Swoole Redis队列能处理的数据量取决于多个因素，包括内存限制、Redis服务器性能、客户端连接数以及应用程序的处理能力等。因此，很难给出一个具体的数字来回答这个问题。
在实际应用中，为了确保Swoole Redis队列能够高效地处理大量数据，可以采取以下措施：
- 优化Redis配置：根据实际需求调整Redis的内存限制、最大连接数等参数，以确保Redis服务器能够提供足够的资源来处理数据。
- 使用合适的数据结构：根据数据的特点选择合适的数据结构（如列表、集合、哈希表等），以提高存储和操作的效率。
- 分片处理：当单个Redis实例无法满足性能需求时，可以考虑将数据分片到多个Redis实例上，以实现负载均衡和水平扩展。
- 异步处理：利用Swoole的异步特性，将耗时的操作放到后台执行，避免阻塞主线程，提高系统的并发处理能力。
- 监控和调优：定期监控Redis服务器的性能指标（如内存使用率、命令执行时间等），并根据实际情况进行调优，以确保系统能够持续稳定地运行。
总之，Swoole Redis队列能处理的数据量取决于多种因素，需要根据实际情况进行评估和优化。