面试的时候很容易被问到缓存的问题，比如数据库里有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？
当 Redis 中的数据集上升到一定大小的时候，就需要实施数据淘汰策略，以保证 Redis 的内存不会被撑爆；那么如何保证 Redis 中的数据都是热点数据，需要先看看 Redis 有哪些数据淘汰策略。

一、Redis 数据淘汰策略

1.volatile-lru

从已设置过期时间的数据集中，挑选最近最少使用的数据淘汰；

2.volatile-ttl

从已设置过期时间的数据集中，挑选将要过期的数据淘汰；

3.volatile-random

从已设置过期时间的数据集中，任意选择数据淘汰；

4.allkeys-lru

当内存不足以容纳新写入数据时，移除最近最少使用的key；

5.allkeys-random

从数据集中任意选择数据淘汰；

6.no-eviction

禁止淘汰数据，也就是说当内存不足时，新写入操作会报错。

到了4.0版本后，又增加以下两种淘汰策略：

7.volatile-lfu

从已设置过期时间的数据集中，挑选最不经常使用的数据淘汰（注意lfu和lru的区别）；

8.allkeys-lfu

当内存不足以容纳新写入数据时，移除最不经常使用的key。

二、如何选择策略规则

针对题目中的问题，还需要考虑数据的分布情况：

• 如果数据呈现幂律分布，一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则可以使用allkeys-lru或allkeys-lfu；
• 如果数据呈现平等分布，所有的数据访问频率都相同，则使用allkeys-random。

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