Redis и Postgres могут расходиться, так как Redis часто используется как кэш, а Postgres — как основное хранилище данных. Чтобы синхронизировать их, применяют несколько подходов:

Write-through cache: при записи данные сначала сохраняются в Postgres, затем обновляется Redis. Это обеспечивает консистентность, но может замедлить запись.
Cache invalidation: при изменении данных в Postgres отправляется сигнал (например, через событие или очередь), чтобы очистить или обновить соответствующие записи в Redis.
TTL (время жизни): кэшированные данные в Redis имеют ограниченное время жизни, после чего обновляются из Postgres.

Пример простого обновления кэша после записи в базу на Go:

// Обновляем данные в Postgres
err := updatePostgres(data)
if err != nil {
    return err
}
// Обновляем кэш в Redis
err = redisClient.Set(ctx, key, serializedData, 0).Err()
if err != nil {
    // Логируем ошибку, но данные в Postgres уже обновлены
}

Важно выбирать стратегию в зависимости от требований к консистентности и производительности.

Как будет синхронизироваться Redis и Postgres? Они же могут расходиться.