Redis热点数据支持动态调整。Redis提供了多种方式来支持热点数据的动态调整，以满足不同的业务需求。以下是一些常见的方法：
数据分片：通过将数据分散到多个Redis实例上，可以有效地分散热点数据的访问压力。这可以通过客户端分片、代理分片或Redis Cluster等方式实现。
集群模式：Redis Cluster是Redis提供的一种分布式解决方案，它可以将数据自动分片到多个节点上，并提供高可用性和故障转移功能。在集群模式下，热点数据会自动分布到不同的节点上，从而避免单个节点的性能瓶颈。
缓存策略：通过合理的缓存策略，可以有效地减少对热点数据的访问压力。例如，可以使用LRU（最近最少使用）算法来淘汰不常用的数据，或者使用TTL（生存时间）来设置数据的过期时间，以便在数据不再使用时自动清除。
动态扩容：当某个Redis实例的负载过高时，可以通过动态扩容来增加实例的数量，从而分散热点数据的访问压力。这可以通过Redis的集群模式或分片方案来实现。
数据预热：在系统上线或流量高峰到来之前，可以通过数据预热的方式将热点数据加载到Redis中，以避免在高峰期间出现性能瓶颈。
总之，Redis提供了多种方式来支持热点数据的动态调整，以满足不同的业务需求。在实际应用中，可以根据具体场景选择合适的方法来优化Redis的性能和可扩展性。
