分享一个曾经使用Redis时遇到的需求以及解决方案
当时，要开发一个图片存储系统，要求这个系统能快速地记录图片ID，和图片在存储系统中保存时的ID（可以直接叫作图片存储对象ID）。同时，还要能够根据图片ID快速查找到图片存储对象ID。
因为图片数量巨大，所以我们就用10位数来表示图片ID和图片存储对象ID，例如，图片ID为1101000052，它在存储系统中对应的ID号是3301000052。
photo_id: 1101000052
photo_obj_id: 3301000052可以看到，图片ID和图片存储对象ID正好一一对应，是典型的“键-单值”模式。所谓的“单值”，就是指键值对中的值就是一个值，而不是一个集合，这和String类型提供的“一个键对应一个值的数据”的保存形式刚好契合。
而且，String类型可以保存二进制字节流，就像“万金油”一样，只要把数据转成二进制字节数组，就可以保存了。
所以，当时的第一个方案就是用String保存数据。把图片ID和图片存储对象ID，分别作为键值对的key和value来保存，其中，图片存储对象ID用了String类型。
刚开始，我们保存了1亿张图片，大约用了6.4GB的内存。但是，随着图片数据量的不断增加，Redis内存使用量也在增加，结果就遇到了大内存Redis实例，因为生成RDB而导致响应变慢的问题。很显然，String类型并不是一种好的选择，我们还需要进一步，寻找能节省内存开销的数据类型方案。
在这个过程中，我深入的研究了String类型的底层结构，找到了它内存开销大的原因。对“万金油”的String类型有了全新的认知：String类型并不是适用于所有场合的，它有一个明显的短板，就是它保存数据时，所消耗的内存空间较多。
同时，我还仔细研究了，集合类型的数据结构。我发现，集合类型有非常节省内存空间的底层实现结构。但是，集合类型保存的数据模式，是一个键对应一系列值，并不适合直接保存单值的键值对。
所以，我们就使用二级编码的方法，实现了用集合类型保存单值键值对，Redis实例的内存空间消耗明显下降了。在这里，我就把在解决这个问题时，学到的经验和方法分享给你，包括String类型的内存空间消耗在哪、用什么数据结构可以节省内存，以及如何用集合类型保存单值键值对。
如果你在使用String类型时，也遇到了内存空间消耗较多的问题，就可以尝试下今天的解决方案了。
接下来，我们先来看看String类型的内存都消耗在哪里了。
为什么string类型内存开销大
在刚才的案例中，我们保存了1亿张图片的信息，用了约6.4GB的内存，一个图片ID和图片存储对象ID的记录，平均用了64字节。但问题是，一组图片ID及其存储对象ID的记录，实际只需要16字节就可以了。我们来分析一下。
图片ID和图片存储对象ID都是10位数，我们可以用两个8字节的Long类型，表示这两个ID。因为8字节的Long类型，最大可以表示2的64次方的数值，所以肯定可以表示10位数。但是，为什么String类型却用了64字节呢？
其实，除了记录实际数据，String类型还需要额外的内存空间，记录数据长度、空间使用等信息，这些信息也叫作元数据。当实际保存的数据较小时，元数据的空间开销就显得比较大了，有点“喧宾夺主”的意思。
那么，String类型具体是怎么保存数据的呢？我来解释一下。
当你保存64位有符号整数时，String类型会把它保存为一个8字节的Long类型整数，这种保存方式通常也叫作 int 编码方式。但是，当你保存的数据中包含字符时，String类型就会用简单动态字符串（Simple Dynamic String，SDS）结构体来保存，如下图所示
- buf：表示字节数组，保存实际数据。为了表示字节数组的结束，Redis会自动在数组最后加一个“\0”，这就会额外占用1个字节的开销。
- len：占4个字节，表示buf的已用长度。
- alloc：也占个4字节，表示buf的实际分配长度，一般大于len。
可以看到，在SDS(简单动态字符串)中，buf保存实际数据，而len和alloc本身其实是SDS(简单动态字符串)结构体的额外开销。另外，对于String类型来说，除了SDS(简单动态字符串)的额外开销，还有一个来自于RedisObject结构体的开销。
因为Redis的数据类型有很多，而且，不同数据类型，都有些相同的元数据要记录（比如最后一次访问的时间、被引用的次数等），如下图所示
所以，Redis会用一个RedisObject结构体，来统一记录这些元数据，同时指向实际数据。一个RedisObject中包含了8字节的元数据，和一个8字节的指针，这个指针再进一步指向，具体数据类型的实际数据所在。例如指向String类型的SDS(简单动态字符串)结构，所在的内存地址。
为了节省内存空间，Redis还对Long类型整数和SDS的内存布局做了专门的设计。如下图所示
一方面，当保存的是Long类型整数时，RedisObject中的指针就直接赋值为整数数据了，这样就不用额外的指针再指向整数了，节省了指针的空间开销。
另一方面，当保存的是字符串数据，并且字符串小于等于44字节时，RedisObject中的元数据、指针和SDS是一块连续的内存区域，这样就可以避免内存碎片。这种布局方式也被称为embstr编码方式。当然，当字符串大于44字节时，SDS的数据量就开始变多了，Redis就不再把SDS和RedisObject布局在一起了，而是会给SDS分配独立的空间，并用指针指向SDS结构。这种布局方式被称为raw编码模式。
知道了RedisObject所包含的额外元数据开销，现在，我们就可以计算String类型的内存使用量了。
因为10位数的图片ID和图片存储对象ID是Long类型整数，所以可以直接用int编码的RedisObject保存。每个int编码的RedisObject元数据部分占8字节，指针部分被直接赋值为8字节的整数了。此时，每个ID会使用16字节，加起来一共是32字节。但是，另外的32字节去哪儿了呢？
Redis会使用一个全局哈希表，保存所有键值对，哈希表的每一项是一个dictEntry的结构体，用来指向一个键值对。如下图所示
dictEntry结构中有三个8字节的指针，分别指向key、value以及下一个dictEntry，三个指针共24字节。但是，这三个指针只有24字节，为什么会占用了32字节呢？这就要提到Redis使用的内存分配库jemalloc了。jemalloc在分配内存时，会根据我们申请的字节数N，找一个比N大，但是最接近N的2的幂次数作为分配的空间，这样可以减少频繁分配的次数。
举个例子。如果你申请6字节空间，jemalloc实际会分配8字节空间；如果你申请24字节空间，jemalloc则会分配32字节。所以，在我们刚刚说的场景里，dictEntry结构就占用了32字节。
好了，到这儿，你应该就能理解，为什么用String类型保存图片ID和图片存储对象ID时需要用64个字节了。
你看，明明有效信息只有16字节使用String类型保存时，却需要64字节的内存空间，有48字节都没有用于保存实际的数据。我们来换算下，如果要保存的图片有1亿张，那么1亿条的图片ID记录就需要6.4GB内存空间，其中有4.8GB的内存空间都用来保存元数据了，额外的内存空间开销很大。那么，有没有更加节省内存的方法呢？
用什么数据结构可以节省内存？
Redis有一种底层数据结构，叫压缩列表（ziplist），这是一种非常节省内存的结构。
再来说下压缩列表的构成。表头有三个字段zlbytes、zltail和zllen，分别表示列表长度、列表尾的偏移量，以及列表中的entry个数。压缩列表尾还有一个zlend，表示列表结束。
压缩列表之所以能节省内存，就在于它是用一系列连续的entry保存数据。每个entry的元数据包括下面几部分。
- prev_len，表示前一个entry的长度。prev_len有两种取值情况：1字节或5字节。取值1字节时，表示上一个entry的长度小于254字节。虽然1字节的值能表示的数值范围是0到255，但是压缩列表中zlend的取值默认是255，因此，就默认用255表示整个压缩列表的结束，其他表示长度的地方就不能再用255这个值了。所以，当上一个entry长度小于254字节时，prev_len取值为1字节，否则，就取值为5字节。
- len：表示自身长度，4字节；
- encoding：表示编码方式，1字节；
- content：保存实际数据。
这些entry会挨个儿放置在内存中，不需要再用额外的指针进行连接，这样就可以节省指针所占用的空间。
我们以保存图片存储对象ID为例，来分析一下压缩列表是如何节省内存空间的。
每个entry保存一个图片存储对象ID（8字节），此时，每个entry的prev_len只需要1个字节就行，因为每个entry的前一个entry长度都只有8字节，小于254字节。这样一来，一个图片的存储对象ID所占用的内存大小是14字节（1+4+1+8=14），实际分配16字节。
Redis基于压缩列表实现了List、Hash和Sorted Set这样的集合类型，这样做的最大好处就是节省了dictEntry的开销。当你用String类型时，一个键值对就有一个dictEntry，要用32字节空间。但采用集合类型时，一个key就对应一个集合的数据，能保存的数据多了很多，但也只用了一个dictEntry，这样就节省了内存。
这个方案听起来很好，但还存在一个问题：在用集合类型保存键值对时，一个键对应了一个集合的数据，但是在我们的场景中，一个图片ID只对应一个图片的存储对象ID，我们该怎么用集合类型呢？
换句话说，在一个键对应一个值（也就是单值键值对）的情况下，我们该怎么用集合类型来保存这种单值键值对呢？
如何用集合类型保存单值的键值对？
在保存单值的键值对时，可以采用基于Hash类型的二级编码方法。这里说的二级编码，就是把一个单值的数据拆分成两部分，前一部分作为Hash集合的key，后一部分作为Hash集合的value。这样一来，我们就可以把单值数据保存到Hash集合中了
以图片ID 1101000060和图片存储对象ID 3302000080为例，我们可以把图片ID的前7位（1101000）作为Hash类型的键，把图片ID的最后3位（060）和图片存储对象ID分别作为Hash类型值中的key和value。
按照这种设计方法，我在Redis中插入了一组图片ID及其存储对象ID的记录，并且用info命令查看了内存开销，我发现，增加一条记录后，内存占用只增加了16字节，如下所示：
127.0.0.1:6379> info memory
# Memory
used_memory:1039120
127.0.0.1:6379> hset 1101000 060 3302000080
(integer) 1
127.0.0.1:6379> info memory
# Memory
used_memory:1039136在使用String类型时，每个记录需要消耗64字节，这种方式却只用了16字节，所使用的内存空间是原来的1/4，满足了我们节省内存空间的需求。
不过，你可能也会有疑惑：“二级编码一定要把图片ID的前7位作为Hash类型的键，把最后3位作为Hash类型值中的key吗？”其实，二级编码方法中采用的ID长度是有讲究的。
那么，Hash类型底层结构什么时候使用压缩列表，什么时候使用哈希表呢？其实，Hash类型设置了用压缩列表保存数据时的两个阈值，一旦超过了阈值，Hash类型就会用哈希表来保存数据了。
如下所示
- hash-max-ziplist-entries：表示用压缩列表保存时哈希集合中的最大元素个数。
- hash-max-ziplist-value：表示用压缩列表保存时哈希集合中单个元素的最大长度。
如果我们往Hash集合中写入的元素个数超过了hash-max-ziplist-entries，或者写入的单个元素大小超过了hash-max-ziplist-value，Redis就会自动把Hash类型的实现结构，由压缩列表转为哈希表。
一旦从压缩列表转为了哈希表，Hash类型就会一直用哈希表进行保存，而不会再转回压缩列表了。在节省内存空间方面，哈希表就没有压缩列表那么高效了。
为了能充分使用压缩列表的精简内存布局，我们一般要控制保存在Hash集合中的元素个数。所以，在刚才的二级编码中，我们只用图片ID最后3位作为Hash集合的key，也就保证了Hash集合的元素个数不超过1000。同时，我们把hash-max-ziplist-entries设置为1000，这样一来，Hash集合就可以一直使用压缩列表来节省内存空间了。
