本文通过分析Lettuce的特性和内部实现，及其与Jedis的对照比较，对这两种客户端以及Redis服务端进行深度探讨。

在得物技术体系中，大量使用Redis作为缓存中间件，以应对高并发下的大流量场景。在使用缓存时，不得不考虑数据一致性问题，即保证缓存中的数据和DB始终可以保持一致。常规的解决缓存一致性的方案一般为先修改DB并提交事物，再操作缓存更新或者失效，为了应对极端场景往往会再采用延迟操作的方式进行缓存的二次处理。

但实际开发中，遇到很多代码不规范的场景，在JDBC事务中进行缓存删除或者更新等操作，带来的问题是当JDBC事务未提交就完成了Redis的操作，容易造成二者数据不一致。所以我们思考：既然Redis本身也提供了事务的解决方案，那能不能将Redis事务和DB的事务进行结合，来保证数据一致性的问题呢？接下来我们就带着这个问题看看看Redis事务的实现、使用，最终探索一下将Redis操作结合DB事务使用的可能性。

笔者因项目需要，在一些场景下切换成 Lettuce 进行开发，并且希望能类似 Jedis pipeline 一样提升批量查询的性能。在对 Lettuce 进行了学习和踩坑后，笔者将过程中遇到的各种关键点总结成文章分享给大家。

Spring Boot 2.0中 Redis 客户端驱动现在由 Jedis变为了 Lettuce，Lettuce 有什么优势？