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第一式：聚合类型的内存压缩
Redis 会对聚合类型数据进行内存压缩，使用更少的内存存储更多的数据。
当这些集合中的所有数都小于一个给定的元素，并且集合中元素数量小于某个值时，存储的数据会被以一种非常节省内存的方式进行编码，使用这种编码理论上至少会节省10倍以上内存（平均节省5倍以上内存）。
另外，这种内存压缩的技术，是以CPU换内存，Reids官方给出了修改阈值的方式，这里针对Hashes集合类型进行简要描述，
redis内存压缩配置项：
hash-max-ziplist-entries 512
hash-max-ziplist-value 64
list-max-ziplist-entries 512
list-max-ziplist-value 64
zset-max-ziplist-entries 128
zset-max-ziplist-value 64
set-max-intset-entries 512
首先Redis的哈希内部编码有ziplist（压缩列表）和hashtable（哈希表）两种。（redis外层hash使用了hashtable，因此Hashes比直接存储key-value 更节省空间）
Ziplist相对于hashtable，优势在于集中存储，更节省空间，比较适用于元素个数比较少，元素长度比较小的数据。而对于元素操作hashtable的复杂度为O(1),ziplist的复杂度为O(n) ,因此说压缩算法是以CPU来换取空间。
通过上面的概念粗略的解释一下hash内存优化的两个配置项：
hash-max-ziplist-entries 512
hash-max-ziplist-value 64
hash-max-ziplist-entries 表示 hash的filed最大 数量，hash-max-ziplist-value 表示 hash的value的最大长度
当 hash字段的数量和value的长度
都在（两个条件同时满足）
配置的范围之内，使用压缩编码，即ziplist，如果不满足，采用 hashtable
注：redis 聚合类型 Hashes，Lists，Sets，Sorted Sets
第二式：使用bit（位）
Redis 2.2以后开始引入了位级别和字级别的操作:
GETRANGE
,
SETRANGE
,
GETBIT
和
SETBIT
.使用这些命令，你可以把redis的字符串当做一个随机读取的（字节）数组。
例如你有一个应用，用来标志用户的ID是连续的整数，你可以使用一个位图标记用户的性别，使用1表示男性，0表示女性，或者其他的方式。这样的话，1亿个用户将仅使用12 M的内存。你可以使用同样的方法，使用
GETRANGE
和
SETRANGE
命令为每个用户存储一个字节的信息。这仅是一个例子，实际上你可以使用这些原始数据类型解决更多问题。
第三式：多使用Hashes
上面已经说过，redis外层采用hashtable 编码，因此更消耗内存，合理的将一些数据存储为Hashes 可以减少内存使用（ziplist）
第四式：合理设置最大内存
redis 使用C语言编程，由于malloc()函数的问题，Redis并不会轻易将已经释放的内存归还给系统，因此，Redis总占用和maxmemory几乎一样大的内存。
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当某些缓存被删除后Redis并不是总是立即将内存归还给操作系统。这并不是redis所特有的，而是函数malloc()的特性。例如你缓存了5G的数据，然后删除了2G数据，从操作系统看，redis可能仍然占用了5G的内存（这个内存叫RSS，即实际使用物理内存），即使redis已经明确声明只使用了3G的空间。这是因为redis使用的底层内存分配器不会这么简单的就把内存归还给操作系统，可能是因为已经删除的key和没有删除的key在同一个页面（page）,这样就不能把完整的一页归还给操作系统.
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上面的一点意味着，你应该基于你可能会用到的
最大内存
来指定redis的最大内存。如果你的程序时不时的需要10G内存，即便在大多数情况是使用5G内存，你也需要指定最大内存为10G.
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内存分配器是智能的，可以复用用户已经释放的内存。所以当使用的内存从5G降低到3G时，你可以重新添加更多的key，而不需要再向操作系统申请内存。分配器将复用之前已经释放的2G内存.
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因为这些，当redis的peak内存非常高于平时的内存使用时，碎片所占可用内存的比例就会波动很大。当前使用的内存除以实际使用的物理内存（RSS）就是fragmentation；因为RSS就是peak memory，所以当大部分key被释放的时候，此时内存的
mem_used / RSS
就比较高.
注：如果
maxmemory
没有设置，redis就会一直向OS申请内存，直到OS的所有内存都被使用完
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