Redis迁移来自内存利用率几乎达到85%的服务器。

在Redis迁移过程中，当源服务器内存利用率接近85%时，可以采取以下解决方法：

1. 增加目标服务器的内存容量：可以将目标服务器的内存容量扩大，以提供更多的存储空间，以容纳源服务器中的数据。

2. 优化Redis配置：检查源服务器和目标服务器的Redis配置文件，使用合适的配置参数来优化内存使用。例如，可以调整maxmemory参数来限制内存使用，或者使用合适的缓存策略，如LRU（最近最少使用）或LFU（最少使用）。

3. 使用分片（Sharding）：将数据分散到多个Redis实例中，通过分片技术将数据均匀地分布到多个服务器中，以减少单个服务器的内存压力。

下面是一个示例代码，演示如何使用Python的redis-py库进行Redis数据的迁移：

import redis

# 源服务器连接
src_host = '127.0.0.1'
src_port = 6379
src_db = 0
src_password = None
src_redis = redis.StrictRedis(host=src_host, port=src_port, db=src_db, password=src_password)

# 目标服务器连接
dst_host = '127.0.0.1'
dst_port = 6380
dst_db = 0
dst_password = None
dst_redis = redis.StrictRedis(host=dst_host, port=dst_port, db=dst_db, password=dst_password)

# 获取源服务器的所有键
keys = src_redis.keys()

# 逐个迁移键值对
for key in keys:
    value = src_redis.get(key)
    dst_redis.set(key, value)

# 关闭连接
src_redis.close()
dst_redis.close()

请根据实际情况修改示例代码中的源服务器和目标服务器的连接参数，并根据需要增加错误处理、数据校验等逻辑。