AsyncIO API
AsyncIO API提供了异步IO操作，其中包括将数据读入缓存中，等待异步IO操作完成，然后再将数据发送到下游任务。在这个过程中，Flink可以同时执行其他任务，从而提高了系统的并行度和吞吐量。

// 创建AsyncIO操作
AsyncFunction asyncFunction = new AsyncFunction() {
  private MapState cache;
  
@Override
  public void asyncInvoke(String input, ResultFuture resultFuture) throws Exception {
      // 从缓存中读取数据
      String cachedData = cache.get(input);
      if (cachedData != null) {
          resultFuture.complete(Collections.singleton(cachedData));
      } else {
          // 如果缓存中没有数据，则发起异步IO操作
          CompletableFuture ioFuture = ioService.readDataAsync(input);
          ioFuture.thenAccept(result -> {
              // 将读取到的数据加入缓存
              cache.put(input, result);
              resultFuture.complete(Collections.singleton(result));
          });
      }
  }
};
// 将AsyncIO操作作为算子应用到DataStream中
DataStream stream = ...;
stream
  .keyBy(...)  // 根据某个key进行分组
  .flatMap(new AsyncIOFunction<>(asyncFunction))
  .print();

ProcessFunction API
ProcessFunction API是一个更灵活的API，可以用于实现各种自定义的流处理逻辑，包括旁路缓存和异步IO操作。

public class CacheProcessFunction extends ProcessFunction {
  // 缓存对象
  private MapState cache;
  
@Override
  public void open(Configuration parameters) throws Exception {
      // 创建缓存
      MapStateDescriptor descriptor = new MapStateDescriptor<>(
              "cache", String.class, String.class);
      cache = getRuntimeContext().getMapState(descriptor);
  }
  
@Override
  public void processElement(String input, Context ctx, Collector out) throws Exception {
      // 从缓存中读取数据
      String cachedData = cache.get(input);
      if (cachedData != null) {
          out.collect(cachedData);
      } else {
          // 如果缓存中没有数据，则发起异步IO操作
          CompletableFuture ioFuture = ioService.readDataAsync(input);
          ioFuture.thenAccept(result -> {
              // 将读取到的数据加入缓存
              cache.put(input, result);
              out.collect(result);
          });
      }
  }
}
DataStream stream = ...;
stream
  .keyBy(...)  // 根据某个key进行分组
  .process(new CacheProcessFunction())
  .print();