当Redis中存储的数据量较大，导致加载速度变慢时，可以尝试以下几个方法来解决问题：
升级硬件：增加Redis部署的内存容量，可以提高数据加载速度。
分片：将数据分散到多个Redis实例中，以减少单个实例处理的数据量。可以使用Redis Cluster或者分片代理工具如Twemproxy。
数据预加载：在Redis启动之前，预先将部分或全部数据加载到内存中，可以使用Redis自带的RDB持久化或AOF持久化方式进行数据预加载。
优化数据结构：选择合适的数据结构可以提高访问效率，如使用哈希表存储复杂的对象，使用有序集合存储有序数据等。
频繁查询的数据缓存：对于一些频繁查询的数据，可以将其缓存在Redis中，以减少对数据库的访问次数。
使用Redis的Pipeline功能：将多个命令发送到Redis服务器，减少网络通信的开销。
合理使用Redis的过期策略：设置合理的过期时间，避免数据过期后仍然占用内存。
使用Redis集群和哨兵：将Redis部署为集群，可以提高整体的性能和可用性。
评估业务需求：根据实际业务需求评估是否需要使用Redis，如果数据量太大，可能需要考虑其他解决方案。
注意：以上方法不一定适用于所有情况，需要根据具体情况选择合适的解决方案。
