Redis缓存使用内存来保存数据，避免业务应用从后端数据库中读取数据，可以提升应用的响应速度。那么，如果我们把所有要访问的数据都放入缓存，是不是一个很好的设计选择呢？其实，这样做的性价比反而不高。
举个例子吧。MySQL中有1TB的数据，如果我们使用Redis把这1TB的数据都缓存起来，虽然应用都能在内存中访问数据了，但是，这样配置并不合理，因为性价比很低。一方面，1TB内存的价格大约是3.5万元，而1TB磁盘的价格大约是1000元。另一方面，数据访问都是有局部性的，也就是我们通常所说的“八二原理”，80%的请求实际只访问了20%的数据。所以，用1TB的内存做缓存，并没有必要。
为了保证较高的性价比，缓存的空间容量必然要小于后端数据库的数据总量。不过，内存大小毕竟有限，随着要缓存的数据量越来越大，有限的缓存空间不可避免地会被写满。此时，该怎么办呢？
解决这个问题就涉及到缓存系统的一个重要机制，即缓存数据的淘汰机制。简单来说，数据淘汰机制包括两步：第一，根据一定的策略，筛选出对应用访问来说“不重要”的数据；第二，将这些数据从缓存中删除，为新来的数据腾出空间，
这节课上，我就来和你聊聊缓存满了之后的数据淘汰机制。通常，我们也把它叫作缓存替换机制，同时还会讲到一系列选择淘汰数据的具体策略。了解了数据淘汰机制和相应策略，我们才可以选择合理的Redis配置，提高缓存命中率，提升应用的访问性能。
不过，在学习淘汰策略之前，我们首先要知道设置缓存容量的依据和方法。毕竟，在实际使用缓存时
