我想和你分享一个之前我面临的需求案例。
曾经，我们面临着一个任务，要创建一个高效的图片存储系统，要求这个系统能够快速记录图片 ID 和图片在存储系统中的唯一标识（我们称之为图片存储对象 ID）。此外，还需要能够通过图片 ID 快速检索到相应的图片存储对象 ID。
考虑到图片数量庞大，我们决定使用 10 位数字来表示图片 ID 和图片存储对象 ID。举个例子，图片 ID 可能是 1101000051，对应的存储对象 ID 则是 3301000051。
photo_id: 1101000051
photo_obj_id: 3301000051
这个案例很明显地展现了“键 - 单值”模式。在这种模式中，每个键值对中的值都是一个单一的值，而不是一个值的集合，与 String 类型的数据存储方式完美契合。
另外，String 类型的数据可以保存二进制字节流，这使得它非常灵活，只需将数据转换成二进制字节数组，就可以轻松地进行存储。
因此，我们的初始解决方案是使用 String 类型来存储数据。我们将图片 ID 和图片存储对象 ID 分别用作键值对中的键和值，其中图片存储对象 ID 使用了 String 类型。
最初，我们成功地存储了一亿张图片，大约使用了 6.4GB 的内存。但是，随着图片数据不断增加，我们开始遇到了问题，Redis 实例的内存使用量不断上升，导致生成 RDB 文件时出现延迟的情况。显然，String 类型并不是一个适合大规模数据存储的理想选择，因此我们需要寻找更为节省内存开销的数据类型解决方案。
在这个过程中，我深入研究了 String 类型的底层结构，找出了它内存开销较大的原因。这让我对这个“通用型”的 String 数据类型有了新的认识，它并不适用于所有情况，尤其在内存空间消耗方面存在明显短板。
与此同时，我还仔细研究了集合类型的数据结构，发现它们具有非常高效的内存管理结构。但是，集合类型的数据结构通常用于保存一键多值的数据，不太适用于直接存储单一键对应的单一值。因此，我们采用了二级编码的方法，成功地使用集合类型来存储单一键值对。这种改变显著降低了 Redis 实例的内存开销。
在本篇文章中，我将与你分享我在解决这一问题过程中所获得的经验和方法，包括 String 类型的内存开销问题，可节省内存的数据结构选择，以及如何使用集合类型来存储单一键值对。如果你在使用 String 类型时也遇到了内存开销较大的问题，那么今天的解决方案可能会对你有所帮助。
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：
图片
buf：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 中，buf 保存实际数据，而 len 和 alloc 本身其实是 SDS 结构体的额外开销。
另外，对于 String 类型来说，除了 SDS 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），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 包含了 8 字节的元数据和一个 8 字节指针，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 结构所在的内存地址，可以看一下下面的示意图。关于 RedisObject 的具体结构细节，我会在后面的课程中详细介绍，现在你只要了解它的基本结构和元数据开销就行了。
图片
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。
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。
为了帮助你理解 int、embstr 和 raw 这三种编码模式，我画了一张示意图，如下所示：
图片
好了，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。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，如下图所示：
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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。
我们先回顾下压缩列表的构成。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。
图片
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。
Redis Hash 类型的两种底层实现结构，分别是压缩列表和哈希表。
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。
这两个阈值分别对应以下两个配置项：
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。
小结
在这篇文章中，我们将颠覆以往对 String 数据类型的传统认知。以前，String 被视为一种“万金油”，在各种场合都被广泛使用。然而，当存储的键值对数据本身占用的内存空间较小时，String 类型的元数据开销占据了主导地位。这些开销包括 RedisObject 结构、SDS 结构以及dictEntry 结构的内存消耗。
为了应对这种情况，我们可以采用压缩列表（ziplist）来存储数据。当然，当使用 Hash 这种集合类型来保存单一键值对数据时，我们需要将单一值数据分割成两部分，分别作为 Hash 集合的键和值。就像之前案例中使用了二级编码来表示图片 ID那样，我们鼓励你将这一方法应用到你的具体场景中。这不仅可以减少内存开销，还能提高 Redis 的性能。希望这个解决方案对你的应用有所帮助。
