LRANGE 命令在 Redis 中用于檢索列表中的一部分元素。由于它需要一次性加載所有指定范圍內的元素到內存中，所以在處理大量數據時，可能會導致內存使用過高。以下是一些建議來優化 LRANGE 的內存使用：

1. 使用 LRANGE 的替代命令 LSCAN。LSCAN 是一個基于游標的迭代器，它允許你逐步遍歷列表中的元素，而不是一次性加載所有元素到內存中。這樣可以顯著降低內存使用。

   示例：

   LSCAN list_name 0 COUNT 100
   

   這個命令會返回一個游標和 100 個元素。你可以繼續使用游標和 COUNT 參數來獲取更多的元素，直到游標返回 0，表示迭代完成。

2. 分批處理數據。如果你仍然需要使用 LRANGE，可以考慮將結果分成較小的批次進行處理。這樣可以減少每次操作所需的內存。

   示例：

   def process_list(redis, list_name, start, end):
       batch_size = 100
       cursor = 0
       while True:
           result = redis.lrange(list_name, start, end)
           if not result:
               break
           for item in result:
               process_item(item)
           cursor += len(result)
           start = end + 1
           end += batch_size
   

3. 使用壓縮算法。如果你需要將 LRANGE 的結果存儲到文件中，可以考慮使用壓縮算法（如 gzip）來減小文件大小。這樣可以降低磁盤空間使用，但可能會增加 CPU 負載。

4. 調整 Redis 配置。你可以嘗試調整 Redis 的配置來優化內存使用。例如，可以設置 maxmemory 參數來限制 Redis 使用的最大內存，或者設置 maxmemory-policy 參數來定義內存達到上限時的處理策略（如 LRU、LFU 等）。

總之，優化 LRANGE 的內存使用需要根據具體場景選擇合適的方法。在處理大量數據時，建議使用 LSCAN 命令進行迭代處理，或者將數據分成較小的批次進行處理。