为了减少Redis缓存数据的浪费，可以采取以下策略：
合理设置过期时间：为缓存的数据设置合理的过期时间，以防止数据长时间占用缓存空间。可以使用TTL（Time To Live）命令来设置过期时间。当数据过期后，Redis会自动删除这些数据，从而释放缓存空间。
使用LRU算法：Redis支持LRU（Least Recently Used）算法，当缓存空间不足时，会自动删除最近最少使用的数据。可以通过配置maxmemory-policy参数来启用LRU算法。
监控缓存使用情况：定期检查Redis的内存使用情况，以便在缓存空间不足时及时采取措施。可以使用INFO memory命令来查看内存使用情况。
数据分片：如果单个Redis实例无法满足缓存需求，可以考虑使用数据分片（sharding）将数据分布在多个Redis实例上。这样可以降低单个实例的内存压力，提高整体缓存效率。
使用压缩技术：对于较大的数据，可以考虑使用压缩技术（如Snappy、LZF等）来减小数据体积，从而节省缓存空间。需要注意的是，压缩和解压操作会增加CPU开销，因此需要在性能和存储空间之间进行权衡。
选择合适的存储类型：Redis提供了多种存储类型，如字符串（String）、列表（List）、集合（Set）和有序集合（Sorted Set）。根据数据的特点选择合适的存储类型，可以提高缓存效率。例如，对于频繁访问的数据，可以使用字符串类型进行存储；对于需要有序访问的数据，可以使用有序集合类型进行存储。
限制单个键值对大小：为每个键值对设置最大大小限制，以防止单个键值对占用过多内存。可以通过配置maxmemory参数来限制Redis的总内存使用。
使用缓存预热：在系统启动或低峰时段，预先将一些热点数据加载到缓存中，以减少高峰时段的缓存穿透和缓存雪崩的风险。
通过以上策略，可以有效地减少Redis缓存数据的浪费，提高缓存系统的性能。