我的redis数据库目前有一个大的哈希表-大约130m个键/值对，其中每个键和值都是一个整数（显然存储为字符串）。哈希在数据库中工作正常，并且每个redis.info（）消耗的内存小于64gb系统总内存的10gb：

'used_memory_human': '9.05G'

创建此散列的计算成本很高，需要5.5小时才能跨16个核完成。因此，我希望能够将哈希表转储到磁盘，并在启动应用程序时还原它。我能够使用以下方法成功地将哈希表转储到磁盘：

rdb = redis.Redis()

def dump_lookup_table():
    with open('redis_dumps/full_hash.rdb', 'wb') as full_hash_file:
        full_hash_file.write(rdb.dump("my_redis_hash"))

这将导致一个2.4gb的文件保存到相关文件夹中。问题是当我尝试从文件还原哈希时：

def restore_lookup_table():
    with open('redis_dumps/full_hash.rdb', 'rb') as full_hash_file:
        rdb.restore("my_redis_hash", 0, full_hash_file.read())

ConnectionError: Error 104 while writing to socket. Connection reset by peer.

我用散列的一个子部分（大约25m条记录）进行了测试，这是一个磁盘上约900mb的文件。这将成功地恢复，因此问题似乎是redis接受这个非常大的文件进行恢复的限制。
在查看文档时，我似乎达到了这里描述的查询缓冲区硬限制，即将最大客户端缓冲区限制为1gb。除非我误读了docs和/或redis.conf文件，否则这似乎是不可配置的，所以我不能增加它以允许恢复2.4gb rdb转储。
我发现一个潜在的解决方法是创建一个中间临时has，我将一个子集的键复制到其中，然后将散列转储到rdb并删除它。然后，我可以分别恢复临时散列，并将密钥复制到所需的单个散列中。这是可行的，但与单个散列的简单转储/恢复相比，速度非常非常慢。
有没有一种普遍接受的方法来转储/恢复这样相对较大的散列？或者是否有任何方法可以覆盖或绕过客户端缓冲区上的1gb硬限制？