embstr 的优势在于创建时少分配一次空间（RedisObject 和 sds 是连续的），删除时少释放一次空间，以及对象的所有数据连在一起，寻找方便；当然缺点也非常明显，如果字符串的长度增加，需要重新分配内存的时候，整个 RedisObject 和 sds 都需要重新分配空间 。修改 embstr 对象的时候，Redis 会将其转换成 raw 格式再进行修改，所以 embstr 对象修改之后的对象，一定是 raw 的 。
应用场景：常规计数都可以使用，可用作缓存、计数、限速等等，比如商品剩余数量，字典表信息，长度不能超过 512MB 。HashHash 对象的底层实现可以是 ziplist 或者 hashtable 。ziplist：在这个数据结构中，是按照 key1, value1, key2, value2 这样的顺序存放来存储的；hashTable：是由 dict 这个结构来实现的 。
（这个结构比较复杂，后面单写一篇来说）应用场景：Hash 适用于存储结构化的对象，可以直接修改这个对象中的某个字段的值；比如用户信息 。ListList 对象的编码可以是 ziplist 或者 linkedlist，从名字上也能看出来两种结构都是啥 。ziplist：是一种压缩链表，它存储数据都是连续地放在内存区域当中 。
linkedlist：是一种双向链表 。应用场景：通常网站上的消息列表，可以使用 List 来进行存储；另外 lrange 命令，从某个元素开始，读取多少个元素，可以看做是分页查询，比如很多网站上那种不断下拉，不断分页的效果 。SetSet 相对于 List 来说，Set 是可以自动排重的；它的编码可以是 intset 或者 hashtable。
intset：是一个整数集合，支持三种长度的整数：int16_t、int32_t、int64_t；集合中的数据长度必须是一致的，比如一个 int16_t 长度的 Set，当插入了一条 int32_t 长度的数据，那么所有的数据都会转成 int32_t 长度（不支持降级） 。hashTable：对于 Set 来说，hashTable 的 value 永远为 NULL 。
应用场景：如果要存储一个列表，同时又需要做数据排重的时候，可以使用 set ；另外，Redis 还为 Set 提供了求交集、并集、差集等操作，比如微博上面的【共同关注】这个功能，就可以用 Set 实现 。ZSet / Sorted Set和 Set 相比，ZSet 增加了一个参数 score，集合中的元素按照 score 进行有序排列 。
有序集合的编码可能两种，一种是 ziplist，另一种是 skipList 与 hashTable 的结合 。ziplist：和 Hash 类似，元素 和 score 都是按顺序存放的；比较适合用于元素内容不大的场景 。skipListhashTable：是一种添加，移除，更新元素等操作更高效的数据结构，这个跳跃表的数据结构，我近期会发一篇文章单独介绍 。
数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql？
【Redis各个数据类型的使用场景,redis数据类型及应用场景】通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql(或其他数据库)的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL 。因为Redis的性能十分优越，可以支持每秒十几万此的读/写操作，并且它还支持持久化、集群部署、分布式、主从同步等，Redis在高并发的场景下数据的安全和一致性，所以它经常用于两个场景：缓存经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据；比如数据字典，业务数据中的热点数据；这样不仅提升查询效率，还可以减少数据库的压力；经常被查询，实时性要求不高数据，比如网站的最新列表、排行榜之类的数据，只需要定时统计一次，然后把统计结果放到Redis中提供查询（请不要使用select top 10 from xxxx） 。
缓存可以方便数据共享，比如我先用电脑网页打开X东，选了两件商品放到购物车里面，再登录手机APP，也是可以看到购物车里面的商品的 。判断数据是否适合缓存到Redis中，可以从几个方面考虑：会经常查询么？命中率如何？写操作多么？数据大小？我们经常采用这样的方式将数据刷到Redis中：查询的请求过来，现在Redis中查询，如果查询不到，就查询数据库拿到数据，再放到缓存中，这样第二次相同的查询请求过来，就可以直接在Redis中拿到数据；不过要注意【缓存穿透】的问题 。
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