数据结构与内部编码

用途：选型“这个数据该用什么结构存”、解释内存占用异常

对外类型与内部编码

类型	常用内部编码	说明
String	int / embstr（≤44B）/ raw	短字符串共享对象头，省内存
Hash	listpack（小）/ hashtable	元素少且短用紧凑编码，超过阈值转换
List	listpack / quicklist（双向链表 + listpack 节点）	兼顾插入与内存
Set	intset / hashtable	整数集合紧凑存储
ZSet	listpack / skiplist + hashtable	跳表支持范围查询，哈希支持按成员取分值
Stream	radix tree（listpack 节点）	追加型日志结构，支持消费者组
特殊	HyperLogLog、Bitmap、GeoSet、Module 类型	HLL 是概率结构，有误差率

阈值参数：hash-max-listpack-entries/value、zset-max-listpack-* 等。编码转换单向（转成大结构后不会自动转回），因此设计 key 时要控制单 key 元素数量。

选型速查

需求	结构	要点
对象缓存	String（序列化 JSON）	注意大 value 与序列化开销
部分字段更新	Hash	可 HINCRBY、HGET 单字段，避免整体读写
排行榜 / 延时队列	ZSet	分值排序，ZRANGEBYSCORE 取区间
去重集合 / 标签	Set	SINTER/SDIFF 做交并差
计数 / 唯一性判断	String + INCR / Set	注意过期与分片计数
概率去重统计	HyperLogLog	12KB 级别估算基数，误差约 0.81%
布尔状态位图	Bitmap	签到、活跃标记，BITCOUNT 聚合
消息流与消费位点	Stream	有 ID、可回溯、支持消费者组与 ACK
分布式限流	ZSet（滑动窗口）或 String + Lua	原子性用 Lua 保证

内存去哪了

INFO memory 与 MEMORY USAGE key、MEMORY DOCTOR、--bigkeys / --hotkeys 是排查入口。常见放大来源：

1. key 本身占内存：冗长前缀、把业务字段拼进 key。
2. 编码转换：Hash 元素超过阈值转 hashtable，指针开销显著。
3. 过期数据未回收：惰性删除 + 定期采样删除，大量 key 同时过期会造成内存不降与延迟毛刺（需要 active-expire-effort 或分批过期）。
4. 客户端输出缓冲区：大 key 批量读取会撑高 mem_clients_normal。
5. 碎片率：mem_fragmentation_ratio 高（>1.5）时考虑重启整理或 activedefrag。

设计原则

• 单 key 元素数上限（经验：集合类 < 5000，value < 10KB），大 key 会放大网络、序列化与迁移代价。
• key 命名分层：业务:域:标识，便于扫描、统计与 TTL 治理。
• 必须设 TTL：无过期时间的 key 是内存泄漏的主要来源；缓存类尤其如此。
• 热点结构分片：单个高并发计数 key 拆成 N 个（counter:{shard}）读时求和。

常见误区

误区	修正
用 KEYS * 找 key	阻塞主线程，用 SCAN 游标
把 Redis 当持久化数据库	语义与可靠性模型不匹配，需 DB 兜底
大 Hash 当“表”存百万字段	单 key 巨大，迁移与删除代价高，应拆分
只监控命中率不监控大 key/碎片	故障常来自内存与延迟，不是命中率
以为 DEL 立即释放内存	大 key 删除阻塞，用 UNLINK 异步释放

延伸阅读

• Redis 官方文档：Data types、Internal encoding、Memory optimization
• 《Redis 设计与实现》（黄健宏）数据结构章节