为什么redis小等于39字节的字符串是embstr编码,大于39是raw编码_百度...对于 embstr 和 raw 这两种 encoding 类型 ， 其存储方式还不太一样 。对于 embstr 类型，它将 RedisObject 对象头和 SDS 对象在内存中地址是连在一起的，但对于 raw 类型，二者在内存地址不是连续的 。
raw（优化内存分配的字符串编码）embstr（动态字符串编码），这是因为 Redis 的作者是想通过不同编码实现效率和空间的平衡，然而数据量越大使用的内部编码就越复杂，而越是复杂的内部编码存储的性能就越低 。
二：SDS string作为redis中常用对象之一，普遍用于用户信息缓存等场景 。
embstr是一块连续的内存区域，由redisObject和sdshdr组成 。其中redisObject占16个字节，当buf内的字符串长度是39时，sdshdr的大小为8+39+1=48，那一个字节是\0 。加起来刚好64 。
如何查看redis占用内存大小【redis 字符串 redis字符串占用】Redis参数可以通过“./redis-cli -p 6379 info”命令来查看，下面仅列出重要参数及相关描述 。
先给一个Redis分析内存占用的网址： http：// 这个工具会给我们一个内存占用分析，示例如下图：我们在使用Redis的时候，String 类型是我们使用最多的，他也是唯一的一个非集合类型 。
在redis安装目录下找到redis.conf，打开找到如下行：其中的maxmemory bytes即为最大内存配置项，默认是注释掉的会采用 默认的最大内存大小 ：在64位操作系统下不限制内存大?。?在32位操作系统下最多使用3GB 。
+ 7 不过这个估算极不靠谱，因为 redis 可能将 key 做压缩 ， 此时估算出来的值可能偏大 。下面的命令可以查看 db0 的大?。╧ey 个数），其他的以此类推 。select 0 dbsize 或者使用 info keyspace 同时得到所有 db 信息 。
默认情况下，一个客户端连接到数据库0 。每个数据库都有属于自己的空间，不必担心之间的key冲突 。每个DB没有单独的内存占用量限制，DB可以使用的内存容量受Redis实例的总内存限制 。您可以使用SELECT命令在不同DB之间切换 。
执行如图是命令，查看redis服务是否启动 。执行命令“redis-cli”进入redis命令行界面 。执行命令“dbsize” 。执行命令“flushall”刷新清除 。执行命令“ keys * ”进行验证redis是否为空，可以看到redi数据 。
Redis的各数据类型的内存占用1、其中SDS的保存占用的内存如下所示：在 SDS 中，buf 保存实际数据，而 len 和 alloc 本身其实是 SDS 结构体的额外开销 。
2、redis存储的所有数据都是存在内存中的 ， 包括json数据，因此如果大量存储json数据会占用较多的内存 。json数据还需要进行序列化和反序列化操作，这也会增加redis中使用的CPU和内存负载 。
3、redis中的每一个数据库，都由一个redisDb的结构存储 。其中，redisDb.id存储着redis数据库以整数表示的号码 。redisDb.dict存储着该库所有的键值对数据 。redisDb.expires保存着每一个键的过期时间 。
Redis-动态字符串1、string结构：可以简单任务Redis的String结构是用SDS（简单动态字符串）数据结构来实现的 。
2、String类型是Redis最基本的数据类型，一个Redis字符串Value最多是512M 。，String的数据结构是简单的动态字符串，是可以修改的字符串，内部结构实现上 。
3、String类型对应的简单动态字符串到后面再说，集合类型的底层数据结构主要有 5 种：整数数组、双向链表、哈希表、压缩列表和跳表 。
redis中的数据占用内存大小分析1、原因如下： 如果 used_memory 使用了虚拟内存，如果虚拟内存使用量超过 Redis进程本身占用内存大小 + 程序内存碎片，则 used_memory 值可能大于 used_memory_rss 。
2、其中SDS的保存占用的内存如下所示：在 SDS 中，buf 保存实际数据，而 len 和 alloc 本身其实是 SDS 结构体的额外开销 。
3、控制在20G以下 。服务端有1000多个Redis实例，100+集群，每个实例的内存控制在20G以下 。所以控制在20G以下 。Redis集群解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案 。
4、Redis高性能的根本原理1、redis是非关系型内存数据库数据存储于内存中，内存读取速度非常快，如果只是简单的key-value，内存不是瓶颈 。一般情况下，hash查找可以达到每秒数百万次的数量级 。（2）采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件 。
2、Redis是一种内存高速cache ， 如果使用redis缓存，那经常被访问的内容会被缓存在内存中，需要使用的时候直接从内存调?。?不知道比硬盘调取快了多少倍，并且支持复杂的数据结构 ， 应用于许多高并发的场景中 。
3、redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时 ， 主要有4个点 。网络高并发，高流量的数据处理 。
