《Redis 对象编码与内存优化：listpack 与编码转型》

// 简化后的 redisObject 结构（Redis 6+ 用位域压缩）
typedef struct redisObject {
    unsigned type:4;       // 数据类型: string/list/hash/set/zset
    unsigned encoding:4;   // 底层编码: int/embstr/listpack/...
    unsigned lru:LRU_BITS; // 记录访问时间，用于淘汰
    int refcount;          // 引用计数，0 时释放
    void *ptr;             // 指向底层数据结构
} robj;

# 逻辑类型相同，底层编码不同
TYPE myhash            # hash
OBJECT ENCODING myhash # listpack（小数据）→ hashtable（大数据）

SET n 100
OBJECT ENCODING n        # int      64 位内可用整数
SET s hello
OBJECT ENCODING s        # embstr   <= 44 字节短字符串
SET t "$(python3 -c 'print("x"*100)')"
OBJECT ENCODING t        # raw      超过 44 字节

# int → raw：整数追加字符后编码被破坏
APPEND n abc
OBJECT ENCODING n        # raw

# embstr 只读不可变：修改后转 raw
SET s hello
APPEND s world
OBJECT ENCODING s        # raw

# 创建 List 并观察编码
RPUSH mylist a b c d
OBJECT ENCODING mylist   # listpack（Redis 7+）

# 大量元素时
RPUSH biglist $(seq 1 100000)
OBJECT ENCODING biglist   # quicklist

HSET h f1 v1 f2 v2
OBJECT ENCODING h          # listpack

# 观察 listpack 布局（紧凑排列）
# |len|f1|v1|f2|v2|...|end|

# 超过任一阈值即转 hashtable
hash-max-listpack-entries 128      # 字段数阈值
hash-max-listpack-value 64         # 单字段值字节数阈值

# 突破阈值后
for i in $(seq 1 200); do HSET bighash f$i v$i; done
OBJECT ENCODING bighash            # hashtable

SADD myset 1 2 3 4 5
OBJECT ENCODING myset        # intset

# 插入大整数或字符串会破坏 intset
SADD myset 99999999999999999999
OBJECT ENCODING myset        # hashtable

# intset 特性：全整数有序、二分查找 O(log N)、内存定长紧凑
# 插入非整数/超范围数 → 立即升级

ZADD z 1 a 2 b 3 c
OBJECT ENCODING z            # listpack（小数据，Redis 7+）
# 大数据时
# object encoding: skiplist

# skiplist 结构
# dict:  member -> score   （快速定位分数）
# skiplist: score 排序链表  （范围查询）

# 小 ZSet 用 listpack 紧凑存储（member+score 交替）
ZADD bigz $(for i in $(seq 1 500); do echo $i member$i; done)
OBJECT ENCODING bigz             # skiplist

# 编码升级是单向的：小升大之后不会因数据减少而降级
SADD s 1 2 3
OBJECT ENCODING s          # intset
SADD s a                   # 转 hashtable
SREM s a
OBJECT ENCODING s          # 仍是 hashtable，不回 intset

# 对象信息命令
OBJECT ENCODING key        # 底层编码
OBJECT REFCOUNT key        # 引用计数
OBJECT IDLETIME key        # 空闲秒数（配合 LRU）
OBJECT FREQ key            # 访问频率（LFU）

# 批量观察
redis-cli --scan --pattern "user:*" | \
  while read k; do echo -n "$k "; redis-cli object encoding "$k"; done

# 用 redis-cli --bigkeys 找出大 key 与编码分布
redis-cli --bigkeys
# 输出各类型最大 key、其编码、元素数量

# 生产上定期抽检
# 1. 统计各类型编码分布
# 2. 定位异常（如 3 字段的 hash 竟用 hashtable）
# 3. 结合内存优化手段处理

# 共享整数：0~9999 的整数对象全局共享
SET a 100
OBJECT REFCOUNT a       # 引用计数很高（共享）
# 大整数/字符串则不共享

# 惰性删除（访问时查）+ 定期删除（每 100ms 抽样）+ 主动碎片整理
CONFIG SET activedefrag yes

# 删除大 key 时避免阻塞主线程
UNLINK bigkey            # 异步释放内存

# 案例：1 亿条 user:xxx:field 散列字符串 → 聚合为 Hash
# 优化前：1 亿个 key，元数据约 100MB+
# 优化后：2500 万 Hash，每个 4 字段，内存降 40%+