为何高版本的springboot中使用redis时，获取数据并判断是否为null时，总是判定不为null

Question

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低版本的redis则不会有这种问题

点击进源码也是清一色的@Nullable，明明可以为null，但就是报警告

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 高版本Spring Boot使用Redis时，获取数据并判断是否为null出现异常判定。
   - 低版本Redis没有此问题。
   - 源码中相关字段标注为@Nullable但实际判定异常。
2. 解决方案：
   - 首先，检查获取Redis数据的代码逻辑。例如，使用Spring Data Redis的ValueOperations获取数据时：
   ```java
   import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
   import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
   import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class RedisService {

   @Autowired
   private ValueOperations<String, Object> valueOperations;

   public Object getValue(String key) {
       return valueOperations.get(key);
   }

}
- 当获取到数据后判断是否为null时，可能存在误判。可以通过更严谨的方式判断，比如：java
Object value = redisService.getValue(“yourKey”);
if (value == null || “”.equals(value)) {
// 处理数据为空的情况
} else {
// 处理数据不为空的情况
}
- 另外，考虑是否存在Redis数据类型转换的问题。如果获取的数据类型和预期不一致，可能会导致判断不准确。例如，从Redis中获取的是字符串类型，但实际期望的是某个对象类型，需要进行正确的转换：java
Object value = redisService.getValue(“yourKey”);
if (value != null) {
try {
YourObject yourObject = (YourObject) value;
// 处理对象
} catch (ClassCastException e) {
// 处理类型转换异常
}
}
```
3. 不同方案优缺点：
- 方案一：增加额外的空字符串判断。
- 优点：简单直接，能有效避免因Redis中存储空字符串而误判为非空的情况。
- 缺点：如果数据类型不是字符串，此方法不适用，需要针对不同数据类型进行扩展判断逻辑。
- 方案二：进行类型转换并处理异常。
- 优点：能准确处理数据类型不一致的问题，确保在正确的数据类型下进行null判断。
- 缺点：增加了代码的复杂性，需要处理类型转换异常，对开发者的异常处理能力有一定要求。
4. 总结：
- 出现此问题可能是由于Redis数据获取和判断逻辑不够严谨。通过更细致的null判断和类型转换处理，可以解决高版本Spring Boot使用Redis时获取数据判断是否为null不准确的问题。在实际应用中，应根据具体的数据类型和业务需求选择合适的解决方案。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。