缓存过期策略对Spring Boot应用数据新鲜度的影响主要体现在如何确保缓存中的数据在失效时能够及时更新，从而保持数据的有效性和准确性。以下是缓存过期策略对数据新鲜度的影响：
在Spring Boot中，缓存过期策略可以通过配置Redis等缓存提供程序来实现。例如，可以通过设置TTL（Time to Live）来定义缓存项的生存时间，或者使用LRU（Least Recently Used）和LFU（Least Frequently Used）算法来根据使用频率和时间来淘汰缓存项。
缓存过期策略直接影响数据的新鲜度。定时过期和定期过期可以确保缓存中的数据不会无限期地保留，从而避免使用过时的数据。惰性过期则在访问数据时检查其有效性，如果数据已过期，则清除缓存，这样可以节省CPU资源，但可能导致内存中积累大量过期数据。
通过合理配置缓存过期策略，可以确保Spring Boot应用中的数据保持新鲜，同时优化应用的性能和内存使用。
总之，选择合适的缓存过期策略对于Spring Boot应用的数据新鲜度至关重要。开发者应根据应用的具体需求和场景，权衡各种策略的优缺点，以实现最佳的数据管理和性能优化。
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