4）Set常用命令：sadd/spop/smembers/sunion等；应用场景：Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的；实现方式：set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因 。
5）Sorted Set常用命令：zadd/zrange/zrem/zcard等；应用场景：Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序 。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的 。
实现方式：Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单 。2、内存管理机制不同在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的 。
这是和Memcached相比一个最大的区别 。当物理内存用完时，Redis可以将一些很久没用到的value交换到磁盘 。Redis只会缓存所有的key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘 。
然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除 。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据 。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的 。同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改 。
当从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方 。这里就存在一个I/O线程池的问题 。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应 。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适 。
但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的 。所以Redis运行我们设置I/O线程池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间 。对于像Redis和Memcached这种基于内存的数据库系统来说，内存管理的效率高低是影响系统性能的关键因素 。
传统C语言中的malloc/free函数是最常用的分配和释放内存的方法，但是这种方法存在着很大的缺陷：首先，对于开发人员来说不匹配的malloc和free容易造成内存泄露；其次频繁调用会造成大量内存碎片无法回收重新利用，降低内存利用率；最后作为系统调用，其系统开销远远大于一般函数调用 。所以，为了提高内存的管理效率，高效的内存管理方案都不会直接使用malloc/free调用 。
Redis和Memcached均使用了自身设计的内存管理机制，但是实现方法存在很大的差异，下面将会对两者的内存管理机制分别进行介绍 。Memcached默认使用Slab Allocation机制管理内存，其主要思想是按照预先规定的大小，将分配的内存分割成特定长度的块以存储相应长度的key-value数据记录，以完全解决内存碎片问题 。
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