本地缓存是一种将数据存储在应用程序的内存中，以加速数据访问的技术。缓存的数据可以是频繁访问的数据，以减少对慢速数据源（如数据库或网络）的访问。缓存通常有一些缓存过期淘汰策略，以确保缓存中的数据保持最新和有效。Caffeine是一个常用的本地缓存库，支持多种缓存过期淘汰策略。

以下是Caffeine缓存的常见缓存过期淘汰策略：

1. 基于时间的过期策略：这种策略基于数据存储在缓存中的时间来决定何时过期。在Caffeine中，你可以使用expireAfterWrite方法设置数据的写入后过期时间，或使用expireAfterAccess方法设置数据的最后访问后过期时间。例如：

   Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES) // 写入后30分钟过期.build();
   

2. 基于大小的过期策略：这种策略基于缓存的大小来决定何时淘汰数据。你可以使用maximumSize方法来限制缓存的最大大小，当缓存超过指定大小时，会自动淘汰一些数据。

   Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(1000) // 缓存最多1000个条目.build();
   

3. 基于引用的过期策略：这种策略允许你定义数据的引用类型，当数据不再被引用时自动过期。Caffeine支持的引用类型包括强引用、软引用、弱引用和虚引用。

   Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder().softValues() // 使用软引用.build();
   

4. 手动过期策略：除了自动过期策略外，你还可以使用invalidate方法手动将数据从缓存中移除。

   cache.invalidate("key"); // 手动移除指定键的数据
   

5. 定时刷新策略：你可以使用refreshAfterWrite方法定时刷新缓存中的数据，确保缓存中的数据始终是最新的。

   Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder().refreshAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS) // 每隔1小时自动刷新数据.build();
   

选择合适的缓存过期淘汰策略取决于你的应用程序需求和性能特点。不同的策略可以适用于不同的场景，例如缓存数据的访问模式、数据的生命周期、内存限制等。根据具体情况，可以使用上述策略的组合来实现更复杂的缓存管理。