Flink实现异步IO实战

最新推荐文章于 2024-06-03 09:42:11 发布

军鹰1314

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分类专栏： Flink实现异步IO实战文章标签： flink

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本文介绍了Flink实现异步IO的基本概念、案例及方法。通过对比同步和异步IO的性能差异，展示异步IO如何提高处理效率。在案例中，异步查询显著减少了数据处理延迟，并允许并发执行，避免了查询顺序限制。

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Flink实现异步IO实战

基本概念

首先通过官网的一个图片了解一下Asynchronous I/O

Flink source收到一条数据就会进行处理，如果需要通过这条数据关联外部数据源，例如mysql，在发出查询请求后，同步IO的方式是会等待查询结果再处理下一条数据的查询，也就是每一条数据都要等待上一个查询结束。而异步IO是指数据来了以后发出查询请求，先不等查询结果，直接继续发送下一条的查询请求，对于查询结果是异步返回的，返回结果之后再进入下一个算子的计算。这两种方式性能差距请看下的样例。

案例

生成6条数据，从0开始递增的6个数字。模拟异步查询之后，加上时间戳输出。

public class AsyncIODemo {
   
    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        final int maxCount = 6;
        final int taskNum = 1;
        final long timeout = 40000;

        DataStream<Integer> inputStream = env.addSource(new SimpleSource(maxCount));
        AsyncFunction<Integer, String> function = new SampleAsyncFunction();

        DataStream<String> result = AsyncDataStream.unorderedWait(
                    inputStream,
                    function,
                    timeout,
                    TimeUnit.MILLISECONDS,
                    10).setParallelism(taskNum);

        result.map(new MapFunction<String