1、redis中字符串类型的结构：
redis构建了一种名为简单动态字符串（simple dynamic string SDS）的数据抽象类型，默认字符串都是使用这种数据结构保存。整体结构如下：

struct sdshdr{
	//记录buf数组中已使用的字节的数量,等于SDS所保存字符串的长度 int 占用四字节
    int len;
    //记录buf数组中未使用的字节数量 int占用4字节
    int free;
    //字节数组，用户保存字符串;
    //为了表示字节数组的结束，Redis 会自动在数组最后加一个“\0”，
    //这就会额外占用 1 个字节的开销。
    char buf[];
}

a、String内存消耗如图所示:

redis中string redis中string占多少内存_redis


redis有多个数据类型，不同数据类型都有一些相同的元数据需要记录（最后一次访问，被引用次数等）所有会有一个RedisObject的结构体记录这些数据，并指向实际数据。最终一个字符串除去本身实际字符串会多占用25个字节， 所以使用String类型有个比较明显的短板，内存开销比较大，容易产生大内存redis生产RDB导致响应变慢的问题。这个连接可以预估内存占用量： 内存预估b、String数据结构内存分布如图所示：

redis中string redis中string占多少内存_redis中string_02

如果保存的字符串数据小于等于44字节，redisObject和SDS是一块连续的区域，可以避免内存碎片，被称为embstr编码方式；大于44字节就不会再布局到一起，被称为raw编码方式。
2、当面对大量String类型键值对需求如何优化空间分配（内存占用量超过2G得可以考虑）
可以使用集合类型保存这种类型的数据，具体举例如下：
可以采用Hash类型的二级编码方法，就是将一个单值的数据拆分成两部分，前一部分作为集合的key,后一部分作为Hash集合的value值中的key，这样可以将单值数据保存到Hash集合中，实例如下：

/**以图片 ID 1101000060 和图片存储对象 ID 3302000080 为例，
我们可以把图片 ID 的前 7 位（1101000）作为 Hash 类型的键，
把图片 ID 的最后 3 位（060）和
图片存储对象 ID 分别作为 Hash 类型值中的 key 和 value。*/

127.0.0.1:6379> info memory
# Memory
used_memory:1039120
127.0.0.1:6379> hset 1101000 060 3302000080
(integer) 1
127.0.0.1:6379> info memory
# Memory
used_memory:1039136
//使用了16个字节，而原本的直接以id为key,存储对象为值得需要64字节。

在使用Hash类型底层数据结构得时候，Hash会根据两个配置决定底层数据结构。为了充分使用压缩列表精简内存布局，就需要控制Hash集合中得元素个数，具体参数参考如下：
hash-max-ziplist-entries：表示用压缩列表保存时哈希集合中的最大元素个数。
hash-max-ziplist-value：表示用压缩列表保存时哈希集合中单个元素的最大长度。
如果在Hash集合中写入得元素个数超过hash-max-ziplist-entries或者单个元素大小超过hash-max-ziplist-value，redis就会自动把Hash的存储结构转换为哈希表。所以使用Hash要根据实际清空调整存入数据的单个长度和存入集合数据。