Redis内存溢出问题通常是由以下几种情况引起的：

数据量过大：如果Redis中存储的数据量超过了服务器可用内存的限制，就会导致内存溢出问题。这可能是因为业务量增长、存储的数据类型变多或者数据量突然增加而导致的。

1.内存碎片化：Redis使用内存分配器来管理内存，当频繁进行数据写入和删除操作时，可能会产生内存碎片化。这样就会导致虽然实际内存空间足够，但是无法找到连续的内存块来存储新的数据，从而引发内存溢出问题。

2.错误的配置参数：Redis有一些与内存相关的配置参数，如maxmemory，maxmemory-policy等，如果配置不当，可能导致Redis在使用内存时没有合理的限制，从而造成内存溢出。

针对Redis内存溢出问题，可以采取以下几种解决方法：

1.增加服务器内存：最直接的方法是增加服务器的物理内存，确保Redis有足够的内存空间来存储数据。这可以提高系统的稳定性和性能，但是也需要考虑成本和硬件资源限制。

2.优化数据结构和算法：通过优化存储在Redis中的数据结构和算法，可以减少内存的使用。例如，使用合适的数据类型、压缩算法或者数据分片技术等，可以有效地减小数据占用的内存空间。

3.设置合理的数据过期策略：对于一些不再使用或者过期的数据，及时将其从Redis中删除，可以释放出更多的内存空间。可以通过设置合理的过期时间或者使用Redis的过期策略来实现。

4.使用持久化技术：通过将数据持久化到磁盘上，可以将部分数据从内存中释放出来，从而缓解内存压力。可以选择RDB持久化或者AOF持久化方式，根据实际场景选择合适的持久化方式。

5.配置maxmemory参数：在Redis的配置文件中，可以设置maxmemory参数来限制Redis使用的最大内存大小。当达到这个限制时，可以采取不同的策略，如LRU（Least Recently Used）淘汰策略、LFU（Least Frequently Used）淘汰策略等来决定哪些数据应该被清理出内存。

6.使用分布式缓存：如果单台服务器的内存无法满足需求，可以考虑使用分布式缓存系统，将数据分散存储在多台服务器上，从而扩展内存容量。

7.监控和调优：定期监控Redis的内存使用情况，及时发现问题并进行调优。可以通过Redis的监控工具、日志分析或者第三方监控工具来实现。

解决Redis内存溢出问题的方法包括增加服务器内存、优化数据结构和算法、合理设置数据过期策略、使用持久化技术、配置maxmemory参数、使用分布式缓存以及监控和调优等。根据具体情况，可以选择其中一种或多种方法来解决内存溢出问题，从而确保Redis的正常运行和数据安全。