当数据库数据量很大而Redis容量有限时，确保Redis中缓存的数据都是热点数据需要采取一些策略。下面是几种常见的方法：
LRU（Least Recently Used）算法：使用Redis的LRU算法，将最近最少使用的数据从缓存中淘汰出去，保留最常用的数据。这样可以确保Redis中的数据都是相对热点的数据。可以通过设置maxmemory参数来限制Redis的内存使用量。
TTL（Time To Live）策略：为缓存设置过期时间，将过期时间较短的数据优先淘汰出去。可以根据业务需求设置不同的过期时间，确保Redis中存储的数据都是相对较新的热点数据。
基于访问频率的缓存淘汰：通过监控请求的访问频率，将访问频率较低的数据从缓存中淘汰出去，保留访问频率较高的热点数据。可以使用Redis的计数功能结合定时任务来实现。
数据预热：在系统启动或负载低峰期，提前将热点数据加载到Redis中，确保Redis中存储的数据都是热点数据。可以通过定时任务或者在系统启动时异步加载数据到Redis中。
使用缓存穿透保护机制：对于访问数据库中不存在的数据，可以使用布隆过滤器等机制来进行快速判断，并在Redis中设置一个默认值，避免大量的请求直接访问数据库。
缓存预取：通过预先加载与热点数据相关的其他数据，将其一并缓存到Redis中。这样在访问热点数据时，可以直接从缓存中获取到所需的数据，减少对数据库的访问。
数据分片：将数据按照一定的规则进行分片，将热点数据均匀分布到不同的Redis节点中。这样可以增加Redis的容量，提高缓存命中率，并减少单个节点的负载。
AI 代码解读
需要注意的是，以上策略可根据具体业务场景进行选择和调整。同时，为了保证Redis中数据的一致性，需要结合数据库的变动，及时更新Redis中的数据。可以使用订阅/发布机制或者数据库触发器等方式来实现数据的同步更新。
综上所述，通过合理的缓存淘汰策略、数据预加载和缓存保护机制等手段，可以确保Redis中的数据都是热点数据，提高缓存的效率和命中率。
