Redis内存使用优化与存储
Redis缓存的数据压缩与存储优化
Redis缓存的数据压缩与存储优化在分布式系统中，缓存是一项关键技术，能够有效提升系统的性能和吞吐量。
而Redis作为一种高性能的缓存数据库，被广泛应用于各种互联网应用中。
在Redis中，数据的压缩与存储优化是提高系统性能的一个重要环节。
一、Redis中的数据压缩技术在Redis中，采用数据压缩的方式可以显著减少内存占用，并提高存储密度。
下面介绍几种常见的Redis数据压缩技术：1. 字符串压缩Redis中的字符串数据类型，通常可以利用压缩算法进行压缩。
例如，可以使用LZF算法对字符串进行压缩，有效减少存储空间。
同时，在存储数据时，也可以设置合适的编码方式，如使用int编码代替字符串编码，以达到减少存储空间的目的。
2. 压缩列表在Redis中，列表数据类型可以使用压缩列表进行存储。
压缩列表会对列表中的元素进行压缩，减少存储空间。
通过使用连续内存块存储数据，并采用特定的编码方式，可以在保证数据完整性的前提下，降低存储开销。
3. 压缩集合Redis中的集合数据类型，也可以使用压缩算法进行存储。
通过对集合中的元素进行压缩，可以减少存储空间，并提高存储效率。
二、Redis存储优化策略除了使用数据压缩技术外，还可以通过优化存储策略，进一步提高Redis的性能和存储效率。
下面介绍几种常见的Redis存储优化策略：1. 使用哈希表在Redis中，可以使用哈希表进行存储。
通过将相关的数据进行分组，可以提高数据的访问效率。
在存储大量数据时，使用哈希表可以更快地定位到具体的数据存储位置，提高系统的读写性能。
2. 冷数据淘汰对于一些很少访问的数据，可以使用冷数据淘汰策略。
通过设置合适的数据过期时间，将长时间未被访问的数据从缓存中淘汰，释放存储空间。
这样可以确保缓存中的数据都是热数据，提高系统的缓存命中率。
3. 数据分片在面对大规模数据存储时，可以考虑使用数据分片的方式进行存储。
通过将数据分散存储在多个Redis节点中，可以提高系统的存储容量和读写性能。
Redis缓存的性能优化与调优技巧
Redis缓存的性能优化与调优技巧Redis是一种高性能、基于内存的Key-Value存储系统，被广泛应用于缓存、队列、消息中间件等场景。
为了确保应用的性能和可靠性，合理地优化和调优Redis缓存是非常重要的。
本文将介绍一些Redis缓存的性能优化与调优技巧，旨在提高系统的吞吐量和响应速度。
一、减少网络开销由于Redis通常是作为独立的服务器运行，应用需要通过网络连接Redis来读写数据。
为了减少网络开销，可以采取以下措施：1. 使用连接池：通过维护一个连接池，应用程序可以重复使用已建立的Redis连接，避免频繁地创建和关闭连接，从而减少网络开销。
2. 批量操作：通过将多个命令合并成一个批量操作，可以减少网络往返的次数，提高系统性能。
二、选择合适的数据结构Redis提供了多种数据结构，如字符串、列表、哈希、集合和有序集合。
选择合适的数据结构可以提高系统的性能和效率：1. 字符串：适用于存储单个数值或者较小的数据块。
2. 列表：适用于按照先后顺序存储一系列数据，可以实现消息队列的功能。
3. 哈希：适用于存储对象的字段和值，可以快速读写单个字段。
4. 集合：适用于存储无序并且唯一的元素集合。
5. 有序集合：适用于存储有序的元素集合，并可以根据指定条件快速地获取部分元素。
三、优化内存使用由于Redis是基于内存的存储系统，内存的使用情况直接影响系统的性能和可扩展性。
以下是一些优化内存使用的技巧：1. 合理设置过期时间：对于不需要长期存储的数据，可以设置适当的过期时间，让Redis自动删除过期的数据。
2. 使用压缩列表：压缩列表是一种紧凑存储多个元素的数据结构，在某些场景下可以减少内存的占用。
3. 分批导入数据：当需要导入大量数据到Redis中时，可以将数据分批导入，避免一次性导入导致内存溢出。
四、合理配置持久化机制Redis提供了多种持久化机制，如RDB快照和AOF日志。
通过合理配置持久化机制可以提高系统的数据可靠性和恢复能力：1. 调整RDB快照策略：RDB快照是将Redis数据保存到硬盘上的一种持久化方式。
redis 作用
redis 作用Redis，全称为Remote Dictionary Server，是一个开源的高性能键值对存储系统。
作为一种内存数据库，Redis的最大特点就是速度快。
相比于传统的磁盘数据库，内存数据库的读写速度要快得多。
而Redis作为一种基于内存的数据库，将数据存储在内存中，对于读写操作来说，可以实现一定的QPS（每秒查询率），大大提高了数据的读写效率。
除此之外，Redis还对内存的使用进行了一些优化，能够有效地减少内存的占用，提高内存的利用率。
在实际应用中，Redis具有以下几个主要作用：1. 缓存加速：Redis最常见的应用就是作为缓存系统使用。
将经常访问的数据存储在Redis中，可以大大提高系统的响应速度。
与传统的磁盘缓存相比，Redis由于数据存储在内存中，速度更快，能够处理更高的并发请求。
而且，Redis还支持一些高级数据结构，如Set、List、Hash等，这些结构可以更好地满足不同场景下的需求。
2. 分布式锁：在分布式系统中，经常会遇到并发写问题，为了解决这个问题，可以使用Redis的分布式锁。
当一个请求需要对共享资源进行写操作时，可以先尝试获取锁，只有成功获取锁的请求才能够进入临界区，避免了多个请求同时对共享资源进行写操作导致的数据一致性问题。
3. 发布订阅：Redis还可以用作消息中间件，实现消息的发布和订阅功能。
当一个应用程序需要将消息发送给多个订阅者时，可以将消息发布到Redis的频道中，所有订阅该频道的客户端都能够收到消息。
这种发布订阅模式可以实现解耦，一方面降低了系统间的依赖，另一方面提高了系统的可伸缩性。
4. 数据持久化：Redis不仅可以将数据存储在内存中，还可以将数据持久化到磁盘中，以防止内存故障导致的数据丢失。
Redis提供了两种数据持久化方式，分别是快照持久化和日志持久化。
快照持久化是通过将内存中的数据定期保存到磁盘上的一个快照文件中，以防止系统故障时数据丢失。
redis 压缩列表减少内存占用原理
redis 压缩列表减少内存占用原理Redis是一个开源的内存数据库，被广泛用于各种应用场景中。
在使用Redis时，内存占用是一个重要的考虑因素。
为了减少内存的占用，Redis引入了压缩列表这一数据结构。
压缩列表是一种由连续内存块构成的数据结构，可以存储多个键值对。
它的设计目标是在保证高效使用内存的同时，提供快速的读写操作。
压缩列表通过灵活地调整内存布局和数据存储方式，实现了高效的内存压缩。
压缩列表的原理是将连续的相同类型的数据（如字符串、整数）紧凑地存储在一起，并使用特殊的编码方式来表示数据的类型和长度。
这样一来，重复的数据可以被共享，从而减少了内存占用。
具体来说，压缩列表通过以下几个方面减少内存占用：1. 压缩相同类型的数据：当连续的多个数据具有相同的数据类型时，压缩列表会将它们合并为一个块，只存储一次数据类型信息，并使用特殊的编码方式存储数据长度。
2. 压缩整数数据：Redis中的整数数据可以是8位、16位或32位的有符号整数。
压缩列表会使用适当的编码方式存储整数数据，以便节省内存空间。
3. 压缩字符串数据：对于较短的字符串数据，压缩列表会使用紧凑的方式存储，而不是使用完整的字符串对象。
4. 动态调整内存布局：压缩列表会根据实际数据的大小和类型，动态调整内存布局。
它可以根据需要扩展或缩小内存块的大小，以适应不同大小的数据。
通过以上优化，Redis的压缩列表可以显著降低内存占用。
在实际应用中，开发人员可以通过合理使用压缩列表和其他数据结构，来优化内存使用效率，提高系统性能。
Redis的压缩列表通过灵活的内存布局和数据存储方式，实现了高效的内存压缩。
它的设计原理是将相同类型的数据紧凑地存储在一起，并使用特殊的编码方式来表示数据类型和长度。
通过这种方式，Redis能够在保证读写性能的同时，最大限度地减少内存占用。
Redis性能优化措施
Redis性能优化措施Redis是一款性能非常出色的开源缓存数据库，由于其高速度、高可用性和可伸缩性，越来越多的企业开始使用它来缓解应用程序和网络运行的负担。
但是，当数据量和用户数量达到一定程度时，Redis也会遇到性能问题。
为了解决这些问题，我们需要采取一些Redis性能优化措施。
本文将介绍一些常见的Redis性能优化措施，帮助用户更好地利用Redis。
1.使用SSL加密连接Redis默认情况下不支持SSL协议，这意味着在传输过程中，没有加密保护。
如果您的Redis实例存储着敏感数据（如用户凭据、支付信息等），那么这是非常危险的。
使用SSL加密连接将加密所有Redis的数据传输，使得数据更加安全。
可以通过安装与Redis连接，例如stunnel等第三方SSL代理，以使Redis连接通过SSL进行加密。
2.启用持久化持久化是Redis系统的关键部分之一。
在Redis中使用持久化可以将内存中的数据保存到磁盘上，以保护数据的持久性和可恢复性。
Redis支持两种持久化方式：RDB和AOF。
其中，RDB根据指定的时间间隔或数据集的更新频率，将所有数据以快照的形式写入磁盘。
而AOF在Redis执行写命令时，将命令及其参数追加到文件的末尾中。
这两种持久化方式都各有优缺点，可以根据具体情况选择实现。
3.控制内存使用情况Redis的内存一般都是向操作系统申请并分配的，当空间被耗尽时，Redis会将数据保存到磁盘并释放掉部分内存。
但是，这种处理方式会影响Redis的写操作性能。
因此，为了避免影响Redis 的速度，需要使用一些内存管理工具来对内存进行控制。
例如，我们可以使用Redis的maxmemory参数设置Redis规划使用的最大内存。
此外，我们还可以利用Redis的Lua脚本语言实现内存优化。
4.使用哈希存储在Redis中，哈希表是一种常用的数据结构，可以用于存储键值对数据。
当存储大量数据时，哈希表比其他数据结构（如列表、集合等）更适合。
redis优化技巧与故障排查手段
redis优化技巧与故障排查手段Redis 是一种高性能的 NoSQL 数据库，被广泛应用于缓存、消息队列、计数器等场景中。
在使用 Redis 过程中，我们需要进行优化来提高性能，并且能够快速排查和解决故障。
本篇文章将介绍一些 Redis 优化技巧和故障排查的手段。
一、Redis 优化技巧：1. 使用快照持久化方式：Redis 提供了两种持久化数据的方式，一种是快照持久化（RDB），一种是增量日志持久化（AOF）。
在性能和数据安全性方面，快照持久化更优。
可以根据需求设置快照的触发条件和频率。
2. 使用合适的数据结构：Redis 提供了多种数据结构，如字符串、列表、哈希、集合、有序集合等。
在使用时，需要根据实际场景选择合适的数据结构，以提高查询和存储的效率。
3. 使用 Pipeline 和批量操作：通过使用 Pipeline 和批量操作，可以减少客户端与 Redis 进行的网络交互次数，从而提高性能。
4. 设置合理的过期时间：在使用 Redis 缓存时，需要设置合理的过期时间。
过长的过期时间可能会导致内存消耗过大，而过短的过期时间可能会频繁地重新加载数据，降低性能。
5. 合理使用连接池：在连接 Redis 时，不要每次都建立新的连接，而应使用连接池来管理连接。
连接池可以帮助提高连接的复用率，减少连接的创建和销毁次数，从而提高性能。
6. 使用 Redis 集群和主从复制：当数据量过大或请求量过大时，可以使用 Redis 集群来横向扩展。
同时，使用主从复制可以提高数据的冗余和读写性能。
7. 合理配置 Redis 内存参数：Redis 有一些重要的内存参数，如maxmemory、maxmemory-policy等。
在部署 Redis 时，需要根据实际情况合理配置这些参数，以充分利用系统资源。
二、Redis 故障排查手段：1. 使用日志进行故障排查：Redis 提供了详细的日志信息，可以通过查看日志来判断 Redis 是否发生了故障，以及故障的原因。
Redis缓存的数据压缩与存储优化
Redis缓存的数据压缩与存储优化在现代应用程序中，缓存是提高性能和减少数据库负载的关键组件。
Redis作为一个流行的缓存解决方案，在许多应用中被广泛使用。
然而，随着数据量和流量的增长，如何有效地利用Redis的存储空间成为一个重要的问题。
本文将讨论Redis缓存中数据压缩与存储优化的方法，以减少内存占用并提高性能。
一、数据压缩的概念与实现Redis本身不支持对存储的数据进行压缩，但我们可以利用Redis提供的一些功能和技巧来实现数据的压缩。
1. 选择合适的数据结构在Redis中，我们可以选择存储适当的数据结构来减少内存占用。
例如，对于一些较长的字符串数据，可以考虑使用Redis的哈希数据结构来存储，并将其分为多个小的字段。
这种方式可以减少数据的重复存储，并在一定程度上压缩数据。
2. 使用压缩算法通过将数据进行压缩，我们可以更有效地利用Redis的存储空间。
可以使用诸如Snappy、LZ4或ZSTD等压缩算法来进行数据压缩。
这些算法在压缩效率和压缩速度之间提供了不同的折中选择，可以根据应用的需求进行选择。
3. 分批压缩数据压缩大块的数据可能会消耗较长的时间和较大的计算资源。
因此，可以考虑将数据分成较小的块，并在后台线程中逐个进行压缩。
这样可以减少对Redis主线程的影响，提高系统的可响应性。
二、存储优化的方法在数据压缩的基础上，进一步优化数据的存储方式可以进一步减少内存占用，并提高Redis的性能。
1. 使用合适的数据类型Redis提供了多种数据类型，如字符串、列表、哈希等。
根据应用场景的不同，选择恰当的数据类型可以更好地利用存储空间。
例如，使用列表来存储某些具有相同前缀的数据可以减少重复存储。
2. 使用压缩列表Redis中的列表数据类型支持压缩列表（压缩列表）的存储方式。
压缩列表可以更高效地存储具有相同数据类型的元素，从而减少内存占用。
可以使用`LTRIM`命令来调整列表的大小，删除不必要的元素，并压缩列表的存储。
Redis高并发场景下的性能瓶颈与解决方案
Redis高并发场景下的性能瓶颈与解决方案Redis是一款高性能的内存数据库，广泛应用于各种高并发场景中，如电商秒杀、社交网络、实时推送等。
然而，在高并发环境下，Redis也会面临性能瓶颈的挑战。
本文将探讨Redis在高并发场景下可能出现的性能瓶颈，并提供相应的解决方案。
一、概述Redis的高性能主要得益于其基于内存的存储机制和高效的单线程处理模式。
然而，在高并发场景下，Redis的性能也会受到以下因素的限制：1. CPU资源受限：Redis使用单线程处理请求，对于一些计算密集型的操作，如复杂业务逻辑或大规模集合操作，单线程的处理能力有限，容易出现性能瓶颈。
2. 内存不足：Redis将数据存储在内存中，如果数据量过大，内存不足将会导致Redis频繁进行内存交换，从而影响性能。
3. 网络瓶颈：高并发场景下，网络传输可能成为性能瓶颈，特别是当Redis运行在分布式环境中，各个节点之间的通信频繁造成网络传输压力。
二、性能瓶颈与解决方案针对上述问题，针对性的解决方案如下：1. CPU资源受限在高并发场景下，如果Redis的运算量过大，导致CPU资源受限，可以通过以下方式解决：（1）使用多线程：可以使用Redis Cluster或者主从复制的方式将负载分散到多个Redis实例上，充分利用多核CPU资源。
（2）使用Lua脚本：可以将一些复杂业务逻辑封装成Lua脚本，在Redis服务器端执行，减少网络传输开销和计算逻辑的复杂度。
（3）数据分片：将大规模集合分割成多个小规模集合，使用Redis Cluster或者Hash一致性算法将数据分散存储在不同的节点上，从而减轻单个Redis实例的负载压力。
2. 内存不足当Redis需要处理的数据量过大，导致内存不足时，可以采取以下解决方案：（1）增加内存：可以通过增加Redis服务器的内存容量来缓解内存不足的问题。
如果单个Redis实例的内存已经达到物理限制，可以考虑使用Redis Cluster或者主从复制的方式横向扩展以增加存储容量。
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Redis内存使用优化与存储Redis常用数据类型Redis最为常用的数据类型主要有以下五种：∙String∙Hash∙List∙Set∙Sorted set在具体描述这几种数据类型之前，我们先通过一张图了解下Redis内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的：首先Redis内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value,redisObject最主要的信息如上图所示：type代表一个value 对象具体是何种数据类型，encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式，比如：type=string代表value存储的是一个普通字符串，那么对应的encoding可以是raw或者是int,如果是int则代表实际redis内部是按数值型类存储和表示这个字符串的，当然前提是这个字符串本身可以用数值表示，比如:"123" "456"这样的字符串。
这里需要特殊说明一下vm字段，只有打开了Redis的虚拟内存功能，此字段才会真正的分配内存，该功能默认是关闭状态的，该功能会在后面具体描述。
通过上图我们可以发现Redis使用redisObject来表示所有的key/value数据是比较浪费内存的，当然这些内存管理成本的付出主要也是为了给Redis不同数据类型提供一个统一的管理接口，实际作者也提供了多种方法帮助我们尽量节省内存使用，我们随后会具体讨论。
下面我们先来逐一的分析下这五种数据类型的使用和内部实现方式：∙String常用命令：set,get,decr,incr,mget 等。
应用场景：String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类，这里就不所做解释了。
实现方式：String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。
Hash常用命令：hget,hset,hgetall 等。
应用场景：我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景，比如我们要存储一个用户信息对象数据，包含以下信息：用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储，主要有以下2种存储方式：第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储，这种方式的缺点是，增加了序列化/反序列化的开销，并且在需要修改其中一项信息时，需要把整个对象取回，并且修改操作需要对并发进行保护，引入CAS等复杂问题。
第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿，用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值，虽然省去了序列化开销和并发问题，但是用户ID为重复存储，如果存在大量这样的数据，内存浪费还是非常可观的。
那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题，Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap，并提供了直接存取这个Map成员的接口，如下图：也就是说，Key仍然是用户ID, value是一个Map，这个Map的key是成员的属性名，value是属性值，这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题。
很好的解决了问题。
这里同时需要注意，Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部Map的成员很多，那么涉及到遍历整个内部Map的操作，由于Redis单线程模型的缘故，这个遍历操作可能会比较耗时，而另其它客户端的请求完全不响应，这点需要格外注意。
实现方式：上面已经说到Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap，实际这里会有2种不同实现，这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。
List常用命令：lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等。
应用场景：Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis 的list结构来实现，比较好理解，这里不再重复。
实现方式：Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis 内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。
∙Set常用命令：sadd,spop,smembers,sunion 等。
应用场景：Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。
实现方式：set 的内部实现是一个value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。
∙Sorted set常用命令：zadd,zrange,zrem,zcard等使用场景：Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。
当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。
实现方式：Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score 的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。
常用内存优化手段与参数通过我们上面的一些实现上的分析可以看出redis实际上的内存管理成本非常高，即占用了过多的内存，作者对这点也非常清楚，所以提供了一系列的参数和手段来控制和节省内存，我们分别来讨论下。
首先最重要的一点是不要开启Redis的VM选项，即虚拟内存功能，这个本来是作为Redis存储超出物理内存数据的一种数据在内存与磁盘换入换出的一个持久化策略，但是其内存管理成本也非常的高，并且我们后续会分析此种持久化策略并不成熟，所以要关闭VM功能，请检查你的redis.conf文件中vm-enabled 为no。
其次最好设置下redis.conf中的maxmemory选项，该选项是告诉Redis当使用了多少物理内存后就开始拒绝后续的写入请求，该参数能很好的保护好你的Redis不会因为使用了过多的物理内存而导致swap,最终严重影响性能甚至崩溃。
另外Redis为不同数据类型分别提供了一组参数来控制内存使用，我们在前面详细分析过Redis Hash是value内部为一个HashMap，如果该Map的成员数比较少，则会采用类似一维线性的紧凑格式来存储该Map, 即省去了大量指针的内存开销，这个参数控制对应在redis.conf配置文件中下面2项：含义是当value这个Map内部不超过多少个成员时会采用线性紧凑格式存储，默认是64,即value内部有64个以下的成员就是使用线性紧凑存储，超过该值自动转成真正的HashMap。
hash-max-zipmap-value 含义是当value这个Map内部的每个成员值长度不超过多少字节就会采用线性紧凑存储来节省空间。
以上2个条件任意一个条件超过设置值都会转换成真正的HashMap，也就不会再节省内存了，那么这个值是不是设置的越大越好呢，答案当然是否定的，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)的，而放弃Hash采用一维存储则是O(n)的时间复杂度，如果成员数量很少，则影响不大，否则会严重影响性能，所以要权衡好这个值的设置，总体上还是最根本的时间成本和空间成本上的权衡。
同样类似的参数还有：说明：list数据类型多少节点以下会采用去指针的紧凑存储格式。
说明：list数据类型节点值大小小于多少字节会采用紧凑存储格式。
说明：set数据类型内部数据如果全部是数值型，且包含多少节点以下会采用紧凑格式存储。
最后想说的是Redis内部实现没有对内存分配方面做过多的优化，在一定程度上会存在内存碎片，不过大多数情况下这个不会成为Redis的性能瓶颈，不过如果在Redis内部存储的大部分数据是数值型的话，Redis内部采用了一个shared integer的方式来省去分配内存的开销，即在系统启动时先分配一个从1~n 那么多个数值对象放在一个池子中，如果存储的数据恰好是这个数值范围内的数据，则直接从池子里取出该对象，并且通过引用计数的方式来共享，这样在系统存储了大量数值下，也能一定程度上节省内存并且提高性能，这个参数值n的设置需要修改源代码中的一行宏定义REDIS_SHARED_INTEGERS，该值默认是10000，可以根据自己的需要进行修改，修改后重新编译就可以了。
Redis的持久化机制Redis由于支持非常丰富的内存数据结构类型，如何把这些复杂的内存组织方式持久化到磁盘上是一个难题，所以Redis的持久化方式与传统数据库的方式有比较多的差别，Redis一共支持四种持久化方式，分别是：∙定时快照方式(snapshot)∙基于语句追加文件的方式(aof)∙虚拟内存(vm)∙Diskstore方式在设计思路上，前两种是基于全部数据都在内存中，即小数据量下提供磁盘落地功能，而后两种方式则是作者在尝试存储数据超过物理内存时，即大数据量的数据存储，截止到本文，后两种持久化方式仍然是在实验阶段，并且vm方式基本已经被作者放弃，所以实际能在生产环境用的只有前两种，换句话说Redis目前还只能作为小数据量存储（全部数据能够加载在内存中），海量数据存储方面并不是Redis所擅长的领域。
下面分别介绍下这几种持久化方式：定时快照方式(snapshot)：该持久化方式实际是在Redis内部一个定时器事件，每隔固定时间去检查当前数据发生的改变次数与时间是否满足配置的持久化触发的条件，如果满足则通过操作系统fork调用来创建出一个子进程，这个子进程默认会与父进程共享相同的地址空间，这时就可以通过子进程来遍历整个内存来进行存储操作，而主进程则仍然可以提供服务，当有写入时由操作系统按照内存页(page)为单位来进行copy-on-write保证父子进程之间不会互相影响。