當使用Redis的GET命令處理大數據量時，可能會遇到性能瓶頸。為了解決這個問題，可以采用以下方法：

1. 分批獲取數據：將大數據量分成較小的批次進行獲取。例如，如果需要獲取一個非常大的鍵列表，可以使用KEYS pattern命令配合MGET命令來分批獲取數據。這樣可以減少單次請求的負載，提高性能。

keys = redis_client.keys('pattern:*')
batch_size = 100
for i in range(0, len(keys), batch_size):
    batch_keys = keys[i:i + batch_size]
    values = redis_client.mget(batch_keys)
    # 處理values

2. 使用掃描命令：Redis提供了SCAN命令來逐步遍歷大型數據集。SCAN命令允許你設置一個游標，并在每次迭代中獲取一個鍵。這樣可以避免一次性加載整個數據集到內存中。

cursor = 0
pattern = 'pattern:*'
while True:
    cursor, keys = redis_client.scan(cursor=cursor, match=pattern)
    if not keys:
        break
    values = redis_client.mget(keys)
    # 處理values

3. 優化數據結構：根據你的需求選擇合適的數據結構。例如，如果需要存儲大量字符串，可以考慮使用哈希表（Hashes）來存儲多個字段，而不是使用單個字符串鍵。這樣可以減少內存使用和提高查詢效率。

4. 使用壓縮：如果數據量非常大，可以考慮使用壓縮算法（如Snappy、LZ4等）來減小數據大小。在將數據存儲到Redis之前進行壓縮，并在讀取數據時進行解壓縮。這樣可以減少內存使用和提高查詢速度。

5. 考慮使用集群：如果單個Redis實例無法滿足性能需求，可以考慮使用Redis集群來分擔負載。Redis集群可以將數據分布在多個節點上，從而提高性能和可擴展性。

總之，處理Redis中的大數據量需要根據具體場景選擇合適的方法。可以從批量獲取數據、使用掃描命令、優化數據結構、使用壓縮和考慮使用集群等方面入手，以提高性能和效率。