代码案例

以下是一个基于Flink和Netty的异步处理数据流的代码示例：

AsyncDataStream.unorderedWait(inputDataStream, new AsyncFunction<String, String>() {
    @Override
    public void asyncInvoke(String input, ResultFuture<String> resultFuture) throws Exception {
        // 异步IO操作，例如发送HTTP请求
        CompletableFuture<String> future = sendHttpRequestAsync(input);

        future.thenAccept(response -> {
            // 处理异步IO操作结果
            resultFuture.complete(Collections.singleton(response));
        }).exceptionally(ex -> {
            // 处理异步IO操作异常
            resultFuture.completeExceptionally(ex);
            return null;
        });
    }
}, timeout, TimeUnit.MILLISECONDS, bufferSize);

// 处理异步IO操作结果的回调函数
inputDataStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
    @Override
    public void flatMap(String input, Collector<String> collector) throws Exception {
        collector.collect(input);
    }
});

在上面的代码中，我们使用AsyncDataStream将输入的数据流转换为异步数据流，然后使用AsyncFunction来处理异步数据流中的每个元素。在异步IO操作完成后，我们使用ResultFuture将处理结果返回给Flink程序。在回调函数中，我们使用CompletableFuture来处理异步IO操作，并根据操作结果使用ResultFuture.complete或ResultFuture.completeExceptionally将处理结果返回给Flink程序。

最后，我们使用flatMap函数来处理异步IO操作的结果，并将其发送给下游算子。