insert编码
是集合(set)的类型编码的一种，内部表现为存储有序、不重复的整数集。当集合只包含整数且长度不超过set-max-intset-entries 配置时被启用。执行以下命令查看intset表现:
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对写入整数进行排序，通过O(logn)时间复杂度实现查找和去重操作，intset编码结构如图所示:
字段结构含义:
1. encoding:整数表示类型，根据结合内最长整数值确定类型，整数类型划分为三种，int-16/int-32/int-64
2. length:表示集合元素个数。
3. contents: 整数数组、按从小到大顺序保存。
intset保存的整数类型根据长度划分，当保存的整数超出当前类型时，将会触发自动升级操作且升级后不再做回退。
升级操作将会导致重新申请内存空间，把原有数据按转换类型后拷贝到新数组中。
控制键的数量
当使用redis存储大量数据时，通常会存在大量键，过多的键同样会消耗大量内存。Redis本质是一个数据结构服务器，它为我们提供多种数据结构，如hash、list、set、zset等。使用Redis时不要进入一个误区，大量使用get/set/这样的API，把redis当错memcached使用。
对于存储相同的数据内容利用Redis的数据结构降低外层键的数量，也可以节省大量内存。如图所示，通过在客户端预估键规模，把大量键分组映射到多个hash结构中减低键的数量。
hash结构降低键数量分析:
1. 根据键规模在客户端通过分组映射到一组hash对象中，如存在100万个键，可以映射到1000个hash中，每个hash保存1000个元素。
2. hash的field可用于记录原始key字符串，方便哈希查找。
3. hash的value保存原始值对象，确保不要超过hash-max-ziplist-value限制。
同样的数据使用ziplist编码的hash类型存储比string类型节约内存。
节省内存量随着value空间的减少越来越明显。
hash-ziplist类型比string类型写入耗时，但随着value空间的减少，耗时逐渐降低。
使用hash重构后节省内存量效果非常明显，特别对于存储小对象的场景，内存只有不到原来的1/5 。下面分析这种内存优化技巧的关键点;
1. hash类型节省内存的原理是使用ziplist编码，如果使用hashtable编码方式反而会增加内存消耗。
2 ziplist长度需要控制在1000以内，否则由于存储操作时间复杂度在O(n) 到O(n2)之间，长列表会导致CPU消耗严重，得不偿失。
3. ziplist适合存储小对象，对于大对象不但内存优化效果不明显还会增加命令操作耗时。
4. 需要预估键的规模，从而确定每个hash结构需要存储的元素数量
5. 根据hash长度和元素大小，调整hash-max-ziplist-entries和hash-max-ziplist-value参数，确保hash类型使用ziplist编码
关于hash键和field键的设计:
1. 当键离散度较高时，可以按字符串位截取，把后三位作为哈希的field，之前部分作为哈希的键。
如：key=1948480哈希key=group：hash：1948，哈希field=480。
2. 当键离散度较低时，可以使用哈希算法打散键，
如：使用crc32（key）&10000函数把所有的键映射到“0-9999”整数范围内，哈希field存储键的原始值。
3. 尽量减少hash键和field的长度，如使用部分键内容
使用hash结构控制键的规模虽然可以大幅降低内存，但同样会带来问题，需要提前做好规避处理
1. 客户端需要预估键的规模并设计hash分组规则，加重客户端开发成本。
2. hash重构后所有的键无法再使用超时（expire）和LRU淘汰机制自动删除，需要手动维护删除
3. 对于大对象，如1KB以上的对象，使用hash-ziplist结构控制键数量反而得不偿失
4. 对于大量小对象的存储场景，非常适合使用ziplist编码的hash类型控制键的规模来降低内存
使用ziplist+hash优化keys后，如果想使用超时删除功能，开发人员可以存储每个对象写入的时间，再通过定时任务使用hscan命令扫描数据，找出hash内超时的数据项删除即可