我们项目使用Redis越来越多，可是Redis毕竟是基于内存的数据库，所以对于Redis的空间使用如果不加注意，很容易导致内存溢出。

1. Redis数据结构

Redis使用了五种数据对象：字符串对象，列表对象，哈希对象，集合对象，有序集合对象。

Redis基于这五种对象也给出了优化：

字符串对象

字符串中有int、embstr和raw（Simple Dynamic String）两种存储字符串的结构。如果只读且大小小于32字节，则使用embstr，否则使用raw，embstr只能转化为raw，raw不能转化为embstr。关于两者的区别详细了解Redis设计与实现

列表对象

列表对象的底层数据结构在3.2版本之前可以是链表（linkedlist），也可以是压缩列表（ziplist），对于链表保存不需要连续的内存空间（是优点也是缺点，容易造成内存碎片），相比于压缩列表多了保存pre、next指针的空间，ziplist保存在连续内存空间上，不需要维护pre、next指针。当保存的字符串长度小于64字节且列表对象个数小于512时使用压缩列表。

在3.2版本之后唯一的数据结构是快表（quicklist），它是一个双向链表，而且是一个ziplist的双向链表。这是什么意思呢？我们知道，双向链表是由多个节点（Node）组成的。这个描述的意思是：quicklist的每个节点都是一个ziplist。

双向链表便于在表的两端进行push和pop操作，但是它的内存开销比较大。首先，它在每个节点上除了要保存数据之外，还要额外保存两个指针；其次，双向链表的各个节点是单独的内存块，地址不连续，节点多了容易产生内存碎片。

ziplist由于是一整块连续内存，所以存储效率很高。但是，它不利于修改操作，每次数据变动都会引发一次内存的realloc。特别是当ziplist长度很长的时候，一次realloc可能会导致大批量的数据拷贝，进一步降低性能。

哈希对象

哈希对象底层数据结构可以是ziplist和字典hashtable。ziplist存储字符串不超过32字节和总个数不超过512的数据。

集合对象

集合对象底层数据结构是intset或者hashtable。

有序集合对象

有序集合对象底层数据结构是ziplist或者是skiplist。当存储的字符串长度大于64时转为skiplist。
skiplist存储时使用skiplist和hashtabl两种结构进行存储，如果我们只是用字典hashtable来实现有序集合，那么虽然已O(1)复杂度查找成员的分值这一特性被保留，但是字典以无序的方式保存集合元素，所以每次在执行范围操作时，都需要对字典保存的所有元素进行排序，完成这种排序至少需要O(NlogN)时间复杂度，以及额外的O(N)内存空间。同样如果只是用跳跃表，根据成员查找分值操作复杂度将为O(logN)。

需要注意的是字典和跳跃表会共享元素的成员和分值，并不会造成数据重复。

使用上述对象时，需要考虑底层数据结构特性，是否会因为频繁删除增加修改，造成Redis的内存碎片化，频繁修改的数据不建议放入到Redis。不仅如此，考虑到Redis空间的复用性，对于不常用的key设置过期时间。

2. Redis存储优化

本章节摘自《深入学习Redis(1):Redis内存模型 –编程迷思》

  1. 利用Redis内存分配器做第一层优化。例如，如果key的长度如果是8个字节，则SDS为17字节，jemalloc分配32字节；此时将key长度缩减为7个字节，则SDS为16字节，jemalloc分配16字节；则每个key所占用的空间都可以缩小一半。

  2. 尽量使用整型/长整型。如果是整型/长整型，Redis会使用int类型（8字节）存储来代替字符串，可以节省更多空间。

  3. 利用共享对象，共享对象包括10000个整数，可以通过REDIS_SHARED_INTEGERS参数提高共享对象的个数。

  4. 关注内存碎片率，如果内存碎片率过高（jemalloc在1.03左右比较正常），说明内存碎片多，内存浪费严重；这时便可以考虑重启redis服务，在内存中对数据进行重排，减少内存碎片。

  5. 如果内存碎片率小于1，说明redis内存不足，部分数据使用了虚拟内存（即swap）；由于虚拟内存的存取速度比物理内存差很多（2-3个数量级），此时redis的访问速度可能会变得很慢。因此必须设法增大物理内存（可以增加服务器节点数量，或提高单机内存），或减少redis中的数据。

  6. 要减少redis中的数据，除了选用合适的数据类型、利用共享对象等，还有一点是要设置合理的数据回收策略（maxmemory-policy），当内存达到一定量后，根据不同的优先级对内存进行回收。

参考资料

Redis中的列表对象(List)

深入学习Redis(1):Redis内存模型 –编程迷思

quicklist存储效率