insert編碼
是集合(set)的類型編碼的一種，內部表現爲存儲有序、不重複的整數集。當集合只包含整數且長度不超過set-max-intset-entries 配置時被啓用。執行以下命令查看intset表現:
redis> sadd set:test 3 4 2 6 8 9 2
(integer) 6
redis> object encoding set:test
"intset"
redis> smembers set:test
"2" "3" "4" "6" "8" "9"
redis> config set set-max-intset-entries 6
OK
redis> sadd set:test 5
"hashtable"
redis> smembers set:test
"8" "3" "5" "9" "4" "2" "6"
以上命令可以看出intset對寫入整數進行排序，通過O(logn)時間複雜度實現查找和去重操作，intset編碼結構如圖所示:
字段結構含義:
1. encoding:整數表示類型，根據結合內最長整數值確定類型，整數類型劃分爲三種，int-16/int-32/int-64
2. length:表示集合元素個數。
3. contents: 整數數組、按從小到大順序保存。
intset保存的整數類型根據長度劃分，當保存的整數超出當前類型時，將會觸發自動升級操作且升級後不再做回退。
升級操作將會導致重新申請內存空間，把原有數據按轉換類型後拷貝到新數組中。
控制鍵的數量
當使用redis存儲大量數據時，通常會存在大量鍵，過多的鍵同樣會消耗大量內存。Redis本質是一個數據結構服務器，它爲我們提供多種數據結構，如hash、list、set、zset等。使用Redis時不要進入一個誤區，大量使用get/set/這樣的API，把redis當錯memcached使用。
對於存儲相同的數據內容利用Redis的數據結構降低外層鍵的數量，也可以節省大量內存。如圖所示，通過在客戶端預估鍵規模，把大量鍵分組映射到多個hash結構中減低鍵的數量。
hash結構降低鍵數量分析:
1. 根據鍵規模在客戶端通過分組映射到一組hash對象中，如存在100萬個鍵，可以映射到1000個hash中，每個hash保存1000個元素。
2. hash的field可用於記錄原始key字符串，方便哈希查找。
3. hash的value保存原始值對象，確保不要超過hash-max-ziplist-value限制。
同樣的數據使用ziplist編碼的hash類型存儲比string類型節約內存。
節省內存量隨着value空間的減少越來越明顯。
hash-ziplist類型比string類型寫入耗時，但隨着value空間的減少，耗時逐漸降低。
使用hash重構後節省內存量效果非常明顯，特別對於存儲小對象的場景，內存只有不到原來的1/5 。下面分析這種內存優化技巧的關鍵點;
1. hash類型節省內存的原理是使用ziplist編碼，如果使用hashtable編碼方式反而會增加內存消耗。
2 ziplist長度需要控制在1000以內，否則由於存儲操作時間複雜度在O(n) 到O(n2)之間，長列表會導致CPU消耗嚴重，得不償失。
3. ziplist適合存儲小對象，對於大對象不但內存優化效果不明顯還會增加命令操作耗時。
4. 需要預估鍵的規模，從而確定每個hash結構需要存儲的元素數量
5. 根據hash長度和元素大小，調整hash-max-ziplist-entries和hash-max-ziplist-value參數，確保hash類型使用ziplist編碼
關於hash鍵和field鍵的設計:
1. 當鍵離散度較高時，可以按字符串位截取，把後三位作爲哈希的field，之前部分作爲哈希的鍵。
如：key=1948480哈希key=group：hash：1948，哈希field=480。
2. 當鍵離散度較低時，可以使用哈希算法打散鍵，
如：使用crc32（key）&10000函數把所有的鍵映射到“0-9999”整數範圍內，哈希field存儲鍵的原始值。
3. 儘量減少hash鍵和field的長度，如使用部分鍵內容
使用hash結構控制鍵的規模雖然可以大幅降低內存，但同樣會帶來問題，需要提前做好規避處理
1. 客戶端需要預估鍵的規模並設計hash分組規則，加重客戶端開發成本。
2. hash重構後所有的鍵無法再使用超時（expire）和LRU淘汰機制自動刪除，需要手動維護刪除
3. 對於大對象，如1KB以上的對象，使用hash-ziplist結構控制鍵數量反而得不償失
4. 對於大量小對象的存儲場景，非常適合使用ziplist編碼的hash類型控制鍵的規模來降低內存
使用ziplist+hash優化keys後，如果想使用超時刪除功能，開發人員可以存儲每個對象寫入的時間，再通過定時任務使用hscan命令掃描數據，找出hash內超時的數據項刪除即可