比如淘宝，京东，拼多多等电商系统每日处理的订单量级庞大，其数据库中存储的商品、用户信息及相关交易数据可达数千万条。为了降低数据库查询的压力，加速数据读取，Redis常被用于搭建二级缓存系统，以容纳部分最为活跃的“热点数据”。然而，在资源有限的情况下，如何确保仅有的20万条缓存数据精准匹配到系统中的热点数据，避免频繁的冷数据替换热数据导致的缓存失效，这就涉及到了一套精密的数据管理策略和缓存淘汰机制的设计。
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