flink实现异步多线程案例

好的，下面是一个基于Flink实现的异步多线程案例。

首先，我们需要创建一个实现了`AsyncFunction`接口的异步函数。这里我们可以使用`CompletableFuture`来实现异步处理。以下是一个示例代码：

public class MyAsyncFunction extends AsyncFunction<String, String> {

    @Override
    public void asyncInvoke(String input, ResultFuture<String> resultFuture) throws Exception {
        CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            // 在这里执行异步处理逻辑
            return "async result";
        }).thenAccept(result -> {
            resultFuture.complete(Collections.singleton(result));
        });
    }
}

然后，我们需要在Flink中注册这个异步函数，并将其应用到数据流中。以下是一个示例代码：

public class MyFlinkJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        
        DataStream<String> input = env.fromElements("input message");

        AsyncDataStream.unorderedWait(input, new MyAsyncFunction(), 1000, TimeUnit.MILLISECONDS, 100)
                .print();

        env.execute("My Flink Job");
    }
}

在这个示例中，我们使用`AsyncDataStream.unorderedWait`方法将异步函数应用到数据流中。其中，`1000`和`TimeUnit.MILLISECONDS`表示异步函数的超时时间为1秒，`100`表示异步函数的最大并发请求数为100。最后，我们将异步处理后的结果打印到控制台上。

希望这个示例能够对你有所帮助！