为了保证Redis双删一致性的准确性，可以采取以下几种策略：

1. 延时双删策略：在更新数据时，先删除缓存，再更新数据库，然后等待一段时间（例如几百毫秒到几秒），再次删除缓存。这样可以确保在这段时间内，即使有请求读取到旧数据并写回缓存，也会因为第二次删除操作而清除。延时时间应该大于等于数据库更新操作和缓存更新操作的最大执行时间，以确保数据的最终一致性。

2. 分布式锁：使用分布式锁来保证更新操作的原子性，避免并发问题。当一个请求开始更新数据时，它会获取分布式锁，其他请求必须等待直到锁被释放。这样可以确保在一个请求更新数据并刷新缓存的过程中，不会有其他请求干扰。

3. 消息队列：利用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）来处理更新操作。当数据库数据更新时，将更新操作发送到消息队列，然后通过消费者服务来处理缓存的更新。这样可以将数据库操作和缓存操作解耦，提高系统的可维护性和扩展性。

4. Redis事务：虽然Redis的事务不保证ACID特性中的原子性和持久性，但可以使用Redis的MULTI和EXEC命令来确保一组命令的原子性执行。通过将删除缓存和更新数据库的操作放在一个事务中执行，可以减少因操作中断导致的数据不一致风险。

5. 异步通知：通过异步通知机制（如Canal、Binlog等）来监听数据库的变更事件，然后异步更新缓存。这种方法可以减少对数据库操作的直接依赖，提高系统的响应速度。

6. 缓存版本控制：为缓存数据添加版本号或时间戳，每次更新数据库时，同时更新缓存的版本号或时间戳。在读操作时，通过比较缓存和数据库的版本号或时间戳来确保读取到的数据是最新的。

7. 合理设置缓存过期时间：根据业务需求合理设置缓存的过期时间，可以减少缓存数据不一致的风险。

8. 业务逻辑层处理：在业务逻辑层添加检查机制，当检测到数据可能存在不一致时，可以重新从数据库加载最新数据，并更新缓存。

这些策略可以单独使用，也可以组合使用，以适应不同的业务场景和需求。在实际应用中，应根据业务特点和系统架构来选择最合适的一致性保证策略。