在实时大数据处理场景中，如何高效管理与快速查询海量用户ID是提升系统性能与稳定性的关键。Apache Flink作为流处理的核心引擎，面临着海量用户ID存储和快速判重的挑战。本文聚焦于两种高效的数据结构及其应用策略，帮助避免内存溢出（OOM），降低外部存储依赖，提升整体查询效率。

本文旨在帮助开发者快速搭建一个基于 Spring Boot 的小型项目骨架，涵盖从基础数据库连接配置、Redis 缓存集成、日志系统搭建，到接口设计和前后端数据交互的全流程关键环节。通过详细的配置示例和代码实现，帮助初学者以及有一定经验的开发者快速上手，构建结构清晰、性能稳定且易于维护的后台服务。项目中采用了 MyBatis-Plus 简化数据库操作，Druid 实现高性能连接池管理，Redis 提升系统缓存能力，Knife4j 优化接口文档展示。此外，日志配置支持灵活的日志分级和文件切割，方便生产问题排查。本文内容适合用于学习、参考，乃至作为日常开发的实用模板，为后续功能扩展和二次开发打下坚实基础。无论是个人学习还是团队协作，都将极大提升开发效率和系统质量。

在高并发和大数据量应用场景中，单机Redis实例往往成为系统性能瓶颈。为了提升Redis的扩展性和可靠性，搭建Redis集群是常见且有效的解决方案。本文将结合CentOS 7环境，以普通用户权限为例，详细介绍如何从零开始搭建一个包含三主三从节点的Redis集群，帮助你实现稳定、高效的分布式缓存服务。

本文旨在为后端开发者提供一份在 Spring Boot 项目中整合 Redis 的实践指南，涵盖单节点、主从、哨兵及集群四种常见部署模式。我们将探讨每种模式的配置方法、适用场景及关键注意事项，帮助您根据实际需求选择并实施最合适的 Redis 解决方案。

核心技术栈: Spring Boot, Redis, Lettuce (Spring Boot 2.x 默认 Redis 客户端)

Redis 作为一款高性能的键值数据库，在现代 Web 应用中扮演着至关重要的角色，常用于缓存、消息队列、会话管理等场景。为了满足不同的业务需求，特别是对高可用和可扩展性的要求，Redis 提供了多种部署模式：主从复制（Master-Slave）、哨兵（Sentinel）和集群（Cluster）。本文旨在详细介绍如何在离线环境中，逐步搭建这三种模式的 Redis 服务。