保证数据库与Redis缓存一致性是一个关键问题，因为数据不一致可能导致业务逻辑错误和用户体验下降。以下是几种常用的策略和技术，以及它们的优缺点：
缓存更新策略
- 先删除缓存，再更新数据库：这种策略在并发读写的情况下容易出现缓存不一致的问题。如果先删除缓存，再更新数据库，有可能出现线程1删除缓存，准备更新数据库，而线程2在数据库更新前读取旧数据并更新到缓存中的情况，导致数据不一致。
- 先更新数据库，再删除缓存：这种策略在并发读写的情况下，也可能会出现短暂缓存不一致的问题。如果先更新数据库，再删除缓存，线程2可能会读取到旧数据，但是终究会被线程1删除，从而保证最终一致性。
最终一致性保证
- 延迟双删：先删除缓存，然后更新数据库，再延迟一段时间后再次删除缓存。这种策略可以避免高并发场景下的数据不一致问题，但需要注意延迟时间的设置。
- 消息队列重试机制：在删除缓存失败时，利用消息队列增加重试机制，保证最终一致。
复杂场景下的处理
- 分布式锁：在更新数据库和缓存时使用分布式锁，确保每次只有一个写操作可以执行，避免并发写的问题。
- 订阅MySQL binlog：通过订阅MySQL的binlog，实时更新Redis缓存，确保数据的一致性。
策略选择
- 更新后失效（Post-Write Invalidate）：当数据在数据库中被更新后，立即删除Redis中对应的缓存。这种策略简单易行，但可能会导致缓存击穿现象。
- 更新后更新（Post-Write Update）：当数据在数据库中被更新后，同时更新Redis缓存。这种策略可以避免缓存和数据库数据不一致的问题，但可能会增加系统的复杂性。
通过上述策略和技术，可以在很大程度上保证数据库与Redis缓存的一致性，但需要根据具体的业务场景和系统需求进行选择和优化。