Redis底层数据结构的优化主要有以下几个方面：
1. 字符串类型的优化：Redis中的字符串类型是基于sds（simple dynamic strings）实现的，sds可以根据字符串的长度自动分配内存，避免了频繁的内存重新分配操作。此外，Redis还针对不同类型的字符串进行了优化，如对于较短的字符串会使用embstr编码进行存储，节约了内存空间。
2. 哈希类型的优化：Redis中的哈希类型实际上是一个字典，底层使用了哈希表来存储数据。为了提高查询效率，Redis会根据实际数据量来动态调整哈希表的大小，并使用链表来解决哈希冲突。此外，Redis还采用了渐进式rehash的方式，在扩容时逐步将旧哈希表中的数据迁移到新哈希表中，避免了一次性大量数据迁移带来的性能问题。
3. 列表类型的优化：Redis中的列表类型是一个双向链表，可以支持快速的插入和删除操作。为了提高随机访问的性能，Redis还引入了压缩列表（ziplist）来存储较小的列表。压缩列表将多个节点的数据紧密地存储在一起，减少了内存的占用。
4. 集合类型的优化：Redis中的集合类型是一个哈希表和一个跳跃表的混合结构，可以同时提供快速的查找和有序遍历功能。哈希表用于存储成员与分值的映射关系，跳跃表则用于有序遍历。此外，Redis还引入了整数集合来存储整数类型的成员，节约了内存空间。
5. 有序集合类型的优化：Redis中的有序集合类型也是一个哈希表和一个跳跃表的混合结构，类似于集合类型。不同之处在于，有序集合中的成员是唯一的，并且每个成员都有一个分值，通过分值来对成员进行排序。为了提高有序集合的查询和插入性能，Redis还引入了跳跃表和压缩列表等数据结构。
综上所述，Redis底层数据结构的优化主要包括字符串类型的优化、哈希类型的优化、列表类型的优化、集合类型的优化和有序集合类型的优化。这些优化措施可以提高Redis的性能和内存利用率。
