用Redis怎么搞数据紧缩，顺便聊聊redis缩表那些事儿

说到用Redis搞数据紧缩，这事儿其实分两个层面来看，一个是怎么把已经存在Redis里的数据想办法“压一压”，省点内存；另一个是Redis自己内部一个叫“缩表”的机制，它会在后台悄悄地帮你精简一些数据结构,咱们一个一个聊。

第一部分：咱们自己能动手的数据紧缩招数

Redis的数据都存在内存里，内存可比硬盘金贵多了，所以省着点用是绝对有好感的，你不是说要拒绝专业术语嘛,那我就用大白话说说咱们能干的几件事。

第一招，最简单粗暴的，就是别存“废话”，比如你要存一个用户信息，本来想用JSON字符串存成一个user:123的键，里面包含了用户名、邮箱、签名档啥的，结果这个用户的签名档是空的，或者邮箱没验证也是空的，你要是直接把整个JSON存进去，那些空字段也占着地方，这时候，不如勤快一点，只存那些真有值的字段，或者，如果这个用户对象字段特别多，你可以考虑用Redis的Hash结构，只设置那些有值的字段（比如HSET user:123 name "张三" email "zhangsan@xx.com"），没值的就别往里塞，这样就能省下不少空间,这个道理是很多开发者在实践中总结出来的通用优化原则。

第二招，叫“缩短键名”，听起来有点抠门，但架不住量大啊，你想想，如果你有一百万个键，每个键的名字是user_profile:{id}，和每个键的名字是u:{id}，这中间差了多少个字符？每个字符都占内存啊，这事儿不能做绝，键名缩短到你自己和团队还能看得懂、不至于混淆的程度就行，别为了省内存，最后谁都看不懂哪个键是干嘛的了，那就本末倒置了,这同样是实践中常见的权衡。

第三招，有点技术含量，叫“选择合适的数据结构”，Redis不是有String（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（集合）、ZSet（有序集合）这几种嘛，举个例子，比如你想存储用户的一些标签，这些标签是唯一的，你可以用Set，但如果你只是想判断某个标签是否存在，并且有海量的这种需求，Redis还有一种更省内存的数据结构叫布隆过滤器（Bloom Filter），它能用很小的内存告诉你“这个元素肯定不存在”或者“可能存在”，虽然有一点点误判的可能，但在很多场景下（比如推荐去重）完全够用了，再比如，存储一堆数字的时候，用Redis的Set可能不如用一种叫整数集合（Intset） 的结构，但这个你控制不了，是Redis自动选的，你能做的是，如果是一组非数字的、小的字符串，可以考虑用List或Set，但要是数据量巨大，Redis可能会用一种叫压缩列表（ziplist） 的结构来存，这个比较省内存，你可以通过修改Redis的配置文件，比如设置hash-max-ziplist-entries和hash-max-ziplist-value这类参数，告诉Redis：“在哈希表里，如果元素数量小于512个（这个数可以自己设），并且每个value的值小于64字节，你就用省内存的压缩列表来存，别用标准的哈希表结构。” 这个技巧在Redis的官方文档里有详细说明,是优化内存的关键点。

第四招，直接上大杀器——序列化，你往Redis里存一个复杂的对象，比如一个Java对象，你先把它转换成JSON字符串再存，和用一种更紧凑的二进制格式（比如MessagePack或者Protocol Buffers）序列化之后再存，后者通常能生成更小的数据体积，占的内存自然就小了，这会增加你应用代码的一些工作量，需要先编码再存,取了之后再解码。

第二部分：聊聊Redis缩表那些事儿

现在说说Redis自己内部的“缩表”，这个“表”主要指的就是哈希表，Redis的键值对底层是存放在一个全局的哈希表里的,这个表你可以想象成一个有很多格子的柜子。

当你往Redis里不停地塞数据，这个柜子的格子快不够用时，Redis就会自动进行“扩表”，也就是换一个格子更多的新柜子，然后把旧柜子里的东西一件一件挪到新柜子里去，这个过程是渐进式的，不会一下子卡死Redis，所以叫“渐进式rehash”。

那“缩表”就是反过来，当你删除了大量数据，柜子里变得空荡荡，很多格子都闲置了，这就造成了空间浪费，Redis也不会立刻就把大柜子换成小柜子，因为频繁的扩容缩容也挺累的，它会检查空间的利用率，如果它发现闲置的空间实在太多了（具体规则由算法决定），它就会启动一个类似的渐进式过程，把现在这个大柜子里的东西，挪到一个更合适的小柜子里去，然后把大柜子扔掉,从而把多余的内存释放给操作系统。

这个“缩表”的动作是Redis服务器自己主动做的，你一般感知不到，它的目的就是为了避免占着茅坑不拉屎，提高内存的利用效率，这个机制在《Redis设计与实现》这本书里有比较深入的讲解。

总结一下就是，数据紧缩这事儿，咱们程序员能做的，主要是在业务层面和数据结构选择上精打细算，好比是给自己的行李打包时使劲压一压；而Redis的缩表，是它自身的一个家务管理机制，像个智能衣柜，会自动整理空间，避免浪费，两者结合，才能让Redis在高效的同时，也变得尽可能地“苗条”。