当Redis数据量过大时，可以采取以下几种方法来解决：
分片（Sharding）：将数据拆分成多个Redis实例，每个实例负责存储部分数据，可以水平扩展Redis的存储能力。可以使用一致性哈希算法来确定数据应该存储在哪个实例上。
数据压缩：使用Redis支持的压缩功能，可以减少数据的存储空间。可以使用压缩算法例如LZF或Snappy来压缩数据。
数据分区（Partitioning）：将数据按照某种规则分散到不同的Redis实例中，可以使用Redis集群或者自己实现数据分区逻辑。
数据淘汰策略：当Redis的内存不足时，可以使用合适的数据淘汰策略来删除一些不常用的数据，例如LRU（最近最少使用）或LFU（最不经常使用）。
持久化方式：使用RDB（Redis数据库快照）或AOF（追加日志文件）持久化方式来将数据写入硬盘，从而释放内存空间。
使用Redis集群：当数据量过大时，可以使用Redis集群来横向扩展Redis的能力，并提供高可用性和负载均衡。
使用内存扩展：可以增加服务器的物理内存，以容纳更多的数据。
以上方法可以根据实际情况选择合适的组合来解决Redis数据量过大的问题。