117笔记问答Redis缓存和数据库不一致是一个常见的问题，主要发生在数据更新时。以下是一些解决Redis缓存和数据库不一致的方法：
延迟双删策略
在更新数据库后，先删除缓存，然后等待一段时间再次删除缓存。这样可以确保在更新数据库后，缓存中的旧数据被删除，从而保证缓存和数据库的一致性。
先更新数据库，再更新缓存
在更新数据库的同时，立即更新缓存。这种策略可以确保缓存中的数据与数据库中的数据始终保持一致，但可能会增加系统的性能开销。
先删除缓存，再更新数据库
在更新数据库之前，先删除缓存，然后更新数据库。这种策略可以避免在更新数据库时，其他线程读取到旧数据。
使用消息队列
将数据更新操作发布到消息队列中，然后由消费者异步更新数据库和缓存。这样可以避免直接操作数据库导致的缓存一致性问题。
缓存预热
在系统启动或低峰时段，将热点数据预先加载到Redis缓存中，以便在高并发时段快速响应用户请求。
缓存标记失效则更新数据缓存
为每个缓存数据增加相应的缓存标记，使数据逻辑上永不过期。只有当缓存标记失效时才会更新数据缓存。这种策略可以减少大规模缓存失效的概率。
多级缓存
采用多级缓存策略，比如在应用程序中使用本地缓存作为一级缓存，Redis缓存作为二级缓存。这样，当一级缓存失效时，可以通过二级缓存快速更新一级缓存，保持数据的及时性和可用性。
互斥锁
在高并发场景下，为了避免大量的请求同时到达存储层查询数据、重建缓存，可以使用互斥锁控制。如根据key去缓存层查询数据，当缓存层为命中时，对key加锁，然后从存储层查询数据，将数据写入缓存层，最后释放锁。
通过上述方法，可以有效解决Redis缓存和数据库不一致的问题，提高系统的稳定性和性能。在实际应用中，可以根据业务需求和系统特点选择合适的解决方案。