Java工程师如何使用Redis？
在分布式和微服务等架构遍地开花的实践中，Redis始终作为分布式缓存的首选，可谓经久不衰、独树一帜。Redis基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库，是当前最热门的NoSql数据库之一，也被人们称为数据结构服务器。
而为何要使用Redis呢？Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。Redis支持master-slave(主-从)模式应用。Redis支持数据持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。Redis单个value的最大限制是1GB，memcached只能保存1MB的数据。基于种种原因，Redis成为我们缓存架构的首选，而我在开启码农生涯时，就接触到Redis，只是当时的使用比较简单。
最开始时，因互联网化团队初建，各种所需要的中间件都需要自己搭建，包含Redis，而我们使用Docker搭建Redis集群，采用主从的Redis架构，再使用Sentinel（哨兵）模式来监控该Redis集群，使用也是通过Sentinel来使用。通过Spring或Spring Boot的哨兵连接方式连接Redis，注册成Bean，然后使用序列化的Key-Value结构来缓存所需要的数据。而因领导的风格原因，我们也仅仅被允许采用Key-Value的基础功能来进行Redis操作。至于其中的原因，也没有深究。
而随后，跳槽到现公司，其将Redis作为基础服务进行封装，而业务团队仅通过加密串即可进行直接连接，其背后的可高用、主从分片、灾备等均由基础架构团队负责。基础架构团队提供的操作方式，就不仅仅限于使用Key-Value的get、set、delete等方法，而几乎完全提供了Redis的所有命令，包含inc、sadd等计数、集合操作。当然，有了这些，对程序员的要求更高，要在合适的场景中选择恰当的命令进行操作，也不是一件容易的事。
或许，使用Redis有这样那样的原因，但在我看来，最重要的就两条：其一，它能提高用户的访问速度，大量的降低系统响应的TP99；其二，它是主流，大家都在用，而且经过了时间的检验，抗住了一个又一个电商大促的业务场景。
