Redis花费的时间太长。

当Redis花费的时间太长时，可以尝试以下解决方法：

1. 使用合适的数据结构：Redis提供了多种数据结构，如String、Hash、List等。确保使用适当的数据结构来存储和查询数据，以提高性能。例如，使用Hash数据结构来存储和检索复杂的数据集，而不是使用多个String类型。

2. 使用Pipeline批量操作：使用Redis的Pipeline功能可以批量发送多个指令，减少网络往返时间。将多个操作打包成一个Pipeline请求，然后一次性发送到Redis服务器，可以大大提高性能。

示例代码：

import redis

# 创建Redis连接
r = redis.Redis()

# 使用Pipeline批量操作
pipe = r.pipeline()

# 执行多个指令
pipe.set('key1', 'value1')
pipe.get('key1')
pipe.hmset('hash', {'field1': 'value1', 'field2': 'value2'})
pipe.hgetall('hash')

# 执行批量操作
result = pipe.execute()

# 输出结果
print(result)

3. 使用Redis缓存：将经常访问的数据缓存到Redis中，以避免频繁查询数据库或其他慢速存储。通过设置适当的过期时间，可以控制缓存的数据更新频率。

示例代码：

import redis
import requests

# 创建Redis连接
r = redis.Redis()

# 检查缓存中是否有数据
cached_data = r.get('cached_data')

if cached_data:
    # 如果缓存中有数据，直接使用缓存数据
    print("使用缓存数据:", cached_data)
else:
    # 如果缓存中没有数据，从其他数据源获取数据
    data = requests.get('https://example.com/api/data').json()
    
    # 将数据存入Redis缓存
    r.setex('cached_data', 3600, data)
    
    # 输出数据
    print("获取数据:", data)

4. 使用Redis集群：如果Redis服务器的负载过高，可以考虑将数据分布到多个Redis实例上，以实现负载均衡和高可用性。Redis提供了集群功能，可以将数据分布到多个节点上，提高系统性能和可靠性。

5. 优化Redis配置：通过调整Redis的配置参数来提高性能。根据实际情况，可以修改maxmemory参数来限制内存使用量，修改maxclients参数来控制并发连接数，以及其他相关参数。确保配置参数与服务器硬件和负载需求相匹配。

这些是一些常见的解决方法，具体的解决方案可能因实际情况而异。需要根据具体的应用场景和性能需求来选择适合的优化策略。