在 Redis 应用中，当内存满了的情况出现时，仅仅提及 LRU（Least Recently Used，最近最少使用）策略可能无法满足面试官的期望。

LRU 策略固然是一种常见的内存淘汰机制，它通过删除最近最少使用的键值对来释放内存。然而，在实际场景中，其存在一定的局限性。

LRU 策略对于访问模式不稳定的数据可能效果不佳。假如数据的访问模式频繁变化，LRU 可能会误删一些后续仍会被频繁使用的数据，导致性能下降。

LRU 策略的实现复杂度较高，需要维护额外的数据结构来记录访问历史，这会带来一定的性能开销。

那么，除了 LRU 策略，我们还可以考虑其他的解决方案。例如，TTL（Time To Live，生存时间）策略。通过为每个键值对设置一个生存时间，当时间到期时自动删除，这种方式对于有时效性的数据非常有效。

另外，Redis 还提供了随机淘汰策略。虽然它的精准性不如 LRU，但在某些特定场景下，例如数据访问模式难以预测时，也能起到释放内存的作用。

我们还可以从数据结构优化的角度出发。比如，对于一些占用大量内存的数据结构，尝试进行压缩或者转换为更节省内存的结构。

在实际应用中，往往需要根据具体的业务需求和数据特点，综合运用多种策略来有效地管理 Redis 的内存。例如，对于重要且频繁访问的数据，可以设置较高的优先级，避免被误删。

当面对 Redis 内存满了的问题时，仅仅知道 LRU 是远远不够的。我们需要深入理解 Redis 的各种内存管理策略，并能够根据实际情况灵活选择和组合，以确保系统的性能和稳定性。只有这样，才能在面试官面前展现出我们扎实的技术功底和解决实际问题的能力。