要保证 Redis 中存储的 20w 数据都是热点数据，可以从数据筛选和数据淘汰两个大的方面来考虑，以下是详细的实现思路和方法：
数据筛选
1. 基于业务规则
- 分析业务场景：不同的业务场景有不同的热点数据特征。例如，在电商系统中，热门商品、促销商品往往是热点数据；在新闻资讯系统中，最新发布、阅读量高的新闻是热点数据。根据业务的特点，确定热点数据的规则。
- 定期同步：编写脚本或程序，根据业务规则从 MySQL 中筛选出符合条件的 20w 条热点数据，定期同步到 Redis 中。例如，使用 Python 结合 MySQL 和 Redis 的客户端库实现数据同步：
import mysql.connector
import redis
# 连接 MySQL
mysql_conn = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="your_username",
password="your_password",
database="your_database"
)
mysql_cursor = mysql_conn.cursor()
# 连接 Redis
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 从 MySQL 中筛选热点数据
mysql_cursor.execute("SELECT id, data FROM your_table ORDER BY hot_score DESC LIMIT 200000")
hot_data = mysql_cursor.fetchall()
# 将热点数据同步到 Redis 中
for id, data in hot_data:
redis_conn.set(id, data)
# 关闭连接
mysql_cursor.close()
mysql_conn.close()
2. 基于访问频率统计
- 使用 MySQL 记录访问日志：在 MySQL 中创建一个访问日志表，记录每条数据的访问时间和访问次数。每次访问数据时，更新该记录的访问次数和访问时间。
- 定期筛选：定期（如每天凌晨）从 MySQL 中筛选出访问次数最多的 20w 条数据，同步到 Redis 中。可以使用如下 SQL 语句筛选热点数据：
SELECT id, data
FROM your_table
ORDER BY access_count DESC
LIMIT 200000;
数据淘汰
1. 使用 Redis 的淘汰策略
- 配置淘汰策略：Redis 提供了多种淘汰策略，如
volatile-lru（删除最近最少使用的过期键）、allkeys-lru（删除最近最少使用的键）等。可以根据实际情况选择合适的淘汰策略，确保 Redis 中的数据始终是热点数据。在 Redis 配置文件中添加如下配置：
maxmemory-policy allkeys-lru
- 设置最大内存：为 Redis 设置最大内存，当 Redis 内存使用达到最大内存时，会根据配置的淘汰策略自动淘汰数据。例如，在 Redis 配置文件中设置最大内存为 1GB：
maxmemory 1gb
2. 实时监控和更新
- 监控访问情况：使用 Redis 的
MONITOR命令或第三方监控工具（如 RedisInsight）实时监控 Redis 中数据的访问情况。 - 动态更新数据：当发现某些数据的访问频率下降，而其他数据的访问频率上升时，及时将访问频率低的数据从 Redis 中删除，并将新的热点数据添加到 Redis 中。可以编写一个定时任务，定期检查并更新 Redis 中的数据。
通过以上方法，可以保证 Redis 中存储的 20w 数据都是热点数据，从而提高系统的性能和响应速度。
