Redis ssd是什么？Redis 内存空间优化的点都有哪些？embstr 和 row、intset、ziplist分别是什么？

Redis SSD 是什么？

Redis SSD 通常指 Redis 使用 SSD（固态硬盘）作为持久化存储介质的场景。虽然 Redis 是内存数据库（数据主要驻留内存），但其持久化机制（如 RDB 快照和 AOF 日志）需要将数据写入磁盘。使用 SSD 可以显著提升持久化文件的读写速度，尤其在以下场景：

• 快速恢复：重启时从 RDB/AOF 恢复数据到内存的速度更快。
• 高吞吐写入：处理大量 AOF 日志写入时，SSD 的 IOPS 能力优于 HDD。
• 混合存储方案：某些扩展方案（如 Redis on Flash）将冷数据存于 SSD，热数据存于内存，但需第三方支持。

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Redis 内存优化关键点

1. 选择高效的数据结构

• 避免大 Key：单个 Key 的 Value 过大会增加内存和网络开销。
• 使用 Hash 替代多个 String：存储对象属性时，Hash 的 ziplist 编码比多个 String 更省内存。
• HyperLogLog：基数统计（如 UV）时，HyperLogLog 仅需 12KB，误差率 <1%。
• Bitmap：布尔值场景（如用户签到），Bitmap 极度压缩存储。

2. 利用编码优化

Redis 根据数据特征动态选择编码方式，通过配置参数优化：

• ziplist：列表、哈希、有序集合在元素较少时使用压缩列表。
• intset：整数集合用于全为整数的集合。
• quicklist：列表的底层结构（结合 ziplist 和链表）。

配置示例：

hash-max-ziplist-entries 512  # Hash 元素数 ≤512 时用 ziplist
hash-max-ziplist-value 64     # Hash 的每个字段值长度 ≤64 字节
set-max-intset-entries 512    # Set 元素数 ≤512 且全为整数时用 intset

3. 控制过期时间与淘汰策略

• 设置 TTL：自动清理过期数据，避免内存泄漏。
• 选择淘汰策略：如 volatile-lru 或 allkeys-lfu，根据业务特点配置。

4. 内存碎片管理

• 启用 Jemalloc：Redis 默认的内存分配器，减少碎片。
• 监控碎片率：通过 INFO memory 查看 mem_fragmentation_ratio，过高时重启或使用 MEMORY PURGE（需支持）。

5. 共享对象池

• 小整数复用：Redis 默认缓存 0~9999 的整数，直接复用对象。

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embstr、raw、intset、ziplist 详解

1. embstr 与 raw

• embstr（embedded string）

  • 适用场景：字符串长度 ≤44 字节（Redis 5.0+）。
  • 内存布局：RedisObject 和 SDS（简单动态字符串）在连续内存中分配，减少内存碎片和指针开销。
  • 优点：一次内存分配，CPU 缓存友好。

• raw

  • 适用场景：字符串长度 >44 字节。
  • 内存布局：RedisObject 和 SDS 分两次分配，内存不连续。

示例：

SET key1 "short"      # embstr 编码（长度 5）
SET key2 "a_very_long_string_..."  # raw 编码（长度 >44）

2. intset（整数集合）

• 适用场景：Set 集合元素全为整数且元素数 ≤ set-max-intset-entries（默认 512）。
• 结构：连续内存存储有序整数数组，支持 int16/int32/int64 动态升级。
• 优点：无哈希表开销，内存紧凑。

示例：

SADD numbers 1 2 3    # intset 编码
SADD numbers "hello"  # 编码变为 hashtable

3. ziplist（压缩列表）

• 适用场景：List、Hash、ZSet 在元素较少且值较小时使用。
• 结构：连续内存块，通过长度字段和特殊编码压缩数据，无指针开销。
• 优点：内存高效，但修改操作时间复杂度高（需重新分配内存）。

配置参数：

list-max-ziplist-size -2        # Quicklist 中每个 ziplist 节点大小
zset-max-ziplist-entries 128    # ZSet 元素数 ≤128 时用 ziplist
zset-max-ziplist-value 64       # ZSet 元素值长度 ≤64 字节

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溢出页管理与数据存储格式

行溢出（Row Overflow）

• 问题：当 Redis 的 Key 或 Value 过大时，内存碎片可能增加，但 Redis 无传统数据库的行溢出机制（因数据全在内存）。
• 优化：通过分片（如 Hash 分桶）或压缩大 Value（如 gzip）。

数据存储格式

• RedisObject：所有 Redis 数据统一封装为 redisObject，包含类型（string/hash 等）、编码（embstr/ziplist 等）和指针。
• SDS（简单动态字符串）：动态扩展的字符串结构，支持二进制安全与高效追加操作。

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总结

技术点	核心作用	优化场景
SSD 持久化	加速 RDB/AOF 的读写	快速恢复、高吞吐写入
embstr	短字符串内存优化	存储小文本（如 Session ID）
intset	整数集合内存压缩	存储 IP 黑白名单
ziplist	小规模列表/哈希/有序集合的压缩存储	存储对象属性、小型排行榜
内存碎片管理	减少无效内存占用	长期运行的高频写入场景

通过合理选择数据结构、调整编码参数及利用 Redis 特性，可显著降低内存占用并提升性能。