- **AsyncIO API**
AsyncIO API提供了非同步IO操作，其中包括將資料讀入快取中，等待非同步IO操作完成，然後再將資料傳送到下游任務。在這個過程中，Flink可以同時執行其他任務，從而提高了系統的並行度和吞吐量。
```java
// 建立AsyncIO操作
AsyncFunction<string string=""> asyncFunction = new AsyncFunction<string string="">() {
    private MapState cache;
    @Override
    public void asyncInvoke(String input, ResultFuture<string> resultFuture) throws Exception {
        // 從快取中讀取資料
        String cachedData = cache.get(input);
        if (cachedData != null) {
            resultFuture.complete(Collections.singleton(cachedData));
        } else {
            // 如果快取中沒有資料，則發起非同步IO操作
            CompletableFuture<string> ioFuture = ioService.readDataAsync(input);
            ioFuture.thenAccept(result -> {
                // 將讀取到的資料加入快取
                cache.put(input, result);
                resultFuture.complete(Collections.singleton(result));
            });
        }
    }
};
// 將AsyncIO操作作為運算元應用到DataStream中
DataStream<string> stream = ...;
stream
    .keyBy(...)  // 根據某個key進行分組
    .flatMap(new AsyncIOFunction<>(asyncFunction))
    .print();
```

- **ProcessFunction API**
ProcessFunction API是一個更靈活的API，可以用於實現各種自定義的流處理邏輯，包括旁路快取和非同步IO操作。
```java
public class CacheProcessFunction extends ProcessFunction<string string=""> {
    // 快取物件
    private MapState<string string=""> cache;
    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        // 建立快取
        MapStateDescriptor<string string=""> descriptor = new MapStateDescriptor<>(
                "cache", String.class, String.class);
        cache = getRuntimeContext().getMapState(descriptor);
    }
    @Override
    public void processElement(String input, Context ctx, Collector<string> out) throws Exception {
        // 從快取中讀取資料
        String cachedData = cache.get(input);
        if (cachedData != null) {
            out.collect(cachedData);
        } else {
            // 如果快取中沒有資料，則發起非同步IO操作
            CompletableFuture<string> ioFuture = ioService.readDataAsync(input);
            ioFuture.thenAccept(result -> {
                // 將讀取到的資料加入快取
                cache.put(input, result);
                out.collect(result);
            });
        }
    }
}
DataStream<string> stream = ...;
stream
    .keyBy(...)  // 根據某個key進行分組
    .process(new CacheProcessFunction())
    .print();
```</string></string></string></string></string></string></string></string></string></string></string>

Flink - 旁路快取和非同步IO的實現

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