Memory optimization trong Redis: các kỹ thuật giảm memory footprint?

Dùng appropriate data type: Hash thay vì nhiều String key riêng lẻ cho object nhỏ (Redis tự động dùng listpack encoding khi Hash nhỏ hơn hash-max-listpack-entries entries và mỗi value nhỏ hơn hash-max-listpack-value bytes — memory efficient hơn hashtable).

• Lưu ý: Redis 7.0 đổi tên ziplist thành listpack; config hiện tại dùng hash-max-listpack-entries và hash-max-listpack-value.
• Compressed encoding: Redis tự optimize encoding dựa trên size (listpack, intset, skiplist).
• Dùng OBJECT ENCODING key để xem encoding.
• Giảm key size: usr:1001:prf thay vì user:1001:profile tiết kiệm memory nhân với hàng triệu key.
• Set TTL cho tất cả cache key tránh memory leak.
• Dùng MEMORY USAGE key để đo memory một key, MEMORY DOCTOR để chẩn đoán vấn đề memory.
• Nén value ở application layer (gzip JSON trước khi lưu) giảm 70-80% với JSON lớn.
• Monitor used_memory, mem_fragmentation_ratio (>1.5 là vấn đề fragmentation — có thể bật activedefrag yes hoặc dùng MEMORY PURGE để defragment).

Use appropriate data types: Hash instead of many individual String keys for small objects (Redis automatically uses listpack encoding when a Hash has fewer than hash-max-listpack-entries entries and each value is smaller than hash-max-listpack-value bytes — more memory-efficient than a hashtable).

• Note: Redis 7.0 renamed ziplist to listpack; the current config keys are hash-max-listpack-entries and hash-max-listpack-value.
• Compressed encodings: Redis automatically selects efficient encodings based on size (listpack, intset, skiplist).
• Use OBJECT ENCODING key to inspect the encoding.
• Shorten key names: usr:1001:prf instead of user:1001:profile saves memory when multiplied across millions of keys.
• Set a TTL on all cache keys to prevent memory leaks.
• Use MEMORY USAGE key to measure a single key and MEMORY DOCTOR to diagnose memory issues.
• Compress values at the application layer (gzip JSON before storing) to achieve 70-80% size reduction for large JSON payloads.
• Monitor used_memory and mem_fragmentation_ratio (> 1.5 indicates fragmentation — enable activedefrag yes or run MEMORY PURGE to defragment).