# 28. Redis 数据的存储是如何优化的，如何避免内存碎片？

# 标准答案

Redis 采用 紧凑数据结构（SDS、ZipList、IntSet） 进行高效存储，并通过 内存分配优化（jemalloc） 以及 数据淘汰策略 进行内存管理。为了减少内存碎片，Redis 主要采用：

1. jemalloc 内存分配器：减少内存碎片，提高分配效率。
2. 惰性释放与主动内存回收：避免大对象删除后碎片化。
3. 定期内存整理：触发 activeDefrag 进行内存整理，减少碎片率。
4. 智能数据结构选择：小规模集合使用压缩列表（ZipList）、整数集合（IntSet）等低开销结构，避免指针占用过多内存。

# 答案解析

# 1️⃣ Redis 如何优化数据存储

Redis 是 基于内存的数据库，主要优化点包括：

• 紧凑存储结构（减少冗余）
• 高效内存管理（减少碎片）
• 智能数据结构切换（减少额外开销）

# 🔹（1）智能数据结构优化

Redis 采用 不同的数据结构来存储 Key-Value，并根据数据规模 自动选择最优存储格式 以节省内存。

📌 关键优化点：

• 短小哈希表（Hash）默认使用 ZipList（压缩列表）
• 整数集合（IntSet）避免小型集合的指针开销
• QuickList 结合 ZipList 和 LinkedList，优化 List 存储
• 有序集合（SortedSet）小数据量用 ZipList，大数据量用跳表

# 2️⃣ Redis 如何避免内存碎片

Redis 主要通过 jemalloc 内存分配器 + 内存碎片整理 来优化内存管理。

# 🔹（1）jemalloc 内存分配器

Redis 默认使用 jemalloc 进行高效内存管理，避免 glibc malloc 带来的 碎片化问题。

🔹 jemalloc 主要优化点：

• 内存池机制：按大小分类存储，减少碎片
• 线程局部缓存（tcache）：减少锁竞争，提高性能
• 延迟释放：避免频繁分配/释放导致碎片化
• 合并相邻小块内存：减少外部碎片

📌 示例：Redis 采用 小块内存池 进行分配，例如：

• 16B、32B、64B... 逐步分级
• 避免 malloc/free 频繁申请小块导致碎片

# 🔹（2）惰性释放与主动内存回收

Redis 并不会立即释放已删除的 Key 所占内存，而是：

1. 惰性释放（Lazy-Free）：对象删除时，采用异步回收大对象，避免阻塞主线程。
2. 主动内存回收（activeDefrag）：Redis 4.0+ 提供 内存碎片整理，避免大量小块导致碎片化。

🔹 示例：手动触发碎片整理

CONFIG SET activedefrag yes
INFO memory  # 查看碎片率
 
        @小龙coding: 代码已经复制到剪贴板
    

# 3️⃣ Redis 如何高效管理内存

# 🔹（1）数据淘汰策略

当 Redis 内存不足时，采用 内存淘汰策略：

• volatile-lru：LRU 淘汰最近最少使用的数据（限 TTL）
• allkeys-lru：全局淘汰 LRU
• volatile-random：随机淘汰部分 TTL Key
• allkeys-random：随机淘汰任意 Key
• volatile-ttl：优先淘汰 TTL 低的 Key

📌 优化点：

• 减少 Key 过期时间过长导致的空间浪费
• 合理使用 LRU 机制，提高缓存命中率

# 深入追问

🔹 Redis 采用 jemalloc，而不是 tcmalloc 或 glibc malloc，为什么？
🔹 Redis 如何平衡性能与内存利用率？
🔹 Redis 如何处理大对象（如大 List、Set）导致的内存碎片？

# 相关面试题

🔹 Redis 为什么使用 jemalloc，而不是 glibc malloc？
🔹 Redis 的 ZipList 和 IntSet 如何减少内存占用？
🔹 Redis 4.0 之后的 activeDefrag 如何整理内存碎片？

# 总结

Redis 采用 多种数据结构优化存储，并通过 jemalloc 内存分配器、惰性释放 以及 内存碎片整理（activeDefrag） 来减少碎片，提高存储效率。同时，通过 数据淘汰策略 平衡 性能与内存占用，确保在高并发场景下依然具备高效、稳定的内存管理能力。