如何做到缓存（比如：Redis）与 DB 里的数据一致性 ？

解答思路：

保证缓存（如Redis）与数据库（DB）之间的数据一致性是一个重要的问题，因为这涉及到数据的准确性和系统的稳定性。可以通过以下策略来实现数据一致性：

1. 缓存更新策略：当数据发生变更时，需要确保缓存中的数据也被及时更新。可以采用写后读、写后删或者延时删除等策略。

2. 数据同步：可以采用主动同步和被动同步两种方式。主动同步是数据库更新后主动将数据同步到缓存中；被动同步则是缓存中的数据在读取时如果发现数据不存在或者数据版本不一致，则从数据库中读取并更新缓存。

3. 版本控制：为缓存和数据库中的数据设置版本号，每次数据更新时版本号也随之更新。在读取数据时，对比缓存和数据库中的版本号，选择版本最新的数据。

4. 分布式锁：在多实例环境下，可以使用分布式锁来确保数据更新的原子性，防止缓存和数据库之间的数据冲突。

最优回答：

保证缓存与数据库的数据一致性，可以采取以下策略：

1. 采用合适的缓存更新策略，如写后读、写后删或延时删除，确保数据变更时缓存同步更新。
2. 实现数据同步机制，可以采用主动同步和被动同步相结合的方式，确保缓存和数据库的数据一致性。
3. 使用版本控制机制，为数据和缓存设置版本号，在读取数据时选择版本最新的数据。
4. 在多实例环境下，利用分布式锁确保数据更新的原子性，避免数据冲突。

除了上述策略外，还需要注意以下几点：

1. 缓存击穿：当缓存中没有数据而数据库中有数据时，如果并发请求访问数据库并更新缓存，可能导致数据库压力过大。可以通过使用缓存预热、使用锁等方式来解决。
2. 数据过期策略：为缓存设置合适的过期时间也是保证数据一致性的关键。过短的过期时间可能导致缓存频繁失效，而过长的过期时间则可能导致数据不一致。需要根据实际情况进行平衡和调整。
3. 数据回源策略：当缓存失效时，需要有一种回源策略来从数据库中获取数据并更新缓存。可以采用定时任务、事件触发等方式进行回源操作。
4. 监控和告警：建立监控机制，对缓存和数据库的数据一致性进行实时监控和告警，一旦发现问题及时处理和解决。同时，也需要定期检查和优化缓存策略和数据一致性方案。

请注意，以上策略需要根据具体的应用场景和需求进行选择和调整。不同的系统和业务场景可能需要不同的数据一致性解决方案。