当Redis数据量过大时，可以考虑以下几种处理方式：
数据分片：将数据按照一定的规则分散存储在多个Redis实例中，例如可以按照数据键的哈希值进行分片。这样可以将数据均匀分布在多个Redis实例中，提高系统的容量和吞吐量。
持久化策略：可以选择合适的持久化方式，将部分数据持久化到磁盘中，减少内存占用。Redis支持两种持久化方式：RDB（Redis Database）和AOF（Append Only File）。RDB方式是将数据定期保存到磁盘上的快照文件中，适合于数据备份和恢复；AOF方式则是将每个写操作追加到文件末尾，适合于数据的持久化和恢复。
数据压缩：可以使用压缩算法对存储在Redis中的数据进行压缩，减少内存占用。Redis可以通过配置参数启用数据压缩功能，例如开启LZF或Snappy压缩算法。
内存优化：对Redis服务器的硬件进行升级，增加内存容量，提高数据处理能力。另外，还可以通过调整Redis的配置参数，优化内存使用效率，例如减少最大内存限制，合理设置过期策略等。
数据分离：将不经常访问的数据或历史数据从Redis中迁移到其他存储系统中，例如将数据迁移到关系数据库或分布式文件系统中。这样可以减少Redis的数据量，提高系统的整体性能。
使用集群：当单个Redis实例无法满足需求时，可以考虑使用Redis集群，将数据分布在多个Redis节点上。Redis集群可以提供高可用性和扩展性，支持数据的自动分片和负载均衡。
综上所述，处理Redis数据量过大的方法包括数据分片、持久化策略、数据压缩、内存优化、数据分离和使用集群等。根据具体的业务需求和系统性能要求，选择合适的处理方式。
