工作中无意发现线上redis内存占用过高，每天差不多30W的hset操作吧，占用了将近200Mredis内存,于是编写测试代码，简单测试了一下，发现还是有地方可以优化的
1、SPRING-DATA-REDIS: SERIALIZER实例
spring-data-redis提供了多种serializer策略，这对使用jedis的开发者而言，实在是非常便捷。sdr提供了4种内置的serializer：
- JdkSerializationRedisSerializer：使用JDK的序列化手段(serializable接口，ObjectInputStrean，ObjectOutputStream)，数据以字节流存储
- StringRedisSerializer：字符串编码，数据以string存储
- JacksonJsonRedisSerializer：json格式存储
- OxmSerializer：xml格式存储
其中JdkSerializationRedisSerializer和StringRedisSerializer是最基础的序列化策略，其中“JacksonJsonRedisSerializer”与“OxmSerializer”都是基于stirng存储，因此它们是较为“高级”的序列化(最终还是使用string解析以及构建java对象)。
RedisTemplate中需要声明4种serializer，默认为“JdkSerializationRedisSerializer”：
- keySerializer ：对于普通K-V操作时，key采取的序列化策略
- valueSerializer：value采取的序列化策略
- hashKeySerializer： 在hash数据结构中，hash-key的序列化策略
- hashValueSerializer：hash-value的序列化策略
通过对int、string、object进行序列化测试，发现默认的JdkSerializationRedisSerializer序列化后的字节流占用空间是最大的， GenericJackson2JsonRedisSerializer次之，StringRedisSerializer最小，但StringRedisSerializer只可以对string进行序列化
JdkSerializationRedisSerializer
int >>>>>>>>>> 81
string >>>>>>>>>> 10
object >>>>>>>>>> 113
GenericJackson2JsonRedisSerializer
int >>>>>>>>>> 3
string >>>>>>>>>> 5
object >>>>>>>>>> 27
StringRedisSerializer
string >>>>>>>>>> 3参考：
2、HASH存储什么数据节省内存
通过测试发现数字要比存储字符串要节省内存占用，随意能用数字的尽量使用数字
2.1、Jedis的hset重载方法
java操作redis的底层实现，保存hash到redis是有两个方法的：
2.1.1、JedisCommands接口下的
- Long hset(String key, String field, String value);
2.1.2、BinaryJedisCommands接口下的
- Long hset(byte[] key, byte[] field, byte[] value);
2.2、测试
分别对应字符串和字符流，spring data redis封装的RedisTemplate，只提供了字符流的实现，但是通过调用底层Jedis的实现发现，在插入30W条相同数据，测试结果如下：
HASH subKey 存储一个code = 123 的枚举类型，调用实现BinaryJedisCommands接口
>>>>>>>>>>>>>>>>begin
# Memory
used_memory:713224
used_memory_human:696.51K
used_memory_rss:655416
used_memory_peak:72374824
used_memory_peak_human:69.02M
used_memory_lua:36864
mem_fragmentation_ratio:0.92
mem_allocator:jemalloc-3.6.0
>>>>>>>>>>>>>>>>after
# Memory
used_memory:162700776
used_memory_human:155.16M
used_memory_rss:162599336
used_memory_peak:162700776
used_memory_peak_human:155.16M
used_memory_lua:36864
mem_fragmentation_ratio:1.00
mem_allocator:jemalloc-3.6.0
执行时间： time = 25609 ms
HASH subKey 存储字符串"123"，调用实现BinaryJedisCommands接口的方法
>>>>>>>>>>>>>>>>begin
# Memory
used_memory:713224
used_memory_human:696.51K
used_memory_rss:655416
used_memory_peak:72374824
used_memory_peak_human:69.02M
used_memory_lua:36864
mem_fragmentation_ratio:0.92
mem_allocator:jemalloc-3.6.0
>>>>>>>>>>>>>>>>after
# Memory
used_memory:71500776
used_memory_human:68.19M
used_memory_rss:71265080
used_memory_peak:72374824
used_memory_peak_human:69.02M
used_memory_lua:36864
mem_fragmentation_ratio:1.00
mem_allocator:jemalloc-3.6.0
执行时间： time = 23076 ms
HASH subKey 存储字符串"123"，调用实现JedisCommands接口的方法
>>>>>>>>>>>>>>>>begin
# Memory
used_memory:713224
used_memory_human:696.51K
used_memory_rss:655416
used_memory_peak:72374824
used_memory_peak_human:69.02M
used_memory_lua:36864
mem_fragmentation_ratio:0.92
mem_allocator:jemalloc-3.6.0
>>>>>>>>>>>>>>>>after
# Memory
used_memory:52300776
used_memory_human:49.88M
used_memory_rss:52273928
used_memory_peak:72374824
used_memory_peak_human:69.02M
used_memory_lua:36864
mem_fragmentation_ratio:1.00
mem_allocator:jemalloc-3.6.0
执行时间： time = 24877 ms占用内存从155.16M减小到49.88M，节省的内存还是挺多的。
结论
在保存数据的时候尽量调用实现JedisCommands接口的hset方法，不进行序列化操作。
