1 Redis 在分布式环境下的数据一致性主要是通过以下几种方式来保证的：

主从复制：Redis 支持主从复制，当主节点有新的数据写入时，会自动同步到从节点，从节点与主节点的数据保持一致。

Sentinel 哨兵：Redis Sentinel 哨兵是 Redis 的高可用性解决方案，通过监控主节点的状态，当主节点出现故障时，会自动将从节点提升为主节点，从而保证数据的一致性。

Cluster 集群：Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案，将数据分片存储在多个节点上，每个节点负责一部分数据，通过节点间的数据复制来保证数据的一致性。

事务：Redis 支持事务操作，将一组操作当做一个原子操作执行，要么全部执行成功，要么全部执行失败，可以通过事务来保证数据的一致性。

2. 为保证缓存和数据库数据一致性，主要考虑一下两种策略：

如上图，模拟线程1更新数据过程，线程2查询数据

如果步骤5先于步骤3执行，或者步骤3更新失败，即线程1删除完缓存，步骤3还没执行完，线程2步骤5过来查询缓存，由于缓存中没有数据，则取数据库中查询数据，这是由于线程1还没有更新db中数据，则线程2从db中查询的数据仍是旧数据，旧数据更新到缓存后也是旧数据，解决思路---延时双删+失败重试

延时双删--解决查询旧数据问题；线程1在步骤4更新成功后延迟一定时间后，再次重复步骤1删除缓存

失败重试--解决数据库更新失败问题；步骤4加入更新失败机制，降低数据不一致性

如上图，r如果步骤5先于步骤3执行或者步骤三删除缓存失败，线程1执行完步骤2，还没有删除缓存时，线程2查询数据，则查询到的是旧数据；解决思路：订阅binlog+引入消息队列+失败重试

订阅binlog--数据库每一步操作都会写入binlog，通过监听binlog实时感知数据变化，根据数据变化情况删除reids并添加重试机制

引入消息队列：上图步骤3中若Redis删除失败，则将Redis key放入消息队列，消费端监听消息队列并删除Redis直至删除成功；

参考：

https://blog.csdn.net/sxg0205/article/details/127531279