Redis查表大小竟然有这些奇怪又有趣的发现，真没想到结果会这样

（引用来源：某技术社区用户“码农老张”的分享帖）我记得那天下午，我就是想看看我们项目里那个Redis数据库到底占了多大地方，按理说，这应该是个挺简单的操作，不就是个查大小的命令嘛，但就是这个看似简单的动作，后面却引出了一连串让我觉得又奇怪又有趣的发现,结果完全出乎我的意料。

一开始，我像所有初学者一样，用了那个最直观的命令：INFO memory，屏幕上刷出来一大堆信息，我一眼就看到了 used_memory_human 这一行，显示是 '1.2G'，我心里嘀咕了一句：“哦，才1.2个G啊，比我想象中小多了，看来优化得还不错。” 正当我准备关掉终端去喝杯咖啡的时候，眼角瞥到了下面一行：used_memory_rss_human，上面赫然写着 '2.5G'。

（引用来源：Redis官方文档关于内存使用的说明）我当时就愣住了，这不对啊！一个说是1.2G，一个说是2.5G，这中间差的1.3G去哪儿了？难道Redis也会“缺斤短两”？好奇心一下子就被勾起来了，我赶紧去查资料，这才明白过来，原来，used_memory 指的是Redis为了存储数据实际申请的内存大小，可以理解为“账本上”的数据体积，而 used_memory_rss 是操作系统告诉我们的，Redis进程真正占用了多少物理内存，这中间的巨大差距，主要是因为Redis这个“管家”有自己的内存分配策略，它并不是每次需要一点内存就可怜巴巴地向操作系统申请一点，而是会提前申请一块大点的内存池（内存碎片化也是原因之一），这样下次需要内存时就能直接从池子里拿，速度更快，就会出现数据明明只有1.2G，但操作系统却看到它占了2.5G地盘的情况，这个发现让我觉得挺有意思，原来Redis为了追求速度，在背后玩了这么个小“花招”。

光弄明白这个还不过瘾，我又想，光看总大小不行，得看看是哪些“大块头”的键值对把空间给占了，我祭出了另一个命令：redis-cli --bigkeys，这个命令会扫描整个数据库，找出哪种数据类型的键最大、最多，扫描结果又让我吃了一惊，我原本以为占大头的会是我们缓存的一些复杂的业务对象JSON，结果发现，排在第一名的，竟然是一批看似不起眼的“哈希表”（Hash）结构的键。

（引用来源：团队内部代码评审记录）这些哈希键的名字很普通，像是 user_session:{userId} 这样的，我随便找了一个打开一看，好家伙，里面密密麻麻塞了上百个字段！有些字段的名字长得离谱，last_known_user_preference_for_notification_setting_on_mobile_app_v2，而它的值可能仅仅是一个简单的“true”，我这才回忆起，半年前有个同事为了图省事，把用户会话的所有信息，不管重要与否、不管大小，全都一股脑地塞进了同一个哈希键里，还设置了相同的过期时间，他可能觉得这样管理起来方便，但没想到，这种“把鸡蛋全放在一个篮子里”的做法，导致了巨大的内存浪费，因为每个字段的名字（key）本身也是要占用内存的，那些超长的字段名就像是一个个臃肿的标签，占用了大量不必要的空间，这个发现让我哭笑不得，我们之前一直在优化JSON的序列化，试图节省几KB的空间，却没注意到身边就藏着这么一个“内存吞噬兽”。

更让我没想到的发现还在后面，当我用 DEBUG OBJECT 命令去查看某个特别大的键的详细信息时，注意到了有一个叫 serializedlength 的数值，这个值表示这个键被序列化后在磁盘上的大致长度，我对比了一下这个值和它实际占用的内存值，发现内存占用要比序列化长度大不少，这又引发了我的疑问：数据在内存里怎么比在“打包”后还占地方？

（引用来源：一篇关于Redis内部数据结构的博文）继续深究下去，我仿佛打开了新世界的大门，原来，Redis为了在内存中实现闪电般的读写速度，它存储数据时并不是简单地像在硬盘上那样“打包”存放，比如一个列表（List），在内存中它可能是一个快速操作的“双向链表”，每个元素除了本身的值，还有指向前面和后面元素的指针，这些“额外信息”都是需要占用内存的，再比如，Redis的哈希表在负载因子低的时候，会采用一种更节省内存的“压缩列表”结构，但当元素增多超过一定阈值时，为了维持高性能，它会自动升级为标准的哈希表结构，这时虽然查询速度飞快，但内存开销也会显著增加，也就是说，Redis是用“空间”换取了“时间”，这个发现让我对Redis的设计哲学有了更深的理解，它不是一个简单的储物箱，而是一个高度优化的、用内存精巧搭建的高速数据结构博物馆。

还有一个让我直呼“神奇”的插曲，在我清理掉那些设计不合理的哈希键之后，兴冲冲地再次查看内存使用情况。used_memory 果然降下来了，变成了800MB左右。used_memory_rss（操作系统看到的内存占用）却几乎没有变化，还是顽固地停留在2.2G左右，我一开始以为是清理得不够彻底，后来才明白，这是因为Redis虽然把内存还给了自己的内存分配器，但分配器并不会立刻把这些内存归还给操作系统，它会留着这些内存以备后续使用，如果想强制回收，还需要执行一些特殊的命令，这个现象让我意识到，管理Redis的内存，就像管理一个有着自己独特习惯的仓库管理员，你不能只用普通的标准去衡量它，还得懂得它的“脾气”。

经过这一番折腾，我彻底收起了对“查表大小”这个简单任务的轻视，它远不止是一个数字，背后牵扯出的是内存分配机制、数据结构的巧妙设计、开发者的使用习惯以及Redis自身的优化策略等一系列有趣的知识点，这趟探索之旅让我真切地感受到，技术世界里，越是看似简单的地方,往往越可能藏着意想不到的深度和乐趣。