redis是一款高性能的 key-value 存储系统，广泛被用于构建各种实时应用 。在这些应用中，内存往往是Redis最重要的资源 。因为Redis中的每一个key，以及它所相关联的值都需要在内存中保存 。如果不小心使用过多的内存会导致Redis服务器停掉并且应用程序崩溃 。
Redis本身提供了一系列配置、算法和工具来实现内存优化 。下面将介绍以下几个方面的技术和策略：
1、Redis 的内存模型
Redis的内存处理方式是基于“in-memory data structures”即将所有的数据都存放在内存中 。如果到达了内存上限，则会发生OOM错误 。
【Redis 如何做内存优化？】Redis会进行周期性的内存回收，包括-及不限于以下几个方面：
- 删除过期键值
- 根据LRU(Least Recently Used)算法淘汰长时间未使用的键/值
- 数据库压缩
在Redis默认的内存回收机制中，虽然会清除过期的键值对，但是只有在访问键值对时才会真正删除 。而如果在存储大量短生命期的数据（比如计数器），就容易出现内存占满的情况 。
为了防止这种情况，可以开启Redis内存压缩功能，让所有键值对占用的内存更加紧凑 。通过Redis提供的Ziplist和Intset等编码来压缩字符串和整数类型的数据 。这些接口可以有效地减少Redis服务器上的内存使用 。
3、压缩字符串类型值
字符串是Redis最基础数据类型之一，在Redis中，一个字符串是一个二进制安全的序列 。当需要存储大量的字符串类型的数据时，我们可以使用这些技巧：
- 对于一些小的字符串类型值, 可以使用Redis中的短字符串（short string）作为其数据结构
- 对于大字符串类型值，可以使用 Redis 的 sds、zmalloc_malloc()、jemalloc 等工具实现内存分配，此外还可以设置maxmemory参数，以定义Redis实例所消耗的最大内存
在 Redis 中有多种类型的数据结构可供选择 。不同的数据结构之间，虽然贮存相同的数据，但它们所需的内存量可能会存在显著的差异 。因此，选择最小化所需内存的数据结构非常重要 。例如：
- 在将许多非常小的hash数据结构存储在Redis中时，如果要从这些数据去除必要的分隔符，就可以使用zipmap格式而非hashtable 。
- 当元素数量非常稀疏时，可以选择使用稀疏矩阵来存储数据
- 在需要进行2D和3D索引，以及地理数据查询时，可以使用GeoHash
数据的读取和存取操作是Redis中的两个最基本操作 。系统的写入性能往往直接决定着其实际的处理能力 。在常规的运行中，写入操作会因为数据的吸盘而慢慢变慢 。但是我们可以通过以下几个措施来最大程度的优化 Redis 的写入性能：
- 使用管道（pipeline）批量提交命令，缩短网络传输和延迟，提升吞吐量
- 在尽量避免调用Blocking命令（如BLPOP、BRPOP等）时，可以考虑使用RedisStream更加高效
内存管理是构建Redis应用程序时的关键且难点，合理的内存回收机制将确保Redis的适当使用 。合理的配置和人工干预可以在很大程度上增加Redis集群的稳定性和可伸缩性 。
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