在讨论Redis内存压缩的时候，我们需要了解一下几个Redis的相关知识。
压缩列表 ziplist
Redis的ziplist是用一段连续的内存来存储列表数据的一个数据结构，它的结构示例如下图
压缩列表组成示例--截图来自《Redis设计与实现》
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zlbytes: 记录整个压缩列表使用的内存大小
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zltail: 记录压缩列表表尾距离起始位置有多少字节
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zllen: 记录压缩列表节点数量，值得注意的一点是，因为它只占了2个字节，所以最大值只能到65535，这意味着压缩列表长度大于65535的时候，就只能通过遍历整个列表来计算长度了
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zleng: 压缩列表末端标志位，固定值为
OxFF -
entry1-N: 压缩列表节点, 具体结构如下图
压缩列表节点组成示例--截图来自《Redis设计与实现》
其中
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previous_entry_length: 上一个节点的长度
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encoding: content的编码以及长度
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content: 节点数据
当我们查找一个节点的时候，主要进行一下操作:
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根据zltail获取最后一个节点的位置
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判断当前节点是否是目标节点
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如果是，则返回数据
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如果不是，则根据previous_entry_length计算上一个节点的起始位置，然后重新进行步骤2判断
通过上述的描述，我们可以知道，ziplist每次数据更新的复杂度大约是O(N)，因为它需要对N个节点进行内存重分配，查找一个数据的时候，复杂度是O(N)，最坏情况下需要遍历整个列表。
什么情况下会使用到ziplist呢？
Redis会使用到ziplist的数据结构是Hash与List。
Hash结构使用ziplist作为底层存储的两个条件是:
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所有的键与值的字符串长度都小于64字节的时候
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键与值对数据小于512个
只要上述条件任何一个不满足，Redis就会自动将这个Hash对象从ziplist转换成hashtable。但这两个阈值可以通过修改配置文件中的hash-max-ziplist-value与hash-max-ziplist-entries来变更。
List结构使用ziplist的条件与Hash结构一样，当条件不满足的时候，会从ziplist转换成linkedlist，同样我们可以修改list-max-ziplist-value与hash-max-ziplist-entries来使用不同的阈值。
为什么Hash与List会使用ziplist来存储数据呢？
因为
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ziplist会比hashtable与ziplist节省跟多的内存
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内存中以连续块方式保存的数据比起hashtable与linkedlist使用的链表可以更快的载入缓存中
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当ziplist的长度比较小的时候，从ziplist读写数据的效率比hashtable或者linkedlist的差异并不大。
本质上，使用ziplist就是以时间换空间的一种优化，但是他的时间损坏小到几乎可以忽略不计，但却能带来可观的内存减少，所以满足条件时，Redis会使用ziplist作为Hash与List的存储结构。
实战
我们先抛出问题，在广告程序化交易的过程中，我们经常需要为一个广告投放计划定制人群包，其存储的形式如下:
人群包ID => [设备ID_1, 设备ID_2 ... 设备ID_N]
其中，人群包ID是Long型整数，设备ID是经过MD5处理，长度为32。在业务场景中，我们需要判断一个设备ID是否在一个人群包中，来决定是否投放广告。另外，Redis 系列面试题和答案全部整理好了，微信搜索Java技术栈，在后台发送：面试，可以在线阅读。
在传统的使用Redis的场景, 我们可以使用标准的KV结构来存储定向包数据，则存储方式如下:
{人群包ID}_{设备ID_1} => true
{人群包ID}_{设备ID_2} => true
如果我们想使用ziplist来继续内存压缩的话，我们必须保证Hash对象的长度小于512，并且键值的长度小于64字节。我们可以将KV结构的数据，存储到预先分配好的bucket中。
我们先预估下，整个Redis集群预计容纳的数据条数为10亿，那么Bucket的数量的计算公式如下:
bucket_count = 10亿 / 512 = 195W
那么我们大概需要200W个Bucket(预估Bucket数量需要多预估一点，以防触发临界值问题） 我们先以下公式计算BucketID:
bucket_id = CRC32(人群包ID + "_" + 设备ID) % 200W
那么数据在Redis的存储结构就变成
bucket_id => {
{人群包ID}_{设备ID_1} => true
{人群包ID}_{设备ID_2} => true
}
这样我们保证每个bucket中的数据项都小于512，并且长度均小于64字节。
我们以2000W数据进行测试，前后两者的内存使用情况如下:
| 数据集大小 | 存储模式 | Bucket数量 | 所用内存 | 碎片率 | Redis占用的内存 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2000W | 压缩列表 | 200W | 928M | 1.38 | 1.25G |
| 2000W | 压缩列表 | 5W | 785M | 1.48 | 1.14G |
| 2000W | 直接存储 | - | 1.44G | 1.03 | 1.48G |
在这里需要额外引入一个概念 – 内存碎片率。
内存碎片率 = 操作系统给Redis分配的内存 / Redis存储对象占用的内存
因为压缩列表在更新节点的时候，经常需要进行内存重分配，所以导致比较高的内存碎片率。我们在做技术方案比较的时候，内存碎片率也是非常需要关注的指标之一。
但有很多手段可以减少内存碎片率，比如内存对其，甚至更极端的直接重做整个Redis内存（利用快照或者从节点来重做内存）都能有效的减低内存碎片率。
我们在本次实验中，因为存储的数值比较大（单个KEY约34个字节），所以实际节省内存不是很多，但依然能节约35%-50%的内存使用。
在实际的生产环境中，我们根据应用场景合理的设计压缩存储结构，部分业务甚至能达到节约70%的内存使用的效果。
压缩列表能节省多少内存？
我们现在知道压缩列表是通过将节点紧凑的排列在内存中，从而节省掉内存的。但他究竟节省了哪些内存从而能达到惊人的压缩率呢？
首先为了明白这个细节，我们需要知道普通Key-Value结构在Redis中是如何存储的。
typedef struct redisObject {
unsigned type:4; // 对象的类型
unsigned encoding:4; // 对象的编码
unsigned lru:LRU_BITS; // LRU类型
int refcount; // 引用计数
void *ptr; // 指向底层数据结构的指针
} robj;
Redis所有的对象都是通过上述结构来存储, 假设我存储Hello=>World这样一个健值对到Redis中，除了存储本身键值的数据外，还需要额外的24个字节来存储redisObject对象。
而Redis存储字符串使用的SDS数据结构
struct sdshdr8 {
uint8_t len; // 所保存字符串的长度
uint8_t alloc; // 分配的内存数量
unsigned char flags;// 标志位，用于判断sdshdr类型
char buf[]; // 字节数组，用户保存字符串
};
假如字符串的长度无法用unsigned int8来表示的话，Redis会使用能表达更大长度的sdshdr16结构来存储字符串。
并且，为了减少修改字符串带来的内存重分类问题，Redis会进行内存预分配，所以可能你仅仅为了保存五个字符，但Redis会为你预分配10 bytes的内存。
这意味着当我们存储Hello这个字符串的时候，你需要额外的3个以上的字节。
Oh~~~，我只想保存Hello=>World这十个字符的数据，竟然需要的30~40个字节的数据来存储额外的信息，比存储数据本身的大小还多一些。这还没包括Redis维护字典表所需要的额外的内存空间。
那么假设我们用ziplist来存储这个数据，我们仅仅需要额外的2个字节用于存储previous_entry_length与encoding。具体的计算方式可以参考Redis源码或者《Redis设计与实现》第一部分第7章压缩列表。
总结
从以上对比，我们可以看出，在存储越小的数据的时候，使用ziplist来进行数据压缩能得到更好的压缩率。但副作用也很明显，ziplist的更新效率远远低于普通K-V模式，并且会造成额外的内存碎片率。
在Redis中存储大量数据的实践过程中，我们经常会做一些小技巧来尽可能压榨Redis的存储能力。