在采用CQRS（命令查询职责分离）模式的系统中，保持命令模型（Write Model）和查询模型（Read Model）之间的数据一致性是一项挑战。鉴于这两个模型通常在不同的数据库中，确保数据的一致性涉及到分布式事务的问题。在实际应用中，可以采取以下几种策略来解决命令模型与查询模型之间的数据不一致问题：

1. 事件驱动架构：这是CQRS模式中最常见的解决方案。在这个架构中，当命令模型完成业务逻辑处理后，会发布一个域事件（Domain Event）。查询模型订阅这些事件，并据此更新自身的状态。通常，事件处理器被设计为幂等的，即多次处理相同的事件不会导致不同的结果。这样的设计可以确保最终一致性，即使在处理过程中出现失败，也可以通过重试机制来保证数据最终达到一致状态。

2. 事务日志：适用于无法直接使用事件驱动的情况。在这种方法中，命令模型在数据库事务中记录下所有的变更，然后通过事务日志将这些变更同步到查询模型。这种方式可以实现非常强的一致性，但同时也增加了系统的复杂性。

3. 定期同步：对于一些对实时性要求不高的系统，可以设置定期同步机制。通过定时任务定期检查命令模型和查询模型之间的差异，并进行相应的同步。这种方法简单易实现，但可能无法满足系统对数据一致性的高要求。

4. 聚合根一致性：在某些场景下，可以通过对聚合根的定义来避免数据不一致的问题。通过精心设计的聚合边界，使得每个聚合根负责的数据变化只影响其内部，从而减少对外部数据模型的依赖。这种策略要求在系统设计初期就对领域模型有深入的理解。

综上所述，选择哪种策略需要根据项目的具体需求来决定。在大多数情况下，事件驱动架构因其良好的扩展性和灵活性而成为首选方案。而在一些特定场景下，如金融交易系统，则可能更倾向于使用事务日志来确保强一致性。