本文基本上是对redis官网上内存优化一文的翻译，内存优化
集合类型的特殊编码操作
redis 2.2开始会对一些小的数据集进行进行优化以占用更少的空间，如list,hash,元素为整数的set，有序集的元素个数和最大元素大小小于给定值时，会以一种非常高效的方式进行编码，是占用的内存可以减少10倍（平均5倍）。
对于用户和API来说，这些操作完全是透明的，这是由cpu/内存权衡的，以下是是redis.conf指令调整特殊编码类型的最大元素数和最大元素大小。详情可以在redis.conf配置文件上有说明。
hash-max-zipmap-entries 512 (hash-max-ziplist-entries for Redis >= 2.6) #hash类型的元素最大个数 hash-max-zipmap-value 64 (hash-max-ziplist-value for Redis >= 2.6) #hash类型的最大元素大小 list-max-ziplist-entries 512 #list类型的元素最大个数
list-max-ziplist-value 64 # list类型的最大元素大小 zset-max-ziplist-entries 128 #有序集的最大元素个数 zset-max-ziplist-value 64 #有序集的最大元素大小 set-max-intset-entries 512 #set集合的最大元素个数
如何元素的个数或大小超出配置，将转换成自动编码，如果自己修改配置的化，通常建议作下基准测试。
使用32位系统
使用位与字节操作
redis在2.2版本引入了字节和位操作GETRANGE，SETRANGE，GETBIT和SETBIT。这些命令可以将字符串类型视作字节数组。使用它们可以更加节约内存使用。如使用一个bit位来保存用户性别信息：0为男，1为女。
尽可能使用hash类型
如上提到的，hash类型在小的集合下会被特殊编码，可以增加内存使用效率。因此，应当使用hash来表示数据。例如，在一个web应用中，应当使用一个hash保存一个对象，而不是使用许多代表用户属性的key来表示用户属性。如user-100001{age:19, sex:1, adress: 杭州}，而不是user.age-100001:19这种键值对来保存用户信息。
使用hash抽象一个节省内存的键值存储
我们可以使用redis来对普通的键值存储来进行建模，其中值可以是字符串，这不仅比普通的键值存储有更高的内存效率，而且比memcached更加高效。
让我们从一些事实开始，在少量的数据下，使用key-value表示的化比使用hash来表示占用了更多的内存。
很多情况下hash表比较小，只包含几个字段。当hash比较小时，会被编码为O(N)的数据结构，如具有长度前缀的键值对数组。由于我们只有在N很小的时候才这样做，所以Hget和HSET的平均时间还是O(1)。
只从时间复杂度来说，这种解释并不充分，但是常量时间方面来看确实如此，应为数组结构与cpu的缓存能在一起发挥的很好（数组结构比hash的局部缓存性能好）。
但是由于hash的key功能没有redis的齐全，如不能有过期时间、并且只能时字符串。