為了減少Redis緩存數據的浪費，可以采取以下策略：
合理設置過期時間：為緩存的數據設置合理的過期時間，以防止數據長時間占用緩存空間。可以使用TTL（Time To Live）命令來設置過期時間。當數據過期后，Redis會自動刪除這些數據，從而釋放緩存空間。
使用LRU算法：Redis支持LRU（Least Recently Used）算法，當緩存空間不足時，會自動刪除最近最少使用的數據。可以通過配置maxmemory-policy參數來啟用LRU算法。
監控緩存使用情況：定期檢查Redis的內存使用情況，以便在緩存空間不足時及時采取措施。可以使用INFO memory命令來查看內存使用情況。
數據分片：如果單個Redis實例無法滿足緩存需求，可以考慮使用數據分片（sharding）將數據分布在多個Redis實例上。這樣可以降低單個實例的內存壓力，提高整體緩存效率。
使用壓縮技術：對于較大的數據，可以考慮使用壓縮技術（如Snappy、LZF等）來減小數據體積，從而節省緩存空間。需要注意的是，壓縮和解壓操作會增加CPU開銷，因此需要在性能和存儲空間之間進行權衡。
選擇合適的存儲類型：Redis提供了多種存儲類型，如字符串（String）、列表（List）、集合（Set）和有序集合（Sorted Set）。根據數據的特點選擇合適的存儲類型，可以提高緩存效率。例如，對于頻繁訪問的數據，可以使用字符串類型進行存儲；對于需要有序訪問的數據，可以使用有序集合類型進行存儲。
限制單個鍵值對大小：為每個鍵值對設置最大大小限制，以防止單個鍵值對占用過多內存。可以通過配置maxmemory參數來限制Redis的總內存使用。
使用緩存預熱：在系統啟動或低峰時段，預先將一些熱點數據加載到緩存中，以減少高峰時段的緩存穿透和緩存雪崩的風險。
通過以上策略，可以有效地減少Redis緩存數據的浪費，提高緩存系統的性能。
