通过优化Redis底层数据结构减少内存占用

当存储一亿张图片信息所需空间为6.4GB时，Redis大内存实例在生成RDB文件过程中响应速度明显下降的问题。

由于String类型的数据结构在数据存储过程中占用的内存资源相对较多，导致了额外的资源消耗。

通过引入二级编码策略，成功实现了以集合类型存储单一键值对的方式，从而有效降低了Redis实例在内存使用方面的负担。

为何String类型的额外开销会如此显著？在存储图片及对应的图片存储对象ID时，String类型平均消耗了64字节的空间，而实际仅需使用long类型占用的8字节，两个long值仅需16字节。为何String类型却需要耗费64字节来完成存储？

为什么 String 类型内存开销大？

为何在使用String类型存储图片ID与图片存储对象ID时，需要占用64字节？即，两个String（键值对）为何总共需要64字节？

用什么数据结构可以节省内存？

Redis 中存在一种基础的数据