一、特殊編碼：
自從Redis 2.2之后，很多數據類型都可以通過特殊編碼的方式來進行存儲空間的優化。其中，Hash、List和由Integer組成的Sets都可以通過該方式來優化存儲結構，以便占用更少的空間，在有些情況下，可以省去9/10的空間。
這些特殊編碼對于Redis的使用而言是完全透明的，事實上，它只是CPU和內存之間的一個交易而言。如果內存使用率方面高一些，那么在操作數據時消耗的CPU自然要多一些，反之亦然。在Redis中提供了一組配置參數用于設置與特殊編碼相關的各種閾值，如：
#如果Hash中字段的數量小于參數值，Redis將對該Key的Hash Value采用特殊編碼。
hash-max-zipmap-entries 64
#如果Hash中各個字段的最大長度不超過512字節，Redis也將對該Key的Hash Value采用特殊編碼方式。
hash-max-zipmap-value 512
#下面兩個參數的含義基本等同于上面兩個和Hash相關的參數，只是作用的對象類型為List。
list-max-ziplist-entries 512
list-max-ziplist-value 64
#如果set中整型元素的數量不超過512時，Redis將會采用該特殊編碼。
set-max-intset-entries 512
倘若某個已經被編碼的值再經過修改之后超過了配置信息中的最大限制，那么Redis會自動將其轉換為正常編碼格式，這一操作是非常快速的，但是如果反過來操作，將一個正常編碼的較大值轉換為特殊編碼，Redis的建議是，在正式做之前最好先簡單測試一下轉換效率，因為這樣的轉換往往是非常低效的。
二、BIT和Byte級別的操作：
從Redis 2.2開始，Redis提供了GETRANGE/SETRANGE/GETBIT/SETBIT四個用于字符串類型Key/Value的命令。通過這些命令，我們便可以像操作數組那樣來訪問String類型的值數據了。比如唯一標識用戶身份的ID，可能僅僅是String值的其中一段子字符串。這樣就可以通過GETRANGE/SETRANGE命令來方便的提取。再有就是可以使用BITMAP來表示用戶的性別信息，如1表示male，0表示female。用這種方式來表示100,000,000個用戶的性別信息時，也僅僅占用12MB的存儲空間，與此同時，在通過SETBIT/GETBIT命令進行數據遍歷也是非常高效的。
三、盡可能使用Hash：
由于小的Hash類型數據占用的空間相對較少，因此我們在實際應用時應該盡可能的考慮使用Hash類型，比如用戶的注冊信息，這其中包括姓名、性別、email、年齡和口令等字段。我們當然可以將這些信息以Key的形式進行存儲，而用戶填寫的信息則以String Value的形式存儲。然而Redis則更為推薦以Hash的形式存儲，以上信息則以Field/Value的形式表示。
現在我們就通過學習Redis的存儲機制來進一步證明這一說法。在該篇博客的開始處已經提到了特殊編碼機制，其中有兩個和Hash類型相關的配置參數：hash-max-zipmap-entries和hash-max-zipmap-value。至于它們的作用范圍前面已經給出，這里就不再過多的贅述了。現在我們先假設存儲在Hash Value中的字段數量小于hash-max-zipmap-entries，而每個元素的長度又同時小于hash-max-zipmap-value。這樣每當有新的Hash類型的Key/Value存儲時，Redis都會為Hash Value創建定長的空間，最大可預分配的字節數為:
total_bytes = hash-max-zipmap-entries * hash-max-zipmap-value
這樣一來，Hash中所有字段的位置已經預留，并且可以像訪問數組那樣隨機的訪問Field/Value，他們之間的步長間隔為hash-max-zipmap-value。只有當Hash Value中的字段數量或某一新元素的長度分別超過以上兩個參數值時，Redis才會考慮將他們以Hash Table的方式進行重新存儲，否則將始終保持這種高效的存儲和訪問方式。不僅如此，由于每個Key都要存儲一些關聯的系統信息，如過期時間、LRU等，因此和String類型的Key/Value相比，Hash類型極大的減少了Key的數量(大部分的Key都以Hash字段的形式表示并存儲了)，從而進一步優化了存儲空間的使用效率。
