要。
- 降级时最怕“脏数据长期滞留”，
Caffeine的expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)能自动清理陈旧数据 - 当Redis恢复后，需同步刷新本地缓存，
Caffeine支持refreshAfterWrite，而ConcurrentHashMap得自己手写定时任务 - 别忽略
maximumSize(1000)——没设上限的本地缓存，在高频降级下可能OOM
序列化不兼容导致反序列化失败，怎么让服务不崩？
新增字段后，老版本服务读取新序列化数据会抛UnrecognizedPropertyException（Jackson）或InvalidDefinitionException（默认GenericJackson2JsonRedisSerializer）。这不是连接问题，而是数据契约断裂。
- 必须关闭Jackson的
FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES：objectMapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false) - 别用
StringRedisTemplate存JSON字符串来绕过——它无法处理泛型类型擦除，反序列化时容易ClassCastException - 真正安全的做法是：所有缓存对象实现
Serializable，并显式定义serialVersionUID；同时用GenericJackson2JsonRedisSerializer替代默认序列器，并传入带宽松配置的ObjectMapper
降级不是加一层try-catch就完事。关键在于：Redis不可用时，你能否在毫秒级内切换到另一条确定路径，且这条路径的数据时效性、一致性、内存占用都在预期之内——这需要提前设计缓存层级、明确各层职责、并反复压测降级路径的真实表现。
