1、如何节省内存

1.1、控制Key的长度

Redis提供了丰富的数据类型，这些数据类型底层对应着多种数据结构来实现（可进一步节约内存资源）：如，String、Set在存储int数据时，会采用整数编码来存储；Hash、ZSet在存储元素较少时，会采用压缩列表（ZipList）存储，在元素较多时，会转为哈希表（HashTable）和跳表（SkipList）存储 ==》 Hash：HashTable；ZSet：HashTable + SkipTable
利用如上数据存储的特性，建议如下：
1）String、Set：尽量存储int类型数据
2）List/Hash/Set/Zset：存储的元素数量尽可能地控制在转换阈值之下（元素数量尽量控制在1万以下），以便节省内存

Redis中key都设置了过期时间，但如果业务应用写入数据量很大，并设置的过期时间比较久，则短期内Redis内存依旧会快速增长。如果控制Redis内存的上限，就会导致使用过多的内存资源
对于此种场景，你需要提前预估业务数据量，并为Redis实例设置maxmemory来控制实例的内存上限，如此来避免Redis占用内存持增长
此外，还需要结合业务特点设置数据的淘汰策略（默认情况下，推荐使用allkeys-lru）
1）基于LFU算法的淘汰策略（对是否设置了过期时间TTL进行再分类）
allkeys-lfu：对全体key，基于LFU算法进行淘汰(默认推荐)
volatile-lfu：对设置了TTL的key，基于LFU算法进行淘汰
2）基于LFU算法的淘汰策略（对是否设置了过期时间TTL进行再分类）
allkeys-lru：对全体key，基于LRU算法进行淘汰
volatile-lru：对设置了TTL的key，基于LRU算法进行淘汰
3）随机淘汰（对是否设置了过期时间TTL进行再分类）
allkeys-random：对全体key ，随机进行淘汰
volatile-random：对设置了TTL的key ，随机进行淘汰
4）其他
volatile-ttl：对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL值，TTL越小越先被淘汰
noeviction：不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据，默认就是这种策略

如果想进一步优化Redis内存，还可以在业务应用中先将数据压缩，再写入到Redis（采用snappy、gzip等压缩算法），但是，客户端在读取压缩存储的数据时要解压数据，这会消耗一定的CPU资源，这需要根据实际情况来权衡

如果无法避免存储bigkey的情况，建议开启Redis的lazy-free机制。当开启lazy-free后，删除bigkey时释放内存的耗时操作将会交由后台线程去执行，如此以避免对主线程的影响

当需要一次性操作多个key时，推荐使用批量命令来处理，相较于多次单个操作的优势在于，可减少客户端和服务端之间的网络IO次数
1）String或Hash结构使用MGET/MSET代替GET/SET命令，HMGET/HMSET代替HGET/HSET命令
2）其他数据类型使用Pipeline，一次性打包发送多个命令到服务端执行

当删除String类型的Key时，时间复杂度为O(1)
当删除数据类型为List、Hash、Set、ZSet，时间复杂度为O(N)，N为集合的元素个数，即集合中的元素越多，DEL操作花费时间越多，原因在于删除大量元素时，需要依次回收每个元素占用的内存，元素越多，花费时间也就越久，该过程在主线程中执行，存在阻塞主线程的风险，推荐分批删除，操作如下：
List类型：多次执行LPOP/RPOP，直到所有元素都删除完成
Hash/Set/ZSet类型：先对应执行HSCAN/SSCAN/SCAN查询元素，再对应执行HDEL/ SREM / ZREM依次删除每个元素
2）