实现数据库和缓存数据一致性是分布式系统中的一个常见挑战。以下是一些常见的策略：
Cache Aside（缓存旁路）:
    读操作：首先查询缓存，如果缓存未命中，则从数据库中读取数据，并加载到缓存中。
    写操作：先更新数据库，然后更新缓存（可以是删除缓存项或更新缓存项）。
Read Through（读取穿透）:
    应用查询缓存，如果缓存未命中，则自动从数据库加载数据并更新缓存。
Write Through（写入穿透）:
    应用更新缓存，缓存层同时更新数据库，确保缓存和数据库的一致性。
Write Behind（写入延时）:
    也称为“异步写入”，应用更新缓存，缓存异步批量更新数据库，可能会导致短暂的数据不一致。
双删策略:
    在更新数据时，先删除缓存中的数据，然后更新数据库。在一定延时后再次删除缓存，以清除可能的脏数据。
消息队列:
    数据库更新操作通过消息队列来异步通知缓存服务，缓存服务根据消息更新缓存。
订阅数据库变更日志:
    使用如Canal、Debezium等工具订阅数据库的变更日志，然后根据日志来更新缓存。
事务性支持:
    使用支持事务的缓存系统，如Redis的事务功能，确保操作的原子性。
使用Spring Cache:
    Spring框架提供了缓存抽象，可以通过注解来管理缓存和数据库的一致性。
设置合理的缓存过期时间:
    为缓存设置合理的过期时间，确保缓存数据不会长时间过时。
分布式锁:
    在更新数据时，使用分布式锁来保证同一时间只有一个操作能够执行更新。
使用一致性哈希:
    在分布式缓存中使用一致性哈希来减少缓存重构时的数据迁移。
数据版本控制:
    在数据表中增加版本号或时间戳字段，更新缓存时检查版本号，确保数据一致性。
重试机制:
    在缓存操作失败时，实现重试机制，确保操作最终成功。
监控和报警:
    监控缓存和数据库的数据一致性，并在检测到数据不一致时触发报警。
每种策略都有其优缺点，需要根据具体的业务场景和性能需求来选择。在实际应用中，可能需要结合多种策略来达到最佳效果。