JetCache连接Redis Sentinel的密码配置实践
2025-06-07 01:03:11作者:滑思眉Philip
背景介绍
JetCache作为阿里巴巴开源的Java缓存框架,支持多种缓存后端,包括Redis。在实际生产环境中,Redis Sentinel模式是常用的高可用方案。然而,当Sentinel服务本身配置了密码认证时,JetCache的配置会变得复杂,这也是本文要探讨的核心问题。
问题分析
在JetCache配置Redis Sentinel时,常见的配置方式是通过URI格式指定Sentinel节点和主节点信息。当Sentinel服务启用了密码认证,配置会面临以下挑战:
- Redis节点密码和Sentinel密码是独立的
- Lettuce客户端默认不支持在URI中直接配置Sentinel密码
- JetCache官方文档对此场景的说明不够详细
配置方案对比
方案一:使用Spring Data Redis适配器
对于Spring Boot项目,最简单的解决方案是切换依赖:
<dependency>
<groupId>com.alicp.jetcache</groupId>
<artifactId>jetcache-starter-redis-springdata</artifactId>
<version>${jetcache.version}</version>
</dependency>
这种方案利用了Spring Data Redis对Sentinel的原生支持,可以更简单地处理密码认证问题。
方案二:修改Lettuce源码
对于必须使用Lettuce客户端的场景,可以通过修改Lettuce源码实现Sentinel密码支持。核心修改点包括:
- 在
RedisURI.configureSentinel()方法中解析URI参数 - 添加对
sentinelPassword参数的支持 - 将密码设置到Sentinel的RedisURI对象中
关键代码修改如下:
private static Builder configureSentinel(URI uri) {
// 解析sentinelPassword参数
char[] sentinelPassword = parseSentinelPassword(uri);
// ...其他代码
if (builder == null && LettuceStrings.isNotEmpty(uri.getAuthority())) {
// 设置sentinel密码
builder.sentinelPassword = sentinelPassword;
}
// ...其他代码
}
最佳实践建议
- 优先使用Spring Data适配器:对于Spring Boot项目,这是最简单可靠的方案
- 密码安全:避免在配置文件中明文存储密码,考虑使用配置中心或加密方案
- 连接池配置:合理设置连接池参数,如示例中的minIdle、maxIdle等
- 多环境支持:使用变量替换(如${spring.application.name})提高配置的灵活性
配置示例
以下是结合了密码配置的JetCache完整配置示例:
jetcache:
remote:
default:
type: redis.lettuce
keyPrefix: '${spring.application.name}:'
password: '${redis.password}' # Redis节点密码
uri: redis-sentinel://${redis.password}@host1:port1,host2:port2/dbIndex?sentinelMasterId=mymaster&sentinelPassword=${sentinel.password}
poolConfig:
minIdle: 5
maxIdle: 20
maxTotal: 50
总结
JetCache连接带密码认证的Redis Sentinel集群时,开发者需要特别注意密码配置的层次性。通过本文介绍的两种方案,开发者可以根据项目实际情况选择最适合的接入方式。对于大多数Spring Boot项目,使用Spring Data适配器是最简单可靠的方案;而对于需要深度定制的情况,则可以考虑修改Lettuce客户端源码的方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1