Redis不同数据类型在内存使用上存在显著差异，合理选择数据类型可显著优化内存占用。以下是主要数据类型的详细内存分析及优化建议：
- 基础结构：SDS（简单动态字符串） + RedisObject元数据
- 内存特点：每个键值对需额外存储约60字节元数据
- 典型场景：适合存储简单值或二进制数据
- 优化建议：
• 使用数字类型时优先用INCR/DECR而非字符串存储
• 大文本考虑压缩后存储（如gzip）
- 底层实现：ziplist（元素<512且值<64B）或hashtable - 内存特点： ziplist模式：无指针开销，紧凑存储 hashtable：每个字段需额外存储dictEntry结构 - 典型场景：对象属性存储 - 优化建议： • 控制字段数量在512以内 • 字段名尽量简短（如用"a"替代"address"）
- 底层实现：ziplist或quicklist（3.2+）
- 内存特点：
ziplist：内存效率高但修改成本高
quicklist：平衡内存和性能
- 优化建议：
• 列表较大时使用list-max-ziplist-size配置
• 考虑分片存储超长列表
- 底层实现：intset（纯数字）或hashtable
- 内存效率：
intset：紧凑数组存储，无哈希表开销
hashtable：每个元素需dictEntry结构
- 优化建议：
• 纯数字集合保持使用intset
• 控制元素数量在set-max-intset-entries范围内（默认512）
- 底层实现：ziplist或skiplist+dict
- 内存特点：
ziplist模式：元素相邻存储
skiplist：每个元素需多级指针+哈希表条目
- 优化建议：
• 小集合保持ziplist格式
• 使用zset-max-ziplist-entries配置阈值
通用优化策略：
1. 内存分配优化：
- 使用jemalloc作为内存分配器
- 配置hash-max-ziplist-entries等参数
键值设计：
高级技术：
volatile-lru淘汰策略监控工具：
MEMORY USAGE key 命令redis-rdb-tools分析RDB文件示例对比： 存储100万用户ID（数字）： - String：约85MB（每个键值对约90字节） - Set（intset）：约16MB（每个元素4字节） - Hash（ziplist）：约32MB（字段名优化后）
实际选择应综合考虑： - 数据规模 - 访问模式（读写比例） - 持久化需求 - 集群环境下的分布需求
通过合理的数据类型选择和配置优化，内存占用可降低50%-80%，特别是在大规模数据场景下效果更为显著。