Flink笔记-异步IO

1、异步IO

AsyncDataStream

        Async I/O提供了两种模式:ORDERED和UNORDERED.

                UNORDERED:异步请求一结束就马上输出结果,因为异步请求完成时间的不确定性,结果输出的顺序可能和输入不同.

                此模式调用:AsyncDataStream.unorderedWait(...)

                ORDERED:在这个模式下结果输出的顺序和输入的顺序是一样的,为了实现这一点,后输入的数据异步请求先完成了只能缓存在一个指定的结果中,直到在此之前的记录全部完成异步请求并输出后,才能输出,因此带来了一些额外的延迟和checkpoint开销.

                此模式吊用:AsyncDataStream.orderedWait(...)

public class AsyncIOStream {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.
### 如何在 Flink SQL 中实现异步 IO 操作 为了在 Flink SQL 中利用异步 IO 提升性能,通常会借助 `AsyncFunction` 或者更具体的 `RichAsyncFunction` 来完成对外部系统的非阻塞调用。虽然直接在 SQL 查询语句里无法声明这些 Java/Scala 函数,但是可以通过创建自定义函数的方式间接支持这一特性。 当涉及到具体的应用场景时,例如从数据库或其他服务获取额外的数据来增强当前记录的信息,则可以在 DataStream API 层面先应用异步逻辑再转换成表或者视图供后续的 SQL 处理使用[^1]。 对于希望完全基于 SQL 实现的需求来说,官方推荐的做法是通过 UDF (User Defined Function) 将异步功能封装起来,在 SQL 中作为普通的标量函数调用。下面是一个简单的例子展示如何构建这样的环境: #### 创建异步函数类 ```java import org.apache.flink.streaming.api.functions.async.ResultFuture; import org.apache.flink.table.functions.AsyncTableFunction; import java.util.concurrent.CompletableFuture; public class AsyncLookup extends AsyncTableFunction<String> { @Override public void eval(String key, ResultFuture<String> resultFuture) { // 这里的 lookupService 是假设存在的用于执行实际网络请求的服务接口 CompletableFuture.supplyAsync(() -> lookupService.get(key)) .thenAccept(resultFuture::complete); } } ``` 此代码片段展示了如何编写一个继承自 `AsyncTableFunction` 的类,并重写其 `eval()` 方法以启动异步任务。注意这里使用的 `CompletableFuture` 可以让程序不必等待 I/O 完成就能继续向下运行其他指令[^3]。 #### 注册并使用自定义异步函数 一旦完成了上述步骤之后,就可以像注册普通UDF那样把这个新的组件加入到环境中去: ```sql CREATE FUNCTION async_lookup AS 'com.example.AsyncLookup'; SELECT id, name, (async_lookup(id)) as extra_info FROM user_table; ``` 以上命令首先定义了一个名为 `async_lookup` 的新函数指向之前编写的 Java 类路径;接着在一个 SELECT 语句中演示了它的基本用法——对每一行输入都发起一次独立的异步查询并将得到的结果附加给原始字段列表[^2]。 需要注意的是,尽管这种方式能够很好地解决某些特定问题,但在设计过程中仍需谨慎考虑诸如错误处理机制、并发控制等因素的影响。
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