flink是一个分布式流处理框架，它可以处理大规模的实时数据，并提供高吞吐量和低延迟的性能。redis是一个开源的内存数据库，它支持多种数据结构，并提供快速的读写操作。将flink和redis结合起来，可以实现实时数据处理的高效方案，例如实时统计、实时推荐、实时监控等。
在本文中，我们将介绍如何利用flink实时处理数据并写入redis，以及在这个过程中需要注意的一些问题。我们将使用一个简单的示例来演示，即实时计算每个用户的点击次数，并将结果存储到redis中。
首先，我们需要准备好flink和redis的环境。我们可以使用docker来快速搭建，也可以直接下载安装。这里我们假设已经安装好了flink和redis，并启动了相应的服务。
其次，我们需要编写flink程序来处理数据流。我们可以使用flink提供的Java API或者Scala API来编写，也可以使用SQL或者Python等其他语言。