MySQL里有2000w数据Redis中只存20w的数据，如何保证 redis 中的数据都是热点数据？

首先我们可以看到redis的空间时间上比我们MySQL少的多，那么Redis如何能够筛选出热点数据，这道题主要考察的是Redis的数据淘汰策略（这里有个误区，很多人容易混淆把数据淘汰策略当做数据过期策略），在Redis 4.0之后是为我们提供了8种淘汰策略，4.0之前则是提供的6种，主要是新增了LFU算法。其实说说是有8种，但是真正意义上是5种，针对random、lru、lfu是提供了两种不同数据范围的策略，一种是针对设置了过期时间的，一种是没有设置过期时间的。具体的五种策略分别为：

1. noeviction 选择这种策略则代表不进行数据淘汰，同时它也是redis中默认的淘汰策略，当缓存写满时redis就不再提供写服务了，写请求则直接返回失败。
2. random 随机策略这块则是分为两种，一种是volatile，这种是设置了过期时间得数据集，而另外一种是allkeys，这种是包含了所有的数据，当我们缓存满了的时候，选用这种策略就会在我们的数据集中进行随机删除。
3. volatile-ttl 这种策略是针对设置了过期时间的数据，并且按照过期时间的先后顺序进行删除，越早过期的越先被删除
4. lru 这里的lru策略和我们上面random策略一样也是提供了两种数据集进行处理，LRU算法全程为（最近最少使用）简单一句话来概括就是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也就越高”。这种算法其实已经比较符合我们的实际业务需求了，但是还是存在一些缺陷。
5. lfu 最后一种策略就是我们的LFU算法，它是在我么LRU算法基础上增加了请求数统计，这样能够更加精准的代表我们的热点数据。

我们再回看我们的这个问题，我们能很清楚的知道，我们需要的策略是LFU算法。选择volatile还是allkeys就要根据具体的业务需求了。