如果你仔细研究过 Redis 中各种实现细节，你会发现为了性能，Redis 真的是不遗余力。
作为一种高性能的键值存储系统，Redis 广泛用于缓存、会话管理、消息队列等多种场景。
为了提高 Redis 在处理大量数据时的性能和效率，Redis 设计并实现了对象共享池（Shared Object Pool）这一内部机制。
那么接下来松哥就和大家详细说一说 Redis 中的对象共享池。
一 设计目的
Redis 的对象共享池主要用于复用一些常用的数据对象，以减少内存的开销。
在 Redis 中，一些常用的数据对象，主要是小整数（如 0 到 9999）等，是不会被改变的，因此可以安全地共享使用而无需重复创建。
例如你设置 set k1 99 和 set k2 99，这时 k1 和 k2 其实指向的是同一个对象。
通过共享这些对象，Redis 能够显著降低内存的使用量，并减少对象的创建和销毁时间，从而提升整体性能。
二 工作原理
在 Redis 服务器启动时，会预先创建并存储一些常用的对象到一个全局的哈希表中，这个哈希表就是对象共享池。
当 Redis 需要处理一个键值对时，会首先检查这个键值对中的值是否已经在对象共享池中。如果已存在，Redis 将直接引用该对象，而不是创建一个新的对象。
三 支持的对象类型
目前主要是支持小整型，也就是 0～9999 之间的整数，浮点型数据不支持。
四 应用场景
对象共享池在多种场景下都能显著提升 Redis 的性能和效率，特别是在处理大量重复数据时。例如，在 Web 应用中，许多缓存的键值对可能包含相同的值，通过对象共享池，这些值可以被多个键值对共享，从而节省大量内存。
注意事项
- 只读性：对象共享池中的对象是只读的，不可修改。如果应用程序需要修改这些对象，Redis 会将其复制并创建一个新的对象进行操作。因此，在使用共享对象时，需要注意对象的可修改性。
- 内存策略：当 Redis 设置了最大内存值（maxmemory）并启用了 LRU（最近最少使用）等相关淘汰策略时，对象共享池可能会被禁用。这是因为在内存紧张的情况下，共享对象可能不再是最优选择。
五 实际案例
为了通过实际案例证明 Redis 中对象共享池的存在，我们可以结合 Redis 的内部机制和一些实际操作来进行分析。虽然 Redis 的官方文档没有直接提及“对象共享池”这一术语，但我们可以从 Redis 如何处理整数对象的共享中看到其背后的共享机制。
假设我们有一个 Redis 服务器，它用于存储和访问大量的键值对。在这些键值对中，有一部分键对应的值是常见的小整数。
我们来执行以下命令：
SET k1 1
OBJECT REFCOUNT k1
SET k2 1
OBJECT REFCOUNT k1
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这里我要跟大家解释下。
OBJECT REFCOUNT 命令理论上可以查看某一个 key 对应的 value 被引用的次数。
所以我们期望第一次执行 OBJECT REFCOUNT k1 的时候返回 1，第二次执行 OBJECT REFCOUNT k1 的时候返回 2，但是实际上却并非如此，每次都是返回 2^31-1。
虽然这里并没有返回我们想要的值，但是大家可以看到，OBJECT REFCOUNT k1 返回的值确实和 value 为字符串的 key 的返回值是不同的。
松哥来解释下原因。
通过分析 Redis 源码，松哥发现新版本的 redis 中 OBJ_SHARED_INTEGERS 变量定义了共享整数 10000，并且定义不被销毁的全局对象的引用数量 OBJ_SHARED_REFCOUNT 为 INT_MAX，INT_MAX = 2^31 - 1 =2147483647。
源码位置在：https://github.com/redis/redis/blob/unstable/src/server.h#L903。
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并且从源码中可以看到当把一个对象设置为共享时候就会把 refcount 设置为 INT_MAX。
源码位置在：https://github.com/redis/redis/blob/unstable/src/object.c#L56。
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从这里就能看出，如果某个对象的引用次数是 2^31-1，那么就说明这个对象是一个引用对象。
Redis 实战
Redis 博大精深，然而很多时候我们说到 Redis，却只知道缓存或者分布式锁，面试的时候也只能从这两个角度去准备。
但是在实际面试中，Redis 这块能够发挥的地方可太多了：
- Redis 中 String 类型使用了什么样的数据结构？
- 为什么每种数据类型几乎都设计了两种以上的数据结构？
- 为什么要延迟双删？原因是什么
- RedLock 解决了什么问题，为什么现在又被废弃了？现在用什么？
- watchdog 什么情况下会失效？
- Redis 挂了怎么办？
- 如何实现百万级排行榜？
- 。。。
还有很多，我就不一一列举了。
