本文转载深入学习Redis（1）：Redis内存模型
这篇文章主要介绍Redis的内存模型（以3.0为例），包括Redis占用内存的情况及如何查询、不同的对象类型在内存中的编码方式、内存分配器(jemalloc)、简单动态字符串(SDS)、RedisObject等；然后在此基础上介绍几个Redis内存模型的应用。
一、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：
结果：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 172.19.0.2:6380> info memory # Memory used_memory:848344 used_memory_human:828.46K used_memory_rss:7520256 used_memory_rss_human:7.17M used_memory_peak:848344 used_memory_peak_human:828.46K used_memory_peak_perc:100.01% used_memory_overhead:836086 used_memory_startup:786456 used_memory_dataset:12258 used_memory_dataset_perc:19.81% total_system_memory:1910714368 total_system_memory_human:1.78G
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。
因此，used_memory和used_memory_rss，前者是从Redis角度得到的量，后者是从操作系统角度得到的量。二者之所以有所不同，一方面是因为内存碎片和Redis进程运行需要占用内存，使得前者可能比后者小，另一方面虚拟内存的存在，使得前者可能比后者大。
由于在实际应用中，Redis的数据量会比较大，此时进程运行占用的内存与Redis数据量和内存碎片相比，都会小得多；因此used_memory_rss和used_memory的比例，便成了衡量Redis内存碎片率的参数；这个参数就是mem_fragmentation_ratio。
（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，当这种情况出现时，应该及时排查，如果内存不足应该及时处理，如增加Redis节点、增加Redis服务器的内存、优化应用等。
一般来说，mem_fragmentation_ratio在1.03左右是比较健康的状态（对于jemalloc来说）；
（4）** mem_allocator**：Redis使用的内存分配器，在编译时指定；可以是 libc 、jemalloc或者tcmalloc，默认是jemalloc；截图中使用的便是默认的jemalloc。
二、Redis内存划分 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。这5种类型是Redis对外提供的，实际上，在Redis内部，每种类型可能有2种或更多的内部编码实现；此外，Redis在存储对象时，并不是直接将数据扔进内存，而是会对对象进行各种包装：如redisObject、SDS等；这篇文章后面将重点介绍Redis中数据存储的细节。
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。这部分内存不是由jemalloc分配，因此不会统计在used_memory中。
补充说明：除了主进程外，Redis创建的子进程运行也会占用内存，如Redis执行AOF、RDB重写时创建的子进程。当然，这部分内存不属于Redis进程，也不会统计在used_memory和used_memory_rss中。
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，客户端缓冲存储客户端连接的输入输出缓冲；复制积压缓冲用于部分复制功能；AOF缓冲区用于在进行AOF重写时，保存最近的写入命令。在了解相应功能之前，不需要知道这些缓冲的细节；这部分内存由jemalloc分配，因此会统计在used_memory中。
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。
内存碎片的产生与对数据进行的操作、数据的特点等都有关；此外，与使用的内存分配器也有关系：如果内存分配器设计合理，可以尽可能的减少内存碎片的产生。后面将要说到的jemalloc便在控制内存碎片方面做的很好。
如果Redis服务器中的内存碎片已经很大，可以通过安全重启的方式减小内存碎片：因为重启之后，Redis重新从备份文件中读取数据，在内存中进行重排，为每个数据重新选择合适的内存单元，减小内存碎片。
三、Redis数据存储的细节 1、概述 关于Redis数据存储的细节，涉及到内存分配器（如jemalloc）、简单动态字符串（SDS）、5种对象类型及内部编码、redisObject。在讲述具体内容之前，先说明一下这几个概念之间的关系。
下图是执行set hello world时，所涉及到的数据模型。
图片来源：https://searchdatabase.techtarget.com.cn/7-20218/
（1）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。
（2）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。
（3）redisObject：Value(“world”)既不是直接以字符串存储，也不是像Key一样直接存储在SDS中，而是存储在redisObject中。实际上，不论Value是5种类型的哪一种，都是通过redisObject来存储的；而redisObject中的type字段指明了Value对象的类型，ptr字段则指向对象所在的地址。不过可以看出，字符串对象虽然经过了redisObject的包装，但仍然需要通过SDS存储。
实际上，redisObject除了type和ptr字段以外，还有其他字段图中没有给出，如用于指定对象内部编码的字段；后面会详细介绍。
（4）jemalloc：无论是DictEntry对象，还是redisObject、SDS对象，都需要内存分配器（如jemalloc）分配内存进行存储。以DictEntry对象为例，有3个指针组成，在64位机器下占24个字节，jemalloc会为它分配32字节大小的内存单元。
下面来分别介绍jemalloc、redisObject、SDS、对象类型及内部编码。
2、jemalloc Redis在编译时便会指定内存分配器；内存分配器可以是 libc 、jemalloc或者tcmalloc，默认是jemalloc。
jemalloc作为Redis的默认内存分配器，在减小内存碎片方面做的相对比较好。jemalloc在64位系统中，将内存空间划分为小、大、巨大三个范围；每个范围内又划分了许多小的内存块单位；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：
图片来源：http://blog.csdn.net/zhengpeitao/article/details/76573053
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。
3、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。
redisObject对象非常重要，Redis对象的类型、内部编码、内存回收、共享对象等功能，都需要redisObject支持，下面将通过redisObject的结构来说明它是如何起作用的。
redisObject的定义如下（不同版本的Redis可能稍稍有所不同）：
1 2 3 4 5 6 7 typedef struct redisObject { unsigned type:4; unsigned encoding:4; unsigned lru:REDIS_LRU_BITS; /* lru time (relative to server.lruclock) */ int refcount; void *ptr; } robj;
redisObject的每个字段的含义和作用如下：
（1）type type字段表示对象的类型，占4个比特；目前包括REDIS_STRING(字符串)、REDIS_LIST (列表)、REDIS_HASH(哈希)、REDIS_SET(集合)、REDIS_ZSET(有序集合)。
当我们执行type命令时，便是通过读取RedisObject的type字段获得对象的类型；如下所示：
1 2 3 4 5 6 7 8 172.19.0.2:6380> set mystring helloredis OK 172.19.0.2:6380> type mystring string 172.19.0.2:6380> sadd myset member1 member2 member3 (integer) 3 172.19.0.2:6380> type myset set
（2）encoding encoding表示对象的内部编码，占4个比特。
对于Redis支持的每种类型，都有至少两种内部编码，例如对于字符串，有int、embstr、raw三种编码。通过encoding属性，Redis可以根据不同的使用场景来为对象设置不同的编码，大大提高了Redis的灵活性和效率。以列表对象为例，有压缩列表和双端链表两种编码方式；如果列表中的元素较少，Redis倾向于使用压缩列表进行存储，因为压缩列表占用内存更少，而且比双端链表可以更快载入；当列表对象元素较多时，压缩列表就会转化为更适合存储大量元素的双端链表。
通过object encoding命令，可以查看对象采用的编码方式，如所示：
1 2 3 4 5 6 7 8 172.19.0.2:6380> set key1 33 OK 172.19.0.2:6380> object encoding key1 "int" 172.19.0.2:6380> set key2 helloworld OK 172.19.0.2:6380> object encoding key2 "embstr"
（3）lru lru记录的是对象最后一次被命令程序访问的时间，占据的比特数不同的版本有所不同（如4.0版本占24比特，2.6版本占22比特）。
通过对比lru时间与当前时间，可以计算某个对象的空转时间；object idletime命令可以显示该空转时间（单位是秒）。object idletime命令的一个特殊之处在于它不改变对象的lru值。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 172.19.0.2:6380> object idletime mystring (integer) 540 172.19.0.2:6380> object idletime mystring (integer) 541 172.19.0.2:6380> object idletime mystring (integer) 547 172.19.0.2:6380> get mystring "helloredis" 172.19.0.2:6380> object idletime mystring
lru值除了通过object idletime命令打印之外，还与Redis的内存回收有关系：如果Redis打开了maxmemory选项，且内存回收算法选择的是volatile-lru或allkeys—lru，那么当Redis内存占用超过maxmemory指定的值时，Redis会优先选择空转时间最长的对象进行释放。
（4）refcount ** refcount与共享对象**
refcount记录的是该对象被引用的次数，类型为整型。refcount的作用，主要在于对象的引用计数和内存回收。当创建新对象时，refcount初始化为1；当有新程序使用该对象时，refcount加1；当对象不再被一个新程序使用时，refcount减1；当refcount变为0时，对象占用的内存会被释放。
Redis中被多次使用的对象(refcount>1)，称为共享对象。Redis为了节省内存，当有一些对象重复出现时，新的程序不会创建新的对象，而是仍然使用原来的对象。这个被重复使用的对象，就是共享对象。目前共享对象仅支持整数值的字符串对象。
** 共享对象的具体实现 **
Redis的共享对象目前只支持整数值的字符串对象。之所以如此，实际上是对内存和CPU（时间）的平衡：共享对象虽然会降低内存消耗，但是判断两个对象是否相等却需要消耗额外的时间。对于整数值，判断操作复杂度为O(1)；对于普通字符串，判断复杂度为O(n)；而对于哈希、列表、集合和有序集合，判断的复杂度为O(n^2)。
虽然共享对象只能是整数值的字符串对象，但是5种类型都可能使用共享对象（如哈希、列表等的元素可以使用）。
就目前的实现来说，Redis服务器在初始化时，会创建10000个字符串对象，值分别是09999的整数值；当Redis需要使用值为09999的字符串对象时，可以直接使用这些共享对象。10000这个数字可以通过调整参数REDIS_SHARED_INTEGERS（4.0中是OBJ_SHARED_INTEGERS）的值进行改变。
（5）ptr ptr指针指向具体的数据，如前面的例子中，set hello world，ptr指向包含字符串world的SDS。
（6）总结 综上所述，redisObject的结构与对象类型、编码、内存回收、共享对象都有关系；一个redisObject对象的大小为16字节：
4bit+4bit+24bit+4Byte+8Byte=16Byte。
4、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。
（1）SDS结构 sds的结构如下：
1 2 3 4 5 struct sdshdr { int len; int free; char buf[]; };
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。下面是两个例子。
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。
(2)SDS与C字符串的应用 Redis在存储对象时，一律使用SDS代替C字符串。例如set hello world命令，hello和world都是以SDS的形式存储的。而sadd myset member1 member2 member3命令，不论是键（”myset”），还是集合中的元素（”member1”、 ”member2”和”member3”），都是以SDS的形式存储。除了存储对象，SDS还用于存储各种缓冲区。
只有在字符串不会改变的情况下，如打印日志时，才会使用C字符串。
四、Redis的对象类型与内部编码 前面已经说过，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。
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 （1）概况 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。
（2）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）。因此与raw相比，embstr的好处在于创建时少分配一次空间，删除时少释放一次空间，以及对象的所有数据连在一起，寻找方便。而embstr的坏处也很明显，如果字符串的长度增加需要重新分配内存时，整个redisObject和sds都需要重新分配空间，因此redis中的embstr实现为只读。
** raw**：大于39个字节的字符串
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 172.19.0.2:6380> object encoding key2 "int" 172.19.0.2:6380> set key2 helloworld OK 172.19.0.2:6380> object encoding key2 "embstr" 172.19.0.2:6380> set key3 helloworldhelloworldhelloworldhelloworldhelloworld OK 172.19.0.2:6380> strlen key3 (integer) 50 172.19.0.2:6380> object encoding key3 "raw" 172.19.0.2:6380>
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。
（3）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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 172.19.0.2:6380> set key1 hello OK 172.19.0.2:6380> object encoding key1 "embstr" 172.19.0.2:6380> append key1 ,world (integer) 11 172.19.0.2:6380> get key1 "hello,world" 172.19.0.2:6380> object encoding key1 "raw"
2、列表 （1）列表概况 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。
（2）列表内部编码 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：
图片来源：《Redis设计与实现》
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；链表中保存了列表的长度；dup、free和match为节点值设置类型特定函数，所以链表可以用于保存各种不同类型的值。而链表中每个节点指向的是type为字符串的redisObject。
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，略。与双端链表相比，压缩列表可以节省内存空间，但是进行修改或增删操作时，复杂度较高；因此当节点数量较少时，可以使用压缩列表；但是节点数量多时，还是使用双端链表划算。
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。
（3）列表编码转换 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。
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；这里的64字节是指字符串的长度，不包括SDS结构，因为压缩列表使用连续、定长内存块存储字符串，不需要SDS结构指明长度。后面提到压缩列表，也会强调长度不超过64字节，原理与这里类似。
3、哈希 （1）概况 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。为了说明的方便，在本文后面当使用“内层的哈希”时，代表的是redis对外提供的5种对象类型的一种；使用“外层的哈希”代指Redis作为Key-Value数据库所使用的数据结构。
#####（2）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）两种；Redis的外层的哈希则只使用了hashtable。
压缩列表前面已介绍。与哈希表相比，压缩列表用于元素个数少、元素长度小的场景；其优势在于集中存储，节省空间；同时，虽然对于元素的操作复杂度也由O(n)变为了O(1)，但由于哈希中元素数量较少，因此操作的时间并没有明显劣势。
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：
图片改编自：《Redis设计与实现》
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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 typedef struct dictEntry{ void *key; union{ void *val; uint64_tu64; int64_ts64; }v; struct dictEntry *next; }dictEntry;
其中，各个属性的功能如下：
key：键值对中的键；
** 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。
** dictht**
dictht结构如下：
1 2 3 4 5 6 typedef struct dictht{ dictEntry **table; unsigned long size; unsigned long sizemask; unsigned long used; }dictht;
其中，各个属性的功能说明如下：
table属性是一个指针，指向bucket；
** dict**
一般来说，通过使用dictht和dictEntry结构，便可以实现普通哈希表的功能；但是Redis的实现中，在dictht结构的上层，还有一个dict结构。下面说明dict结构的定义及作用。
dict结构如下：
1 2 3 4 5 6 pedef struct dict{ dictType *type; void *privdata; dictht ht[2]; int trehashidx; } dict;
其中，type属性和privdata属性是为了适应不同类型的键值对，用于创建多态字典。
ht属性和trehashidx属性则用于rehash，即当哈希表需要扩展或收缩时使用。ht是一个包含两个项的数组，每项都指向一个dictht结构，这也是Redis的哈希会有1个dict、2个dictht结构的原因。通常情况下，所有的数据都是存在放dict的ht[0]中，ht[1]只在rehash的时候使用。dict进行rehash操作的时候，将ht[0]中的所有数据rehash到ht[1]中。然后将ht[1]赋值给ht[0]，并清空ht[1]。
因此，Redis中的哈希之所以在dictht和dictEntry结构之外还有一个dict结构，一方面是为了适应不同类型的键值对，另一方面是为了rehash。
（3）编码转换 如前所述，Redis中内层的哈希既可能使用哈希表，也可能使用压缩列表。
只有同时满足下面两个条件时，才会使用压缩列表：哈希中元素数量小于512个；哈希中所有键值对的键和值字符串长度都小于64字节。如果有一个条件不满足，则使用哈希表；且编码只可能由压缩列表转化为哈希表，反方向则不可能。
下图展示了Redis内层的哈希编码转换的特点：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 172.19.0.2:6380> hset myhash k1 v1 (integer) 1 172.19.0.2:6380> hset myhash k2 v2 (integer) 1 172.19.0.2:6380> object encoding myhash "ziplist" 172.19.0.2:6380> hset myhash k4 vvsdfsddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd (integer) 1 172.19.0.2:6380> object encoding myhash "hashtable" 172.19.0.2:6380> hdel myhash k4 (integer) 1 172.19.0.2:6380> object encoding myhash "hashtable" 172.19.0.2:6380>
4、集合 （1）概况 集合（set）与列表类似，都是用来保存多个字符串，但集合与列表有两点不同：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；除了支持常规的增删改查，Redis还支持多个集合取交集、并集、差集。
（2）内部编码 集合的内部编码可以是整数集合（intset）或哈希表（hashtable）。
哈希表前面已经讲过，这里略过不提；需要注意的是，集合在使用哈希表时，值全部被置为null。
整数集合的结构定义如下：
1 2 3 4 5 typedef struct intset{ uint32_t encoding; uint32_t length; int8_t contents[]; } intset;
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。
整数集合适用于集合所有元素都是整数且集合元素数量较小的时候，与哈希表相比，整数集合的优势在于集中存储，节省空间；同时，虽然对于元素的操作复杂度也由O(n)变为了O(1)，但由于集合数量较少，因此操作的时间并没有明显劣势。
（3）编码转换 只有同时满足下面两个条件时，集合才会使用整数集合：集合中元素数量小于512个；集合中所有元素都是整数值。如果有一个条件不满足，则使用哈希表；且编码只可能由整数集合转化为哈希表，反方向则不可能。
5、有序集合 （1）概况 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。与列表使用索引下标作为排序依据不同，有序集合为每个元素设置一个分数（score）作为排序依据。
（2）内部编码 有序集合的内部编码可以是压缩列表（ziplist）或跳跃表（skiplist）。ziplist在列表和哈希中都有使用，前面已经讲过，这里略过不提。
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。除了跳跃表，实现有序数据结构的另一种典型实现是平衡树；大多数情况下，跳跃表的效率可以和平衡树媲美，且跳跃表实现比平衡树简单很多，因此redis中选用跳跃表代替平衡树。跳跃表支持平均O(logN)、最坏O(N)的复杂点进行节点查找，并支持顺序操作。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，略。
（3）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。
五、应用举例 1、估算Redis内存使用量 要估算redis中的数据占据的内存大小，需要对redis的内存模型有比较全面的了解，包括前面介绍的hashtable、sds、redisobject、各种对象类型的编码方式等。
下面以最简单的字符串类型来进行说明。
假设有90000个键值对，每个key的长度是7个字节，每个value的长度也是7个字节（且key和value都不是整数）；下面来估算这90000个键值对所占用的空间。在估算占据空间之前，首先可以判定字符串类型使用的编码方式：embstr。
90000个键值对占据的内存空间主要可以分为两部分：一部分是90000个dictEntry占据的空间；一部分是键值对所需要的bucket空间。
每个dictEntry占据的空间包括：
一个dictEntry，24字节，jemalloc会分配32字节的内存块
一个key，7字节，所以SDS(key)需要7+9=16个字节，jemalloc会分配16字节的内存块
一个redisObject，16字节，jemalloc会分配16字节的内存块
一个value，7字节，所以SDS(value)需要7+9=16个字节，jemalloc会分配16字节的内存块
综上，一个dictEntry需要32+16+16+16=80个字节。
bucket空间：bucket数组的大小为大于90000的最小的2^n，是131072；每个bucket元素为8字节（因为64位系统中指针大小为8字节）。
因此，可以估算出这90000个键值对占据的内存大小为：9000080 + 131072 8 = 8248576。
2、优化内存占用 了解redis的内存模型，对优化redis内存占用有很大帮助。下面介绍几种优化场景。
（1）利用jemalloc特性进行优化
上一小节所讲述的90000个键值便是一个例子。由于jemalloc分配内存时数值是不连续的，因此key/value字符串变化一个字节，可能会引起占用内存很大的变动；在设计时可以利用这一点。
例如，如果key的长度如果是8个字节，则SDS为17字节，jemalloc分配32字节；此时将key长度缩减为7个字节，则SDS为16字节，jemalloc分配16字节；则每个key所占用的空间都可以缩小一半。
（2）使用整型/长整型
如果是整型/长整型，Redis会使用int类型（8字节）存储来代替字符串，可以节省更多空间。因此在可以使用长整型/整型代替字符串的场景下，尽量使用长整型/整型。
（3）共享对象
利用共享对象，可以减少对象的创建（同时减少了redisObject的创建），节省内存空间。目前redis中的共享对象只包括10000个整数（0-9999）；可以通过调整REDIS_SHARED_INTEGERS参数提高共享对象的个数；例如将REDIS_SHARED_INTEGERS调整到20000，则0-19999之间的对象都可以共享。
考虑这样一种场景：论坛网站在redis中存储了每个帖子的浏览数，而这些浏览数绝大多数分布在0-20000之间，这时候通过适当增大REDIS_SHARED_INTEGERS参数，便可以利用共享对象节省内存空间。
（4）避免过度设计
然而需要注意的是，不论是哪种优化场景，都要考虑内存空间与设计复杂度的权衡；而设计复杂度会影响到代码的复杂度、可维护性。
如果数据量较小，那么为了节省内存而使得代码的开发、维护变得更加困难并不划算；还是以前面讲到的90000个键值对为例，实际上节省的内存空间只有几MB。但是如果数据量有几千万甚至上亿，考虑内存的优化就比较必要了。
3、关注内存碎片率 内存碎片率是一个重要的参数，对redis 内存的优化有重要意义。
如果内存碎片率过高（jemalloc在1.03左右比较正常），说明内存碎片多，内存浪费严重；这时便可以考虑重启redis服务，在内存中对数据进行重排，减少内存碎片。
如果内存碎片率小于1，说明redis内存不足，部分数据使用了虚拟内存（即swap）；由于虚拟内存的存取速度比物理内存差很多（2-3个数量级），此时redis的访问速度可能会变得很慢。因此必须设法增大物理内存（可以增加服务器节点数量，或提高单机内存），或减少redis中的数据。
要减少redis中的数据，除了选用合适的数据类型、利用共享对象等，还有一点是要设置合理的数据回收策略（maxmemory-policy），当内存达到一定量后，根据不同的优先级对内存进行回收。
