Redis 之所以具有如此高的性能，是因为它的数据存储在“内存”中，因此访问Redis中的数据速度极快。但从资源利用的角度来看，机器的内存资源相对于磁盘来说比较昂贵的。

当我们的应用程序在Redis中存储的数据量很少时，我们大可不必太过担心内存资源的使用情况。但随着业务的发展，Redis 中存储的数据越来越多时，那这种担心是非要不可的。

如果没有提前指定内存优化的策略，那么随着业务开始增长时，Redis 占用的内存也会开始扩大。因此，提前指定合理的内存优化策略对于提高资源利用率是非常有必要的。

那么，在使用Redis时，如何才能节省更多的内存呢？以下是总结的六点建议思维导图：

1. 控制Key的长度

最简单、最直接的内存优化就是控制key的长度。在开发业务代码时，需要提前预估整个 Redis 写入的key数量。如果key的数量达到百万级别，那么过长的key名会占用过多的内存空间。

所有，需要在保证key名简单清晰的前提下，定义尽可能端的key名。例如，原始key名是user:book:123，可以优化为u:bk:123。这样，我们的Redis就可以节省出大量的内存。这个方案对于优化内存来说是非常直接且高效的。

2. 避免存储大值Key

大值Key，通俗叫法：bigkey。

除了控制key的长度外，还需要注意存储值长度的大小。如果存储大量的bigkey，也会大致Redis的内存增长过快。另外，客户端读取bigkey时，也会出现性能问题（以后文章再做介绍）。所以，我们需要避免在 Redis 中存储 bigkey。建议是：

• 对于 String 类型，大小应控制在 10KB以下。
• 对于 List、Hash、Set、ZSet类型，元素数量应控制在 1万以下。

3. 选择合理的数据类型

Redis 提供了丰富的数据类型。在实现中，这些数据类型优化了内存使用。具体地，一种数据类型对应多种数据结构来实现。

例如String、Set存储整数数据时，采用整数编码进行存储。对于Hash和ZSet来说，当元素数量比较少（可配置）时，采用压缩列表（ziplist）进行存储。只有当存储大量数据时才会将它们转换为哈希表和跳表。

作者这样设计的目的是为了进一步节省内存资源。所以，在存储数据时，可以利用这些特性来优化Redis的内存，以下建议：

• 对于 String 和 Set：尽可能存储整型数据。
• 对于 Hash 和 ZSet：控制存储元素的数量低于结构转换的阈值。并以压缩列表的形式存储以节省内存资源。

4. 使用 Redis 作为缓存

Redis 的数据存储在内存中，这意味着它的存储资源是有限的。所以，在使用 Redis 时，应该将其视为缓存而不是数据库。

所以，对于写入Redis的数据，都应该尽可能设置“过期时间”。当应用程序在 Redis 中找不到数据时，会再次从后端数据库加载到Redis中。

采用这种方案可以保证Redis中只保留经常访问的“热数据”，内存利用率也会比较高。

5. 设置实例的最大内存和淘汰策略

虽然我们为Redis中的所有Key都设置了过期时间，但是如果业务写入量还是很大，并且过期时间设置得比较长，那么在很短的时间内，Redis的内存仍然会快速增长。

如果不控制Redis的内存上限，也会导致内存资源的过度使用。

对于这种场景，我们需要提前预估业务数据量，然后设置该实例的最大内存（maxmemory），以控制该实例的内存上限。这样可以防止Redis内存的不断扩张。

配置完maxmemory后，还需要设置数据淘汰策略。至于如何选择淘汰策略，需要根据实际业务的特点来确定：

• volatile-lru/allkeys-lru：优先保留最近访问的数据。
• volatile-lfu/allkeys-lfu：优先保留访问次数最频繁的数据（4.0+版本支持）。
• volatile-ttl：优先淘汰即将过期的数据。
• volatile-random/allkeys-random：随机淘汰数据。

6. 数据压缩

遵循以上的建议，如果想进一步优化Redis内存，还可以先将业务应用中的数据先进行压缩，然后再写入Redis（例如使用snappy，gzip等压缩算法）。

当然，对于压缩存储的数据，客户端在读取时需要解压，这期间也会花费更多的CPU资源。所以，我们需要根据实际情况权衡。

7. 总结

以上就是对于节省内存资源的6点建议，你有更好的解决方案吗？欢迎评论区留下您的建议，不吝赐教。