Redis的Hvals命令用于獲取哈希表中所有字段的值。如果哈希表非常大，這可能會導致內存溢出。為了避免這種情況，您可以采取以下措施：

1. 分批處理：將哈希表分成較小的批次，每次只處理一部分數據。您可以使用HSCAN命令來遍歷哈希表并分批獲取值。

import redis

r = redis.Redis()
cursor = '0'
keys = r.hkeys('your_hash_key')

while cursor != 0:
    cursor, keys = r.hscan(keys, cursor=cursor)
    batch_values = [r.hgetall(key) for key in keys]
    # 處理這批值

2. 使用SCAN命令：與HSCAN類似，SCAN命令可以用于遍歷Redis中的所有鍵，而不僅僅是哈希表的鍵。這樣，您可以避免一次性加載整個哈希表到內存中。

import redis

r = redis.Redis()
cursor = '0'
keys = []

while cursor != 0:
    cursor, keys = r.scan(cursor=cursor)
    for key in keys:
        if r.type(key) == 'hash':
            batch_values = [r.hgetall(key) for key in keys]
            # 處理這批值

3. 優化數據結構：如果可能的話，重新考慮您的數據結構，以便只存儲必要的數據。例如，如果您不需要存儲所有字段的值，可以只存儲必要的字段，或者使用其他數據結構（如集合、列表或有序集合）來存儲相關數據。

4. 設置內存限制：為Redis實例設置內存限制，以便在達到內存限制時自動刪除一些不常用的數據。這可以通過配置Redis的maxmemory選項來實現。

5. 使用壓縮：如果值的數據量很大，您可以考慮使用壓縮算法（如Snappy或LZ4）來減小內存占用。Redis支持使用壓縮數據類型（如壓縮列表和壓縮哈希表），但請注意，這可能會增加CPU負載。

總之，要避免內存溢出，關鍵是確保不要一次性加載整個哈希表到內存中。通過分批處理、使用SCAN命令、優化數據結構、設置內存限制和使用壓縮，您可以有效地管理內存使用。