导读：Redis是一个高效的内存数据库，它支持多种数据结构和操作。其中，存储对象大的情况下，需要注意一些问题，本文将从以下几个方面进行探讨。

1. 内存使用

当存储对象较大时，需要考虑Redis的内存使用情况。如果内存不足，可能会导致性能下降或者系统崩溃。因此，可以通过设置maxmemory参数来限制Redis使用的内存大小，并采取合理的淘汰策略来处理过期或者不常用的数据。

2. 序列化方式

Redis支持多种序列化方式，如JSON、MsgPack等。对于存储对象大的情况，可以考虑使用压缩算法来减小数据的存储空间。例如，可以使用gzip压缩算法对JSON格式的数据进行压缩，以减少内存占用。

3. 分布式存储

当单个Redis实例无法满足存储对象大的需求时，可以考虑采用分布式存储方案。例如，可以使用Redis Cluster或者Redis Sentinel来搭建分布式集群，以提高可用性和扩展性。

总结：在存储对象大的情况下，我们需要注意Redis的内存使用情况、序列化方式和分布式存储方案。通过合理的配置和优化，可以提高Redis的性能和可靠性。