Redis是一个开源的、基于内存的、支持多种数据结构的高性能数据库。它被广泛用于缓存、消息队列、排行榜等场景，提高了应用的响应速度和可扩展性。但是，Redis能存储多大数据量呢？这是很多开发者和运维人员关心的问题。
Redis的存储能力主要取决于以下几个因素：
1.内存大小：Redis将所有数据存储在内存中，所以内存大小是限制Redis存储数据量的最直接的因素。一般来说，Redis的内存使用率应该保持在80%以下，以避免内存不足导致的性能下降或数据丢失。因此，如果想要增加Redis的存储能力，可以增加服务器的内存大小，或者使用集群模式，将数据分布在多个节点上。
2.数据结构：Redis支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、哈希表、有序集合等。不同的数据结构占用的内存空间不同，也有不同的优缺点。例如，字符串是最简单和最节省空间的数据结构，但是它只能存储单一的值；而哈希表可以存储键值对，但是它会有一定的额外开销。因此，选择合适的数据结构可以提高Redis的存储效率和性能。
3.数据压缩：Redis提供了一些配置选项，可以对数据进行压缩，减少内存占用。例如，可以设置hash-max-ziplist-entries和hash-max-ziplist-value来控制哈希表中元素和值的最大长度，当超过这个长度时，就会使用更紧凑的编码方式来存储；也可以设置list-max-ziplist-size和set-max-intset-entries来控制列表和集合中元素的最大数量，当超过这个数量时，就会使用更紧凑的编码方式来存储。这些配置选项可以根据实际情况进行调整，以平衡空间和时间效率。
4.数据淘汰：当Redis内存达到上限时，就需要淘汰一些数据，以腾出空间给新数据。Redis提供了6种淘汰策略，可以根据不同的需求选择合适的策略。例如，可以选择volatile-lru（最近最少使用）策略，淘汰一些设置了过期时间并且最近最少使用的键；也可以选择allkeys-random（随机）策略，淘汰任意一个键。需要注意的是，淘汰策略会影响Redis的命中率和性能，所以应该谨慎选择，并且尽量避免频繁触发淘汰。