选择合适的Java缓存流策略需要考虑以下几个因素：
- 数据访问模式：不同的数据访问模式需要不同的缓存策略。例如，对于经常访问的数据，可以使用较大的缓存；而对于不常访问的数据，可以使用较小的缓存或者不使用缓存。
- 缓存大小：缓存的大小也是影响缓存性能的重要因素。如果缓存过大，可能会占用过多的内存资源，导致系统性能下降；如果缓存过小，可能会导致频繁的缓存失效和重新加载，也会影响系统性能。
- 缓存过期策略：缓存过期策略决定了何时从缓存中移除数据。常见的过期策略有基于时间的过期和基于访问次数的过期。基于时间的过期策略会在数据达到指定的过期时间后自动移除，而基于访问次数的过期策略会在数据被访问一定次数后自动移除。
- 缓存替换策略：当缓存已满时，需要选择合适的替换策略来移除旧数据。常见的替换策略有先进先出（FIFO）、最近最少使用（LRU）和最不经常使用（LFU）等。
基于以上因素，可以选择以下几种常见的Java缓存流策略：
- 无缓存策略：不使用缓存，直接读取或写入数据库等存储设备。这种策略适用于数据访问频率很低或者数据量很小的场景。
- 固定大小缓存策略：使用固定大小的缓存，当缓存已满时，使用FIFO、LRU或LFU等替换策略移除旧数据。这种策略适用于数据访问模式相对稳定且数据量较大的场景。
- 滑动窗口缓存策略：使用滑动窗口来管理缓存，当窗口内的数据访问频率超过阈值时，移除窗口最左边的数据。这种策略适用于数据访问模式具有局部性特征的场景。
- 基于时间的缓存过期策略：使用固定的过期时间来管理缓存，当数据达到指定的过期时间后自动移除。这种策略适用于数据访问模式相对稳定且对数据新鲜度要求较高的场景。
在选择缓存流策略时，需要根据具体的应用场景和需求进行评估和选择。同时，也需要注意缓存的一致性和失效问题，以确保数据的准确性和可用性。
