flink中使用异步函数的几个注意事项

背景

在flink系统中，我们为了补充某个流事件成一个完整的记录，经常需要调用外部接口获取一些配置数据，流事件结合这些配置数据就可以组合成一条完整的记录，然而如果同步调用外部系统接口来实现，那么会有很大的性能瓶颈，这种情况下我们一般会使用异步函数提高性能，本文就来记录下使用异步函数的几个注意事项

异步函数的使用

首先看一下官方的例子：

/**
 * 实现 'AsyncFunction' 用于发送请求和设置回调。
 */
class AsyncDatabaseRequest extends RichAsyncFunction<String, Tuple2<String, String>> {

    /** 能够利用回调函数并发发送请求的数据库客户端 */
    private transient DatabaseClient client;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        client = new DatabaseClient(host, post, credentials);
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        client.close();
    }

    @Override
    public void asyncInvoke(String key, final ResultFuture<Tuple2<String, String>> resultFuture) throws Exception {

        // 发送异步请求，接收 future 结果
        final Future<String> result = client.query(key);

        // 设置客户端完成请求后要执行的回调函数
        // 回调函数只是简单地把结果发给 future
        CompletableFuture.supplyAsync(new Supplier<String>() {

            @Override
            public String get() {
                try {
                    return result.get();
                } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
                    // 显示地处理异常。
                    return null;
                }
            }
        }).thenAccept( (String dbResult) -> {
            resultFuture.complete(Collections.singleton(new Tuple2<>(key, dbResult)));
        });
    }
}

// 创建初始 DataStream
DataStream<String> stream = ...;

// 应用异步 I/O 转换操作
DataStream<Tuple2<String, String>> resultStream =
    AsyncDataStream.unorderedWait(stream, new AsyncDatabaseRequest(), 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, 100);

注意事项如下：
1.在asyncinvoke方法中不能有阻塞的操作，比如这里仅仅是使用Future.thenAccept注册一个回调返回后的处理逻辑，而不会使用Future.get方法进行阻塞操作
2.AsyncDataStream.orderWait和AsyncDataStream.unorderWait方法都能正确的事件时间，也就是说即使是AsyncDataStream.unorderWait,它也能保证记录不会被之后的水位线超越
3.异步函数可以和检查点机制进行集成，也就是那些正在等待响应结果的记录会被写入检查点中，当故障恢复后，可以重新发送请求
4.如果服务端没有提供异步的客户端，我们可以用多线程进行模拟，只要多线程返回future对象即可
5.使用AsyncDataStream可以限制并发数以及如何进行超时处理等