在数据库层面确保与缓存的一致性是一个挑战，但可以通过一系列策略和技术手段来提高数据的一致性。以下是一些常用的方法：
1. 事务管理：在更新数据库时，使用事务管理确保数据更新的原子性。如果更新操作失败，事务应被回滚，以避免数据库与缓存之间的不一致。
2. 延时双删策略：在更新数据库后，不是立即删除缓存，而是等待一段时间（通常是一个合理的估计缓存失效时间），然后再删除缓存。这样做是为了确保读取请求完成后再删除旧的缓存，避免了更新过程中新旧数据的冲突。
3. 订阅数据库变更日志：许多数据库支持发布/订阅模式或变更数据捕获（CDC）功能，可以监听数据库的变更日志，并基于这些变更消息来更新缓存。这样，一旦数据库发生变更，可以实时地同步到缓存，确保一致性。
4. 使用消息队列：引入消息队列作为中间件，数据库更新操作完成后，向消息队列发送消息，而不是直接更新缓存。独立的消费者进程监听消息队列，根据消息内容更新缓存。这种方式解耦了数据库操作与缓存更新，增加了系统的可扩展性和可靠性。
5. 分布式锁：在更新数据库和缓存的过程中使用分布式锁，确保同一时间只有一个操作在进行，避免并发更新导致的不一致。
6. 读写分离与主从复制：虽然主要是提升数据库性能的策略，但正确配置读写分离和主从复制也可以帮助确保数据一致性。写操作集中在主库，更新后同步到从库，读操作可以从从库读取，减少主库压力，同时确保数据最终一致性。
7. Cache Aside Pattern：这是最常用的模式，对于写操作，先更新数据库，然后删除缓存，下一次读取时再从数据库加载最新数据到缓存。此模式简单有效，但要注意处理好并发和延迟问题。
结合以上方法，并根据实际应用场景和系统架构的具体需求，选择合适的策略来维护数据库与缓存之间的一致性。在设计时，需要权衡性能、复杂度和一致性要求，以达到最合适的解决方案。