在现代分布式系统中，数据库与缓存的组合使用十分常见，能有效提升系统性能，但也带来了数据一致性的挑战。如何选择合适的策略来保障数据库与缓存的一致性，成为开发者需要重点思考的问题。
一、从并发场景维度考量
（一）并发读多写少场景
在这类场景中，比如电商系统里商品详情的展示，大量用户会频繁读取商品信息，而商家对商品信息的更新相对较少。此时，"先更新数据库，再删除缓存" 的策略较为适用。当商家需要更新商品数据时，首先更新数据库中的对应记录，然后删除缓存中该商品的信息。后续用户读取商品信息时，发现缓存未命中，就会从数据库读取最新数据，并将其更新到缓存中。这种策略实现起来相对简单，而且在高并发读的情况下，缓存的命中率依然能保持较高水平，可确保大部分读请求快速得到响应。
（二）并发写多读少场景
以订单系统为例，订单的创建、修改操作十分频繁，而查询操作相对较少。对于这种情况，"基于消息队列的异步更新" 是较好的选择。在更新数据库后，系统发送一条消息到消息队列，消费者从消息队列中获取消息后，再去更新缓存。这种方式将数据库更新和缓存更新进行了解耦，避免了缓存更新的延迟对数据库操作性能的影响，同时也能保证数据的最终一致性。
二、从数据一致性要求维度抉择
（一）强一致性要求场景
在金融系统中，像账户余额这类数据的更新，要求数据库和缓存必须实时保持一致。此时，可采用 "加锁机制" 配合 "先更新数据库，再更新缓存" 的策略。在进行更新操作时，首先获取分布式锁，接着更新数据库，然后更新缓存，最后释放锁。通过加锁，能确保同一时间只有一个线程进行数据更新操作，避免了并发情况下出现的数据不一致问题，不过这会在一定程度上牺牲系统性能。
（二）最终一致性要求场景
一些日志分析系统对数据一致性的实时性要求不高，"定时任务对比" 策略就比较合适。可以定时启动任务，对比数据库和缓存中的数据，若发现不一致，则进行修复。这种方式实现简单，对系统性能影响较小，虽然无法保证数据实时一致，但能在一定时间范围内达到最终一致性。
三、从业务复杂度维度筛选
（一）业务简单场景
小型的博客系统，文章更新操作相对简单，"先删除缓存，再更新数据库" 策略是不错的选择。在更新文章数据时，先删除缓存，然后更新数据库，后续读取时再重新构建缓存。该策略逻辑清晰，实现难度低，适合业务逻辑不复杂、数据量较小的系统。
（二）业务复杂场景
大型电商平台涉及商品、订单、用户等多种复杂业务，可采用 "读写分离 + 缓存双写" 等综合策略。将读操作和写操作分离到不同的数据库，在写操作时，同时更新数据库和缓存，并通过一些校验机制来保证数据一致性。这种策略能够应对复杂的业务逻辑和高并发场景，通过多种手段结合，提高系统的可用性和数据一致性。
总之，选择数据库与缓存一致性策略时，需要全面考虑并发场景、数据一致性要求以及业务复杂度等因素，从而挑选出最适合自身系统的策略，在系统性能和数据一致性之间取得平衡。