当Redis节点达到法定数量时，可以采取以下几种处理方式：
扩展集群规模：增加更多的Redis节点，以提高系统的容量和性能。这种方式适用于需要处理更大数据量或更高并发请求的情况。
优化节点配置：对现有的Redis节点进行配置调优，以提高其性能和容量。可以调整缓存大小、最大连接数、超时设置等参数，以适应当前的工作负载。
分片数据：将数据分散到多个Redis节点中，以减少单个节点的负载。通过将数据按照一定的规则分配到不同的节点上，可以提高系统的扩展性和并发能力。
使用代理层：引入代理层（如Twemproxy、Redis Cluster等）来管理多个Redis节点。代理层可以负责将请求路由到不同的节点，并处理集群节点的故障转移和数据迁移等操作。
数据持久化：对于热点数据或频繁访问的数据，可以将其持久化到磁盘上，以释放Redis节点的内存空间。可以选择使用Redis的RDB快照、AOF日志或Redis Cluster的数据持久化方式。
数据清理：定期清理过期或不再使用的数据，以释放Redis节点的内存空间。可以使用Redis的过期策略或手动删除过期数据。
增加缓存层级：引入更高级别的缓存（如分布式缓存、CDN等）来减轻Redis节点的负载。可以将一部分请求直接缓存到更靠近用户的节点上，减少对Redis节点的访问压力。
根据具体的业务需求和系统瓶颈，可以采用以上的处理方式，或者结合多种方式来提高Redis节点的性能和可扩展性。