Redis缓存数据避免过期并非一个绝对的目标，因为缓存过期是其设计的一部分，用于自动清理不再需要的数据，从而释放内存空间。然而，根据业务需求，可以采取一些策略来优化缓存的使用，减少因缓存过期导致的数据不一致问题。以下是几种策略：
- 合理设置过期时间：根据数据的热度合理设置过期时间，避免大量数据同时过期。
- 使用永不过期策略：对于极其重要的热点数据，可以使用
PERSIST命令或设置较长的过期时间来确保它们不会轻易过期。
- 数据预热：在系统启动或Redis节点重启之前，将预期的热点数据加载到Redis中，避免冷启动和缓存穿透的问题。
- 缓存更新策略：根据业务需求和数据变更的频率，制定合适的缓存更新策略，如定时刷新、读写分离和异步刷新等。
- 数据淘汰策略：根据实际情况选择合适的数据淘汰策略，如LRU（最近最少使用）、LFU（最少经常使用）等，以淘汰不常用的数据。
通过上述策略，可以在一定程度上减少缓存数据过期带来的影响，但无法完全避免。在实际应用中，需要根据业务需求和系统性能要求，灵活运用这些策略来优化Redis缓存的使用。