Redis的ZPOP命令用于從有序集合（sorted set）中彈出指定分數范圍內的元素。當處理大數據量時，為了提高性能和減少內存使用，可以采取以下策略：

1. 分批處理：將大數據量的任務分成多個小批次進行處理。這樣可以避免一次性加載過多數據到內存中，降低內存壓力。

def zpop_large_dataset(redis, key, batch_size):
    cursor = 0
    while True:
        # 使用ZSCAN命令迭代有序集合中的元素，避免一次性加載所有元素到內存
        cursor, items = redis.zscan(key, cursor=cursor)
        
        # 如果迭代到的元素數量小于等于batch_size，則處理這些元素
        if len(items) <= batch_size:
            for item in items:
                score, member = item
                yield score, member
        else:
            # 如果迭代到的元素數量大于batch_size，則只處理部分元素
            for item in items[:batch_size]:
                score, member = item
                yield score, member

            # 更新游標，繼續迭代剩余的元素
            cursor += batch_size

2. 使用ZSCAN命令：ZSCAN命令可以迭代有序集合中的元素，而不需要一次性加載所有元素到內存中。這有助于減少內存使用和提高性能。

3. 優化數據結構：根據具體需求，可以考慮使用其他數據結構（如哈希表、列表等）來存儲和處理數據，以降低內存使用和計算復雜度。

4. 分布式處理：如果單個Redis實例無法處理大數據量，可以考慮使用Redis集群或其他分布式解決方案來分擔負載。

5. 調整Redis配置：根據硬件資源和應用需求，可以調整Redis的配置參數（如內存限制、最大連接數等），以提高性能和穩定性。