MySQL和Redis是目前最常用的数据库和缓存系统，它们各自有自己的优势和特点。MySQL是一个关系型数据库，提供了强一致性、事务支持、数据完整性等特性，适合存储重要的业务数据。Redis是一个基于内存的键值存储系统，提供了高性能、高并发、高可用等特性，适合存储热点数据、计数器、队列等。
但是，在使用MySQL和Redis的同时，也会面临一个挑战：如何保证它们之间的数据一致性。由于MySQL和Redis是两个独立的系统，它们之间的数据同步是异步的，也就是说，在某个时刻，MySQL和Redis中的同一条数据可能是不一致的。这种不一致可能会导致用户看到错误的数据，或者出现业务逻辑错误。
那么，如何解决这个问题呢？实际上，没有一个完美的解决方案，只能根据不同的场景和需求，采用不同的策略。下面我们来介绍几种常见的策略：
1.延迟双删：这种策略是在更新MySQL后，先删除Redis中的旧数据，然后延迟一段时间（比如1秒），再次删除Redis中的旧数据。这样做的目的是为了防止在删除Redis中的旧数据后，又有其他线程从MySQL中读取了旧数据并写入到Redis中。这种策略可以保证最终一致性，但是会带来一定的延迟和额外的开销。
2.先更新缓存再更新数据库：这种策略是在更新MySQL之前，先更新Redis中的新数据，然后再更新MySQL。这样做的目的是为了防止在更新MySQL后，还有其他线程从Redis中读取了旧数据。这种策略可以保证强一致性，但是会带来一个风险：如果更新MySQL失败了，那么Redis中就会存在脏数据。
3.先删除缓存再更新数据库：这种策略是在更新MySQL之前，先删除Redis中的旧数据，然后再更新MySQL。这样做的目的是为了防止在更新MySQL后，还有其他线程从Redis中读取了旧数据。这种策略可以保证强一致性，但是会带来一个问题：如果删除Redis中的旧数据失败了，那么就会出现缓存穿透的问题，即大量请求直接打到数据库上。
4.读写分离：这种策略是将读请求和写请求分别发送到不同的系统上。比如说，读请求只从Redis中读取数据，写请求只更新MySQL，并且通过消息队列或者其他方式异步地将MySQL中的变更同步到Redis中。这样做的目的是为了提高系统性能和可扩展性。这种策略可以保证最终一致性，但是会带来复杂度和成本。