在高并发的场景下，使用redis缓存可以提高系统的性能和响应速度，但同时也带来了缓存与数据库的数据一致性问题。如果缓存中的数据和数据库中的数据不一致，可能会导致用户看到错误的信息，或者造成数据丢失或冗余。因此，如何在高并发场景下保证redis缓存与数据库的数据同步是一个重要而复杂的问题。
一般来说，有三种常见的缓存更新策略：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。缓存穿透是指用户请求的数据不存在于缓存中也不存在于数据库中，导致每次都要访问数据库，降低了系统的性能。缓存击穿是指用户请求的数据存在于数据库中但不存在于缓存中，且该数据非常热点，导致大量的请求同时访问数据库，造成数据库压力过大。缓存雪崩是指缓存中的大量数据同时过期或者缓存服务器宕机，导致所有的请求都要访问数据库，使得数据库负载过高。
为了解决这些问题，我们可以采用以下几种方法：
1.对于缓存穿透，我们可以使用布隆过滤器（Bloom Filter）来过滤掉不存在的数据请求，或者将不存在的数据也写入缓存，并设置一个较短的过期时间。
2.对于缓存击穿，我们可以使用互斥锁（Mutex Lock）来避免多个线程同时查询数据库，并且给热点数据设置一个较长的过期时间或者不设置过期时间。
3.对于缓存雪崩，我们可以给缓存中的数据设置不同的随机过期时间，或者使用分布式锁（Distributed Lock）来控制数据库的访问频率，或者使用集群化（Cluster）或者主从复制（Replication）来提高缓存服务器的可用性。
在高并发场景下保证redis缓存与数据库的数据同步是一个需要综合考虑多方面因素的问题，没有一种通用的解决方案。我们需要根据实际的业务需求和系统特点来选择合适的缓存更新策略和方法。