Flink的mysql当维表时能开启异步么？

Flink的MySQL维表可以开启异步操作。

在Flink中，当需要将流数据与维表进行关联以补全所需维度信息时，通常有两种方案可以考虑：

• 预加载维表：这种方式适合业务刚起步或测试阶段。可以在算子的open方法中读取MySQL或其他存储介质中的全量维表信息，并将其保存在内存中。处理数据流时，可以直接与内存中的维表进行匹配，这种方式可以实现类似异步的效果，因为它避免了对每个流记录都进行数据库查询的需求。
• 异步IO：如果维表较大或者查询复杂，频繁的同步查询可能会导致性能瓶颈。在这种情况下，可以通过创建线程池和数据库连接池来实现异步的并发查询，从而提高查询效率和系统吞吐量。这样，一个请求就是一个线程，一个请求对应一个连接，从而实现了异步查询。

需要注意的是，虽然MySQL本身不支持异步查询，但通过上述方法，可以在Flink中实现与维表的高效异步交互。此外，Flink社区和文档中也有关于维表JOIN与异步优化的相关讨论和实践案例，可以参考这些资料来进一步了解和实施异步操作的最佳实践。

Flink支持异步I/O操作，包括与MySQL维表的异步交互。

Flink作为一个高性能的流处理框架，提供了对维表关联的支持，这在流式数据处理中非常常见，用于补充数据流中的字段信息。在某些情况下，为了提高性能和吞吐量，Flink允许进行异步维表关联。这意味着可以在不阻塞主数据流处理的情况下，从维表中检索信息。

以下是实现该功能的一些方法：

• 预加载维表：在处理流程开始时，可以在算子的open方法中读取MySQL或其他存储介质中的全量维表信息，并将其保存在内存中。这样，在处理数据流时，可以直接与内存中的维表进行匹配，而不需要每次都去查询数据库。
• 异步查询：虽然MySQL本身不支持异步查询，但可以通过创建线程池和数据库连接池来实现异步的并发查询。这样，每个请求就是一个独立的线程，每个请求对应一个数据库连接，从而提高查询效率。
• 使用专门的库：可以考虑使用已经实现了这些功能的库，例如阿里巴巴的Druid数据库连接池，它提供了异步查询的支持。

综上所述，通过上述方法，可以实现Flink与MySQL维表的异步交互，从而提高数据处理的效率和性能。在实际实施时，需要根据具体的业务需求和技术环境来选择最合适的方案。

当前不支持，支持的是holo、lindorm和Hbase。https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/mysql-connector?spm=a2c4g.11186623.0.i35 此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”