1、降低redis内存占用的优点
1、有助于减少创建快照和加载快照所用的时间
2、提升载入AOF文件和重写AOF文件时的效率
3、缩短从服务器进行同步所需的时间
4、无需添加额外的硬件就可以让redis存贮更多的数据
2、短结构
Redis为列表、集合、散列、有序集合提供了一组配置选项，这些选项可以让redis以更节约的方式存储较短的结构。
2.1、ziplist压缩列表（列表、散列、有续集和）
通常情况下使用的存储方式
当列表、散列、有序集合的长度较短或者体积较小的时候，redis将会采用一种名为ziplist的紧凑存储方式来存储这些结构。
ziplist是列表、散列、有序集合这三种不同类型的对象的一种非结构化表示，它会以序列化的方式存储数据，这些序列化的数据每次被读取的时候都需要进行解码，每次写入的时候也要进行编码。
双向列表与压缩列表的区别：
为了了解压缩列表比其他数据结构更加节约内存，我们以列表结构为例进行深入研究。
典型的双向列表
在典型双向列表里面，每个值都都会有一个节点表示。每个节点都会带有指向链表前一个节点和后一个节点的指针，以及一个指向节点包含的字符串值的指针。
每个节点包含的字符串值都会分为三部分进行存储。包括字符串长度、字符串值中剩余可用字节数量、以空字符结尾的字符串本身。
例子：
假若一个某个节点存储了’abc’字符串，在32位的平台下保守估计需要21个字节的额外开销（三个指针+两个int+空字符即：3*4+2*4+1=21）
由例子可知存储一个3字节字符串就需要付出至少21个字节的额外开销。
ziplist
压缩列表是由节点组成的序列，每个节点包含两个长度和一个字符串。第一个长度记录前一个节点的长度（用于对压缩列表从后向前遍历）；第二个长度是记录本当前点的长度；被存储的字符串。
例子：
存储字符串’abc’，两个长度都可以用1字节来存储，因此所带来的额外开销为2字节（两个长度即1+1=2）
结论：
压缩列表是通过避免存储额外的指针和元数据，从而达到降低额外的开销。
配置：
1 #list 2 list-max-ziplist-entries 512 #表示允许包含的最大元素数量 3 list-max-ziplist-value 64 #表示压缩节点允许存储的最大体积 4 #hash #当超过任一限制后，将不会使用ziplist方式进行存储 5 hash-max-ziplist-entries 512 6 hash-max-ziplist-value 64 7 #zset 8 zset-max-ziplist-entries 128 9 zset-max-ziplist-value 64
测试list：
1、建立test.php文件
1 #test.php 2 <?php 3 $redis=new Redis(); 4 $redis->connect('192.168.95.11','6379'); 5 for ($i=0; $i<512 ; $i++) 6 { 7 $redis->lpush('test-list',$i.'-test-list'); #往test-list推入512条数据 8 } 9 ?>
此时的test-list中含有512条数据，没有超除配置文件中的限制
2、往test-list中再推入一条数据
此时test-list含有513条数据，大于配置文件中限制的512条，索引将放弃ziplist存储方式，采用其原来的linkedlist存储方式
散列与有序集合同理。
2.2、intset整数集合（集合）
前提条件，集合中包含的所有member都可以被解析为十进制整数。
以有序数组的方式存储集合不仅可以降低内存消耗，还可以提升集合操作的执行速度。
配置：
1 set-max-intset-entries 512 #限制集合中member个数，超出则不采取intset存储
测试：
建立test.php文件
1 #test.php 2 <?php 3 $redis=new Redis(); 4 $redis->connect('192.168.95.11','6379'); 5 for ($i=0; $i<512 ; $i++) 6 { 7 $redis->sadd('test-set',$i); #给集合test-set插入512个member 8 } 9 ?>
2.3、性能问题
不管列表、散列、有序集合、集合，当超出限制的条件后，就会转换为更为典型的底层结构类型。因为随着紧凑结构的体积不断变大，操作这些结构的速度将会变得越来越慢。
测试：
#将采用list进行代表性测试
测试思路：
1、在默认配置下往test-list推入50000条数据，查看所需时间；接着在使用rpoplpush将test-list数据全部推入到新列表list-new中，查看所需时间
2、修改配置，list-max-ziplist-entries 100000，再执行上面的同样操作
3、对比时间，得出结论
默认配置下测试：
1、插入数据，查看时间
1 #test1.php 2 <?php 3 header("content-type: text/html;charset=utf8;"); 4 $redis=new Redis(); 5 $redis->connect('192.168.95.11','6379'); 6 $start=time(); 7 for ($i=0; $i<50000 ; $i++) 8 { 9 $redis->lpush('test-list',$i.'-aaaassssssddddddkkk'); 10 } 11 $end=time(); 12 echo "插入耗时为：".($end-$start).'s'; 13 ?>
结果耗时4秒
2、执行相应命令，查看耗时
1 #test2.php 2 <?php 3 header("content-type: text/html;charset=utf8;"); 4 $redis=new Redis(); 5 $redis->connect('192.168.95.11','6379'); 6 $start=time(); 7 $num=0; 8 while($redis->rpoplpush('test-list','test-new')) 9 { 10 $num+=1; 11 } 12 echo '执行次数为：'.$num."<br/>"; 13 $end=time(); 14 echo "耗时为：".($end-$start).'s'; 15 ?>
更改配置文件下测试
1、先修改配置文件
list-max-ziplist-entries 100000 #将这个值修改大一点，可以更好的凸显对性能的影响
list-max-ziplist-value 64 #此值可不做修改
2、插入数据
执行test1.php
结果为：耗时12s
3、执行相应命令，查看耗时
执行test2.php
结果为：执行次数：50000，耗时12s
结论：
在本机中执行测试50000条数据就相差8s，若在高并发下，长压缩列表和大整数集合将起不到任何的优化，反而使得性能降低。
3、片结构
分片的本质就是基于简单的规则将数据划分为更小的部分，然后根据数据所属的部分来决定将数据发送到哪个位置上。很多数据库使用这种技术来扩展存储空间，并提高自己所能处理的负载量。
结合前面讲到的，我们不难发现分片结构对于redis的重要意义。因此我们需要在配置文件中关于ziplist以及intset的相关配置做出适当的调整。
3.1、分片式散列
#ShardHash.class.php
1 <?php 2 class ShardHash 3 { 4 private $redis=''; #存储redis对象 5 /** 6 * @desc 构造函数 7 * 8 * @param $host string | redis主机 9 * @param $port int | 端口 10 */ 11 public function __construct($host,$port=6379) 12 { 13 $this->redis=new Redis(); 14 $this->redis->connect($host,$port); 15 } 16 17 /** 18 * @desc 计算某key的分片ID 19 * 20 * @param $base string | 基础散列 21 * @param $key string | 要存储到分片散列里的键名 22 * @param $total int | 预计非数字分片总数 23 * 24 * @return string | 返回分片键key 25 */ 26 public function shardKey ($base,$key,$total) 27 { 28 if(is_numeric($key)) 29 { 30 $shard_id=decbin(substr(bindec($key),0,5)); #取$key二进制高五位的十进制值 31 } 32 else 33 { 34 $shard_id=crc32($key)%$shards; #求余取模 35 } 36 return $base.'_'.$shard_id; 37 } 38 39 /** 40 * @desc 分片式散列hset操作 41 * 42 * @param $base string | 基础散列 43 * @param $key string | 要存储到分片散列里的键名 44 * @param $total int | 预计元素总数 45 * @param $value string/int | 值 46 * 47 * @return bool | 是否hset成功 48 */ 49 public function shardHset($base,$key,$total,$value) 50 { 51 $shardKey=$this->shardKey($base,$key,$total); 52 return $this->redis->hset($shardKey,$key,$value); 53 } 54 55 /** 56 * @desc 分片式散列hget操作 57 * 58 * @param $base string | 基础散列 59 * @param $key string | 要存储到分片散列里的键名 60 * @param $total int | 预计元素总数 61 * 62 * @return string/false | 成功返回value 63 */ 64 public function shardHget($base,$key,$total) 65 { 66 $shardKey=$this->shardKey($base,$key,$total); 67 return $this->redis->hget($shardKey,$key); 68 } 69 70 } 71 72 $obj=new ShardHash('192.168.95.11'); 73 echo $obj->shardHget('hash-','key',500); 74 ?>