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Redis在设计整数集合时考虑了内存优化。

具体的优化策略如下：

1. 不同大小的整数使用不同的编码方式存储，以节省内存空间。整数集合可以使用intset或者quicklist来实现，intset用于存储较小的整数集合，quicklist用于存储较大的整数集合。intset使用连续的内存块存储整数值，并根据整数值的大小选择合适的编码方式。quicklist使用多个ziplist来存储不同范围的整数值。
2. 当整数集合的元素数量较小时，使用intset编码。intset的内存消耗比quicklist更低，因为它没有额外的指针和元数据。在intset中，整数值根据大小采用不同的编码方式，比如可以使用1字节、2字节或4字节来存储整数。
3. 当整数集合的元素数量较大时，使用quicklist编码。quicklist将整数值用ziplist压缩，可以节省内存空间。ziplist是一个紧凑的数据结构，它将列表中的多个整数值存储在一个内存块中，并且不需要额外的指针和元数据。
4. 在整数集合的编码中，还会根据整数的分布情况选择最优的编码方式。比如，如果整数值均匀分布在较小的范围内，可以选择更小的编码方式来存储整数，从而进一步降低内存消耗。

通过以上的内存优化策略，Redis能够根据需求选择最佳的编码方式，以最小的内存消耗来存储整数集合。

在Redis中，整数集合是一种特殊的数据结构，用于存储有序的整数值。
它的实现采用了压缩列表（ziplist）和散列表（hash table）相结合的方式。
虽然整数集合在大多数情况下表现出色，但仍然存在性能瓶颈。

性能瓶颈：

1. 内存占用：
   整数集合在存储大量连续的整数时，会导致大量的内存分配。这可能会带来内存碎片和内存不足的问题。
2. 运行时读写性能：
   整数集合为了保持有序性，使用了连续的内存布局，这样可以节省内存访问的时间。但当集合很大时，插入和删除操作必须移动大量元素，导致性能下降。
3. 线性迭代性能：
   由于整数集合是有序的，所以在进行范围查询时需要进行线性迭代，时间复杂度为O(N)。这会导致在大规模数据集上的迭代性能较差。

优化措施：

1. 压缩列表降低内存占用：
   Redis会根据元素的大小选择合适的编码方式，对较小的整数值采用特殊编码形式，可以节约内存。可以通过合理设置整数值的范围来优化内存占用。
2. 调整rehash的阈值：
   调整集合的rehash阈值，避免频繁rehash。当集合中元素数量超过这个阈值时，才进行rehash操作，减少rehash的开销。
3. 针对特定使用场景选择数据结构：
   如果集合中存放的整数具有连续性，可以考虑使用有序集合（Sorted Set）来替代整数集合。有序集合采用了跳跃表和散列表相结合的方式，用于快速范围查询。
4. 分布式存储：
   如果整数集合的大小超过单机容量，可以考虑使用Redis Cluster等分布式存储方案，把数据分散存储在多个Redis节点上，提高整体性能。

Redis的整数集合在绝大多数情况下表现优良，但在存储大容量数据、范围查询等特定场景中可能出现性能瓶颈。通过优化内存占用、数据结构选择和分布式存储等措施，可以提升性能并减少相关瓶颈的影响。