New Async DatabaseRequest

本文讲解 Flink 用于访问外部数据存储的异步 I/O API。 对于不熟悉异步或者事件驱动编程的用户，建议先储备一些关于 Future 和事件驱动编程的知识。 对于异步 I/O 操作的需求 在与外部系统交互（用数据库中的数据扩充流数据）的时候，需要考虑与外部系统的通信延迟对整个流处理应用的影响。 简单地访问外部数据库的数据，比如使用 MapFunction，通常意味着同步交互： MapFunction 向数据库发送一个请求然后一直等待，直到收到响应。在许多情况下，等待占据了函数运行的大部分时间。 与数据库异步交互是指一个并行函数实例可以并发地处理多个请求和接收多个响应。这样，函数在等待的时间可以发送其他请求和接收其他响应。至少等待的时间可以被多个请求摊分。大多数情况下，异步交互可以大幅度提高流处理的吞吐量。 注意： 仅仅提高 MapFunction 的并行度（parallelism）在有些情况下也可以提升吞吐量，但是这样做通常会导致非常高的资源消耗：更多的并行 MapFunction 实例意味着更多的 Task、更多的线程、更多的 Flink 内部网络连接、...

Flink 系列文章 一、Flink 专栏 Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。 1、Flink 部署系列 本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。 2、Flink基础系列 本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。 3、Flik Table API和SQL基础系列 本部分介绍Flink Table Api和SQL的基本用法，比如Table API和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。 4、Flik Table API和SQL提高与应用系列 本部分是table api 和sql的应用部分，和实际的生产应用联系更为密切，以及有一定开发难度的内容。 5、Flink 监控系列 本部分和实际的运维、监控工作相关。 二、Flink 示例专栏 Flink 示例专栏是 Flink 专栏的辅助说明，一般不会介绍知识点的信息，更多的是提供一个一个可以具体使用的示例。本专栏不再分目录，通过链接即可看出介绍的内容。 两专栏的所有文章入口点击：Flink...

目录 Flink异步算子使用介绍 使用Flink异步算子+多线程异步查询MySQL 相关阅读 1 Flink使用异步算子请求高德地图获取位置信息 1、概述 1）Flink异步算子使用介绍 1.异步与同步概述 同步：向数据库发送一个请求然后一直等待，直到收到响应。在许多情况下，等待占据了函数运行的大部分时间。 异步：一个并行函数实例可以并发地处理多个请求和接收多个响应。函数在等待的时间可以发送其他请求和接收其他响应。至少等待的时间可以被多个请求摊分。 异步的优势：异步交互可以大幅度提高流处理的吞吐量。 注意： 仅仅提高算子的并行度（parallelism）在有些情况下也可以提升吞吐量，但是这样做通常会导致非常高的资源消耗：更多的并行 实例意味着更多的 Task、更多的线程、更多的 Flink 内部网络连接、 更多的与数据库的网络连接、更多的缓冲和更多程序内部协调的开销。 2.数据库（或键/值存储）的异步 I/O 交互前提条件 a）需要支持异步请求的数据库客户，许多主流数据库都提供了这样的客户端。...