1为什么需要客户端缓存？
我们都知道，使用 Redis 进行数据的缓存的主要目的是减少对 MySQL 等数据库的访问，提供更快的访问速度，毕竟 《Redis in Action》 中提到的，“Redis 的性能大致是普通关系型数据库的 10 ~ 100 倍“。
所以，如下图所示，Redis 用来存储热点数据，Redis 未命中，再去访问数据库，这样可以应付大多数情况下的性能要求。
但是，Redis 也有其性能上限，并且访问 Redis 必然有一定的网络 I/O 以及序列化反序列化损耗。所以，往往会引入进程缓存，将最热的数据存储在本地，进一步加快访问速度。
如上图所示，Guava Cache 等进程缓存作为一级缓存，Redis 作为二级缓存：
- 先去 Guava Cache 中查询数据，如果命中则直接返回；
- Guava Cache 中未命中，则再去 Redis 中查询，如果命中则返回数据，并在 Guava Cache 中设置此数据；
- Redis 也未命中的话，只有去 MySQL 中查询，然后依次将数据设置到 Redis 和 Guava Cache 中。
只使用 Redis 分布式缓存时，遇到数据更新时，应用程序更新完 MySQL 中的数据，可以直接将 Redis 中对应缓存失效掉，保持数据的一致性。
而进程内缓存的数据一致性比分布式的缓存面临更大的挑战。数据更新的时候，如何通知其他进程也更新自己的缓存呢?
如果按照分布式缓存的思路，我们可以设置极短的缓存失效时间，这样不必实现复杂的通知机制。
但是不同进程内的数据依然会面临不一致的问题，并且不同进程缓存失效时间不统一，同一个请求到了不同的进程，可能出现反复幻读的情况。
Antirez（Redis 的作者）也正是听取 Ben 这个方案后，才决定在 Redis Server 支持客户端缓存的，因为在有服务端参与的情况下可以更好的处理上述这些问题。
2功能介绍和演示
下面使用 Docker 安装 Redis 6.0.1，然后使用 telnet 来简单演示一下 Redis 6.0 的客户端缓存功能。所有相关的功能如下图所示，分别是使用 RESP3 协议版本的普通模式和广播模式，以及使用 RESP2 协议版本的转发模式。我们先来看普通模式。
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