flink是一个分布式流处理框架，它可以处理有界和无界的数据流，提供高吞吐、低延迟、容错和可扩展的流处理能力。redis是一个开源的内存数据库，它支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、散列、有序集合等，提供高性能、持久化和分布式缓存的功能。
在一些场景中，我们可能需要使用flink从redis中读取数据，或者将flink处理后的数据写入到redis中。例如，我们可以使用redis作为flink的数据源，从redis中读取实时更新的配置信息、用户行为数据、消息队列等，然后进行流式计算和分析。我们也可以使用redis作为flink的数据汇，将flink处理后的结果写入到redis中，供其他应用或服务使用。
那么，如何使用flink从redis中读取和处理数据呢？本文将介绍一种简单而通用的方法，以及一些实际的案例。
要实现flink与redis的数据交互，我们需要使用flink提供的connector组件。connector是flink用来连接外部系统的组件，它可以将外部系统作为flink的数据源或数据汇，实现数据的读取和写入。flink提供了多种connector，如kafka、hdfs、jdbc、elasticsearch等，其中就包括redis connector。
redis connector是一个基于jedis客户端库实现的connector，它支持从redis中读取和写入多种数据类型，如字符串、列表、集合、散列、有序集合等。它也支持多种模式，如单机模式、哨兵模式、集群模式等。