Java性能卡壳？试试Redis高并发，速度提升真不是吹的

（来源：CSDN博客《高并发场景下Redis实战》）
很多Java程序员都遇到过这种场景：业务量上来后，系统突然变慢了，数据库CPU飙升，页面转圈圈，用户疯狂吐槽，这时候你可能会想着加机器、优化SQL，或者咬牙重构代码，但有时候，一个更简单的解决方案就能带来意想不到的效果——引入Redis。

（来源：开源社区Redis官方文档）
Redis是什么？简单说，它是个内存数据库，数据主要放在内存里，读写速度极快，相比MySQL这类硬盘存储的数据库，Redis的读写操作可以快几十到几百倍，MySQL读一次数据可能需要几毫秒，而Redis往往只要零点几毫秒甚至更低，在高并发瞬间，这个差距就会被放大成“系统能扛住”和“系统崩溃”的区别。

（来源：某电商公司技术复盘案例）
举个真实例子：某电商平台的商品详情页，每次打开都要查询商品信息、库存、用户评论等，如果所有请求都直接打向MySQL，高峰期数据库连接池瞬间被占满，新请求只能排队等待，页面响应时间从平时的200毫秒飙升到两三秒，后来他们在Java应用和MySQL之间加了一层Redis：第一次查询从MySQL读取数据，然后把数据缓存到Redis里，并设置几分钟的过期时间，接下来几分钟内的所有请求，直接读Redis就行，改造后，页面平均响应时间降到了50毫秒以内，数据库压力下降了70%。

（来源：Github上热门Java项目性能优化笔记）
Java里操作Redis也非常简单，常用的Jedis或Lettuce客户端，几行代码就能实现缓存逻辑，比如用Spring Boot的话，一个@Cacheable注解就能自动把方法结果缓存到Redis，下次同样参数调用直接返回缓存结果，连业务逻辑都不用执行。

（来源：阿里云开发者社区《Redis持久化策略选择》）
有人担心Redis数据在内存里，服务器重启会丢数据，其实Redis支持持久化机制，可以定期把数据 snapshot 到硬盘，或者通过日志追加方式保证数据安全，根据业务对数据丢失的容忍度，选择合适的策略即可。

（来源：某社交App后端架构分享）
除了做缓存，Redis还能解决很多Java并发难题，比如秒杀场景下的超卖问题：用Redis的原子操作DECR扣减库存，避免用数据库行锁导致的大量线程阻塞，又比如分布式锁：多个Java服务节点用SETNX命令争抢一个key，抢到的执行任务，避免重复处理。

Redis不是银弹,它适合存储频繁读取、少量修改的热点数据，不适合存放大文件或替代关系型数据库的所有功能，通常建议作为架构中的“加速层”，配合MySQL等共同使用。

（来源：Stack Overflow高赞回答总结）
当你发现Java应用遇到性能瓶颈，尤其是数据库读写成为拖累时，别急着硬刚代码，试试把热点数据丢到Redis里，很可能用最小的改动成本，换来吞吐量的显著提升，毕竟，能靠加一层缓存解决的问题，何必熬夜重写几千行代码呢？