如何正确使用Flink Connector？( 七 )
4.Async I/O
流计算中经常需要与外部存储系统交互 ， 比如需要关联 MySQL 中的某个表 。 一般来说 ， 如果用同步 I/O 的方式 ， 会造成系统中出现大的等待时间 ， 影响吞吐和延迟 。 为了解决这个问题 ， 异步 I/O 可以并发处理多个请求 ， 提高吞吐 ， 减少延迟 。
Tips：Async 的原理可参考官方文档
Flink Kafka Connector
本章重点介绍生产环境中最常用到的 Flink kafka connector 。 使用 Flink 的同学 ， 一定会很熟悉 kafka ， 它是一个分布式的、分区的、多副本的、 支持高吞吐的、发布订阅消息系统 。 生产环境环境中也经常会跟 kafka 进行一些数据的交换 ， 比如利用 kafka consumer 读取数据 ， 然后进行一系列的处理之后 ， 再将结果写出到 kafka 中 。 这里会主要分两个部分进行介绍 ， 一是 Flink kafka Consumer ， 一个是 Flink kafka Producer 。
首先看一个例子来串联下 Flink kafka connector 。 代码逻辑里主要是从 kafka 里读数据 ， 然后做简单的处理 ， 再写回到 kafka 中 。
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