我们使用 Redis 时，会接触 Redis 的 5 种对象类型（字符串、哈希、列表、集合、有序集合），丰富的类型是 Redis 相对于 Memcached 等的一大优势。在了解 Redis 的 5 种对象类型的用法和特点的基础上，进一步了解 Redis 的内存模型，对 Redis 的使用有很大帮助。
01 Redis内存统计
在客户端通过 redis-cli 连接服务器后（后面如无特殊说明，客户端一律使用redis-cli），通过 info 命令可以查看内存使用情况：info memory。
其中，info 命令可以显示 Redis 服务器的许多信息，包括服务器基本信息、CPU、内存、持久化、客户端连接信息等等；Memory 是参数，表示只显示内存相关的信息。
返回结果中比较重要的几个说明如下：
（1）used_memory
Redis 分配器分配的内存总量（单位是字节），包括使用的虚拟内存（即 swap）；Redis 分配器后面会介绍。used_memory_human 只是显示更友好。
（2）used_memory_rss
Redis 进程占据操作系统的内存（单位是字节），与 top 及 ps 命令看到的值是一致的。
除了分配器分配的内存之外，used_memory_rss 还包括进程运行本身需要的内存、内存碎片等，但是不包括虚拟内存。
（3）mem_fragmentation_ratio
内存碎片比率，该值是 used_memory_rss / used_memory 的比值。
mem_fragmentation_ratio 一般大于 1，且该值越大，内存碎片比例越大；mem_fragmentation_ratio<1，说明 Redis 使用了虚拟内存，由于虚拟内存的媒介是磁盘，比内存速度要慢很多。
02 Redis内存划分
Redis 作为内存数据库，在内存中存储的内容主要是数据（键值对）；也有其他部分会占用内存。
Redis 的内存占用主要可以划分为以下几个部分：
（1）数据
作为数据库，数据是最主要的部分；这部分占用的内存会统计在 used_memory 中。
Redis 使用键值对存储数据，其中的值（对象）包括 5 种类型，即字符串、哈希、列表、集合、有序集合。
（2）进程本身运行需要的内存
Redis 主进程本身运行肯定需要占用内存，如代码、常量池等等；这部分内存大约几兆，在大多数生产环境中与 Redis 数据占用的内存相比可以忽略。
（3）缓冲内存
缓冲内存包括客户端缓冲区、复制积压缓冲区、AOF 缓冲区等；其中，客户端缓冲区存储客户端连接的输入输出缓冲；复制积压缓冲区用于部分复制功能；AOF 缓冲区用于在进行 AOF 重写时，保存最近的写入命令。
（4）内存碎片
内存碎片是 Redis 在分配、回收物理内存过程中产生的。例如，如果对数据的更改频繁，而且数据之间的大小相差很大，可能导致 Redis 释放的空间在物理内存中并没有释放。
但 Redis 又无法有效利用，这就形成了内存碎片，内存碎片不会统计在 used_memory 中。
03 Redis数据存储的细节
关于 Redis 数据存储的细节，涉及到以下几个概念。
dictEntry：Redis 是 Key-Value 数据库，因此对每个键值对都会有一个 dictEntry，里面存储了指向 Key 和 Value 的指针；next 指向下一个 dictEntry，与本 Key-Value 无关。
Key：图中右上角可见，Key（”hello”）并不是直接以字符串存储，而是存储在 SDS 结构中。
下面来分别介绍 jemalloc、RedisObject、SDS、对象类型及内部编码。
（1）jemalloc
jemalloc 在 64 位系统中，将内存空间划分为小、大、巨大三个范围；当 Redis 存储数据时，会选择大小最合适的内存块进行存储。
jemalloc 划分的内存单元如下图所示：
例如，如果需要存储大小为 130 字节的对象，jemalloc 会将其放入 160 字节的内存单元中。
（2）RedisObject
前面说到，Redis 对象有 5 种类型；无论是哪种类型，Redis 都不会直接存储，而是通过 RedisObject 对象进行存储。
（3） SDS
Redis 没有直接使用 C 字符串(即以空字符’\0’结尾的字符数组)作为默认的字符串表示，而是使用了 SDS。SDS 是简单动态字符串(Simple Dynamic String)的缩写。
SDS 结构
其中，buf 表示字节数组，用来存储字符串；len 表示 buf 已使用的长度；free 表示 buf 未使用的长度。
举个例子：
通过 SDS 的结构可以看出，buf 数组的长度=free+len+1（其中 1 表示字符串结尾的空字符）。
所以，一个 SDS 结构占据的空间为：free 所占长度+len 所占长度+ buf 数组的长度=4+4+free+len+1=free+len+9。
04 Redis的对象类型与内部编码
Redis 支持 5 种对象类型，而每种结构都有至少两种编码。
这样做的好处在于：一方面接口与实现分离，当需要增加或改变内部编码时，用户使用不受影响，另一方面可以根据不同的应用场景切换内部编码，提高效率。
Redis 各种对象类型支持的内部编码如下图所示(图中版本是 Redis3.0)：
关于 Redis 内部编码的转换，都符合以下规律：编码转换在 Redis 写入数据时完成，且转换过程不可逆，只能从小内存编码向大内存编码转换。
（1）字符串
字符串是最基础的类型，因为所有的键都是字符串类型，且字符串之外的其他几种复杂类型的元素也是字符串，字符串长度不能超过 512MB。
内部编码
字符串类型的内部编码有 3 种，它们的应用场景如下：
int：8 个字节的长整型。字符串值是整型时，这个值使用 long 整型表示。
embstr：<=39 字节的字符串。embstr 与 raw 都使用 RedisObject 和 sds 保存数据。
区别在于：embstr 的使用只分配一次内存空间（因此 RedisObject 和 sds 是连续的），而 raw 需要分配两次内存空间（分别为 RedisObject 和 sds 分配空间）。
raw：大于 39 个字节的字符串。
示例如下图所示：
embstr 和 raw 进行区分的长度，是 39；是因为 RedisObject 的长度是 16 字节，sds 的长度是 9+ 字符串长度。
因此当字符串长度是 39 时，embstr 的长度正好是 16+9+39=64，jemalloc 正好可以分配 64 字节的内存单元。
编码转换
当 int 数据不再是整数，或大小超过了 long 的范围时，自动转化为 raw。而对于 embstr，由于其实现是只读的，因此在对 embstr 对象进行修改时，都会先转化为 raw 再进行修改。
因此，只要是修改 embstr 对象，修改后的对象一定是 raw 的，无论是否达到了 39 个字节。
示例如下图所示：
（2）列表
列表（list）用来存储多个有序的字符串，每个字符串称为元素；一个列表可以存储 2^32-1 个元素。
Redis 中的列表支持两端插入和弹出，并可以获得指定位置（或范围）的元素，可以充当数组、队列、栈等。
内部编码
列表的内部编码可以是压缩列表（ziplist）或双端链表（linkedlist）。
双端链表：由一个 list 结构和多个 listNode 结构组成；典型结构如下图所示：
通过图中可以看出，双端链表同时保存了表头指针和表尾指针，并且每个节点都有指向前和指向后的指针。
压缩列表：压缩列表是 Redis 为了节约内存而开发的，是由一系列特殊编码的连续内存块(而不是像双端链表一样每个节点是指针)组成的顺序型数据结构，具体结构相对比较复杂。
当节点数量较少时，可以使用压缩列表；压缩列表不仅用于实现列表，也用于实现哈希、有序列表；使用非常广泛。
编码转换
只有同时满足下面两个条件时，才会使用压缩列表：列表中元素数量小于 512 个；列表中所有字符串对象都不足 64 字节。
如果有一个条件不满足，则使用双端列表；且编码只可能由压缩列表转化为双端链表，反方向则不可能。
下图展示了列表编码转换的特点：
其中，单个字符串不能超过 64 字节，是为了便于统一分配每个节点的长度。
（3）哈希
哈希（作为一种数据结构），不仅是 Redis 对外提供的 5 种对象类型的一种（与字符串、列表、集合、有序结合并列），也是 Redis 作为 Key-Value 数据库所使用的数据结构。
内部编码
内层的哈希使用的内部编码可以是压缩列表（ziplist）和哈希表（hashtable）2 种；Redis 的外层的哈希则只使用了 hashtable。
hashtable：一个 hashtable 由 1 个 dict 结构、2 个 dictht 结构、1 个 dictEntry 指针数组（称为 bucket）和多个 dictEntry 结构组成。
正常情况下（即 hashtable 没有进行 rehash 时），各部分关系如下图所示：
下面从底层向上依次介绍各个部分：
dictEntry：dictEntry 结构用于保存键值对，结构定义如下。
其中，各个属性的功能如下：
key：键值对中的键。
val：键值对中的值，使用 union(即共用体)实现，存储的内容既可能是一个指向值的指针，也可能是 64 位整型，或无符号 64 位整型。
next：指向下一个 dictEntry，用于解决哈希冲突问题。
在 64 位系统中，一个 dictEntry 对象占 24 字节（key/val/next 各占 8 字节）。
bucket：bucket 是一个数组，数组的每个元素都是指向 dictEntry 结构的指针。Redis 中 bucket 数组的大小计算规则如下：大于 dictEntry 的、最小的 2^n。
例如，如果有 1000 个 dictEntry，那么 bucket 大小为 1024；如果有 1500 个 dictEntry，则 bucket 大小为 2048。
编码转换
下图展示了 Redis 内层的哈希编码转换的特点：
（4）集合
集合中的元素是无序的，因此不能通过索引来操作元素；集合中的元素不能有重复。一个集合中最多可以存储 2^32-1 个元素。
内部编码
集合的内部编码可以是整数集合（intset）或哈希表（hashtable）。
整数集合的结构定义如下：
其中，encoding 代表 contents 中存储内容的类型，虽然 contents（存储集合中的元素）是 int8_t 类型。
但实际上其存储的值是 int16_t、int32_t 或 int64_t，具体的类型便是由 encoding 决定的，length 表示元素个数。
编码转换
下图展示了集合编码转换的特点：
（5）有序集合
有序集合与集合一样，元素都不能重复；但与集合不同的是，有序集合中的元素是有顺序的。有序集合为每个元素设置一个分数（score）作为排序依据。
内部编码
跳跃表是一种有序数据结构，通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。
Redis 的跳跃表实现由 zskiplist 和 zskiplistNode 两个结构组成：前者用于保存跳跃表信息（如头结点、尾节点、长度等），后者用于表示跳跃表节点，具体结构相对比较复杂。
编码转换
只有同时满足下面两个条件时，才会使用压缩列表：有序集合中元素数量小于 128 个；有序集合中所有成员长度都不足 64 字节。
如果有一个条件不满足，则使用跳跃表；且编码只可能由压缩列表转化为跳跃表，反方向则不可能。
下图展示了有序集合编码转换的特点：
Redis在国内外各大公司都能看到其身影，比如我们熟悉的新浪，阿里，腾讯，百度，搜狐，优酷，美团，小米等等。
大数据时代下，一个好的程序员必须要有大数据思维，理解大和小的概念，使用 Redis 的项目均具有庞大的数据量和访问量，这就要求我们不仅需要有良好的代码意识，还需要在未来大数据时代中对项目有更好的扩展能力。
京公网安备 11010502036488号