Redis 缓存与 DB 一致性问题是一个常见的难题，下面给出一个例子来说明这个问题以及解决方法。
假设有一个电商网站，用户可以浏览商品列表并查看商品详情。为了加快网站的响应速度，我们使用 Redis 缓存来缓存商品信息。当用户请求商品详情时，先从 Redis 缓存中查找，如果缓存中存在，则直接返回缓存中的数据；否则从数据库中读取数据，并将数据存储到 Redis 缓存中。
但是，如果商品信息在数据库中被修改了，Redis 缓存中的数据就会与数据库中的数据不一致，这就会出现数据不一致的情况。这种情况下，用户会看到错误的商品信息，这会给用户带来很不好的体验。
为了解决这个问题，我们可以采取以下方法：
设置缓存过期时间
为 Redis 缓存设置过期时间，当缓存过期时，再从数据库中读取最新的数据，更新 Redis 缓存中的数据，以保证缓存中的数据与数据库中的数据一致。
使用写缓存策略
在修改商品信息时，先更新数据库中的数据，再更新 Redis 缓存中的数据，以确保数据库和缓存中的数据一致。
使用双写策略
在修改商品信息时，先更新数据库中的数据，再将数据写入到一个消息队列中，由另一个服务将消息从队列中读取出来，更新 Redis 缓存中的数据。这样可以保证缓存中的数据与数据库中的数据一致，并且可以提高系统的可扩展性和可维护性。
通过以上方法，我们可以解决 Redis 缓存与数据库的一致性问题，提高系统的性能和可靠性。
下面再举几个例子来说明 Redis 缓存与 DB 一致性问题以及解决方法：
订单系统
在订单系统中，订单信息通常会被缓存在 Redis 中，以提高系统的响应速度。但是，在订单信息被修改或删除时，Redis 缓存中的数据就会与数据库中的数据不一致，这就会出现数据不一致的情况。为了解决这个问题，可以采取与商品系统类似的方法，设置缓存过期时间或使用写缓存策略。
用户系统
在用户系统中，用户信息通常会被缓存在 Redis 中，以提高系统的响应速度。但是，在用户信息被修改或删除时，Redis 缓存中的数据就会与数据库中的数据不一致，这就会出现数据不一致的情况。为了解决这个问题，可以采取与商品系统类似的方法，设置缓存过期时间或使用写缓存策略。
评论系统
在评论系统中，评论信息通常会被缓存在 Redis 中，以提高系统的响应速度。但是，在评论信息被修改或删除时，Redis 缓存中的数据就会与数据库中的数据不一致，这就会出现数据不一致的情况。为了解决这个问题，可以采取与商品系统类似的方法，设置缓存过期时间或使用写缓存策略。
通过以上例子，我们可以看到 Redis 缓存与 DB 一致性问题是一个普遍存在的问题。针对不同的业务场景，可以采取不同的解决方法，以保证缓存中的数据与数据库中的数据一致，提高系统的可靠性和性能。