为了提升Redis读取数据的扩展性，可以采取以下几种策略：
Redis集群（Cluster）：通过将数据分布在多个Redis节点上，实现数据的水平扩展。Redis集群提供了自动分片功能，将数据分成16384个槽位，每个节点负责一部分槽位。这样，当数据量增加时，可以通过添加更多的节点来扩展集群的存储和处理能力。
主从复制（Master-Slave Replication）：通过将数据从一个主节点复制到多个从节点，实现数据的读取扩展。当主节点处理请求时，从节点可以并行处理相同的请求，从而提高读取性能。需要注意的是，主从复制主要用于提高读取性能和数据冗余，而不是扩展性。
客户端分片（Client-Side Sharding）：在客户端实现数据的分片，将不同的键值对存储在不同的Redis节点上。这样，当需要读取某个键值对时，客户端可以直接访问负责该键值对的节点，而不需要遍历整个集群。客户端分片可以灵活地适应数据分布的变化，但需要处理节点间的数据一致性问题。
代理和负载均衡器（Proxy and Load Balancer）：使用代理服务器或负载均衡器将客户端请求分发到多个Redis节点上。这样可以避免单个节点的瓶颈，提高整体读取性能。常见的代理和负载均衡器有HAProxy、Nginx和Twemproxy等。
数据预取（Data Pre-fetching）：通过预先将可能需要的数据加载到内存中，减少读取延迟。例如，可以使用Redis的SCAN命令来遍历所有的键，并将需要的数据存储在缓存中。需要注意的是，数据预取可能会增加内存使用量和数据同步的复杂性。
使用缓存（Caching）：将热点数据存储在缓存中，减少对Redis的访问。可以使用本地缓存（如Guava Cache）或分布式缓存（如Redis）来实现。缓存可以显著提高读取性能，但需要注意缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿等问题。
通过以上策略的组合使用，可以有效地提升Redis读取数据的扩展性。在实际应用中，需要根据具体需求和场景选择合适的方案。
