如果Redis在读取大数据时变慢，可以尝试以下几种解决方法：
提升硬件性能：升级服务器硬件，增加内存容量和CPU核心数，以提高Redis的处理能力。
使用集群模式：将数据分片存储在多个Redis节点上，通过集群模式进行读写操作，以提高读取性能。
使用Redis的持久化机制：将数据持久化到硬盘上，可以减少内存的使用，提高读取性能。
使用更高效的数据结构：Redis提供了多种数据结构，如Hash、List、Set等，选择合适的数据结构可以提高读取性能。
使用Pipeline批量操作：通过使用Pipeline技术，将多个读取操作合并为一个批量操作，减少网络通信开销，提高读取性能。
预热缓存：在Redis启动之前，可以通过预热缓存的方式将热点数据加载到Redis中，减少初次访问时的读取延迟。
使用优化的客户端：选择性能更好的Redis客户端，如使用连接池、异步操作等方式来提高读取性能。
使用Redis的高级特性：如使用Lua脚本来减少网络通信次数，使用Redis的位图来压缩存储空间等。
避免频繁的大数据读取：如果大数据读取是频繁的操作，可以考虑使用其他存储引擎或缓存系统来替代Redis。
综上所述，根据具体情况选择合适的解决方法，可以帮助提高Redis在读取大数据时的性能。