确定哪些数据是频繁访问的是缓存预热的一个关键问题。以下是一些常用的方法来确定频繁访问的数据：
基于历史数据：通过分析系统的历史访问日志或监控数据，可以获得关于数据访问模式和频率的信息。根据历史数据中的访问频率和时间窗口，可以识别出经常被访问的数据集。
业务需求和常识：借助业务需求和常识，可以对哪些数据是频繁访问的有一定的了解。例如，对于电子商务网站，热门商品、促销商品、最近浏览过的商品等可能是频繁访问的数据。
用户行为分析：通过分析用户行为数据，如点击量、浏览量、搜索频率等，可以发现哪些数据是用户经常访问的。根据用户的行为模式和偏好，可以确定热门数据或感兴趣的数据。
业务部门和用户反馈：与业务部门和最终用户进行沟通和反馈，了解他们经常访问的数据和关注的内容。他们可以提供有关哪些数据是频繁访问的有价值的见解。
A/B测试：通过进行A/B测试，可以对比不同数据的访问频率和性能，从而识别出频繁访问的数据。通过分析测试结果，可以确定哪些数据是适合进行缓存预热的。
综合利用这些方法，可以帮助确定哪些数据是频繁访问的，从而设计和实施针对性的缓存预热策略。重要的是要根据具体的业务场景和数据特征来调整和优化缓存预热的策略，并定期进行监控和评估，以保持缓存的有效性。
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