PHP缓存中的数据淘汰算法对join查询性能的影响主要体现在以下几个方面：
缓存命中率：缓存淘汰算法决定了当缓存空间不足时，哪些数据会被移除。如果淘汰算法能够较好地预测哪些数据不会被频繁访问，那么缓存命中率就会提高，从而减少对数据库的访问次数，提高join查询性能。
数据一致性：某些缓存淘汰算法可能会导致缓存中的数据与数据库中的数据不一致。这会导致在下次访问这些数据时，需要重新从数据库中获取，增加了join查询的延迟。因此，在选择缓存淘汰算法时，需要权衡数据一致性和性能之间的关系。
缓存雪崩：某些缓存淘汰算法（如LRU）可能会导致大量缓存同时失效，从而引发缓存雪崩。当大量缓存失效时，应用程序需要频繁地从数据库中获取数据，这会导致数据库负载增加，进而影响join查询性能。为了避免缓存雪崩，可以采用一些策略，如设置不同的缓存过期时间、使用分布式缓存等。
缓存穿透：缓存穿透是指查询一个不存在的数据，导致缓存和数据库都无法命中。这种情况下，缓存淘汰算法对join查询性能的影响相对较小，因为主要问题是缓存和数据库都没有相应的数据。为了解决这个问题，可以采用布隆过滤器等方法来过滤掉不存在的数据请求。
总之，PHP缓存中的数据淘汰算法对join查询性能的影响取决于具体的算法和应用场景。在选择缓存淘汰算法时，需要根据实际需求和场景来权衡各种因素，以达到最佳的性能表现。
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