要保證 Redis 中存儲的 20w 數據都是熱點數據，可以從數據篩選和數據淘汰兩個大的方面來考慮，以下是詳細的實現思路和方法：

數據篩選

1. 基于業務規則

• 分析業務場景：不同的業務場景有不同的熱點數據特征。例如，在電商系統中，熱門商品、促銷商品往往是熱點數據；在新聞資訊系統中，最新發布、閱讀量高的新聞是熱點數據。根據業務的特點，確定熱點數據的規則。
• 定期同步：編寫腳本或程序，根據業務規則從 MySQL 中篩選出符合條件的 20w 條熱點數據，定期同步到 Redis 中。例如，使用 Python 結合 MySQL 和 Redis 的客戶端庫實現數據同步：

import mysql.connector
import redis# 連接 MySQL
mysql_conn = mysql.connector.connect(host="localhost",user="your_username",password="your_password",database="your_database"
)
mysql_cursor = mysql_conn.cursor()# 連接 Redis
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)# 從 MySQL 中篩選熱點數據
mysql_cursor.execute("SELECT id, data FROM your_table ORDER BY hot_score DESC LIMIT 200000")
hot_data = mysql_cursor.fetchall()# 將熱點數據同步到 Redis 中
for id, data in hot_data:redis_conn.set(id, data)# 關閉連接
mysql_cursor.close()
mysql_conn.close()

2. 基于訪問頻率統計

• 使用 MySQL 記錄訪問日志：在 MySQL 中創建一個訪問日志表，記錄每條數據的訪問時間和訪問次數。每次訪問數據時，更新該記錄的訪問次數和訪問時間。
• 定期篩選：定期（如每天凌晨）從 MySQL 中篩選出訪問次數最多的 20w 條數據，同步到 Redis 中。可以使用如下 SQL 語句篩選熱點數據：

SELECT id, data 
FROM your_table 
ORDER BY access_count DESC 
LIMIT 200000;

數據淘汰

1. 使用 Redis 的淘汰策略

• 配置淘汰策略：Redis 提供了多種淘汰策略，如 volatile-lru（刪除最近最少使用的過期鍵）、allkeys-lru（刪除最近最少使用的鍵）等。可以根據實際情況選擇合適的淘汰策略，確保 Redis 中的數據始終是熱點數據。在 Redis 配置文件中添加如下配置：

maxmemory-policy allkeys-lru

• 設置最大內存：為 Redis 設置最大內存，當 Redis 內存使用達到最大內存時，會根據配置的淘汰策略自動淘汰數據。例如，在 Redis 配置文件中設置最大內存為 1GB：

maxmemory 1gb

2. 實時監控和更新

• 監控訪問情況：使用 Redis 的 MONITOR 命令或第三方監控工具（如 RedisInsight）實時監控 Redis 中數據的訪問情況。
• 動態更新數據：當發現某些數據的訪問頻率下降，而其他數據的訪問頻率上升時，及時將訪問頻率低的數據從 Redis 中刪除，并將新的熱點數據添加到 Redis 中。可以編寫一個定時任務，定期檢查并更新 Redis 中的數據。

通過以上方法，可以保證 Redis 中存儲的 20w 數據都是熱點數據，從而提高系統的性能和響應速度。