我目前正在使用 Apache flink 并在其中使用 RxJava，我的问题是：同时使用它们是否合适？因为我的 flink 操作始终是映射函数，并且在其中我大量使用 Rx，例如从 flink 中获取元组并对其进行异步操作（转到数据库，写入队列等），但我没有结束当 Rxjava 以处理结束时，使用 flink 向我公开的大多数方法和我的程序步骤返回 json。
你能告诉我这是否是 flink 的正确用法，或者是否有更好的方法来做我需要做的事情。（比如使用它，但在 flink 步骤或类似的东西之间传递 observables）。
谢谢。
Flink 有强大的工具来处理状态（例如在 Windows 中）[1,2]，这通常可以避免调用其他系统。例如，您可以在 Flink 中使用（检查点）KeyValueState，而不是在外部键值存储中处理状态。在 Flink 内部处理状态通常比调用外部系统/数据库更有效/更快。
Flink 程序中异步调用的一个问题可能是 Flink 比被调用的系统更快，这导致打开的期货数量增加，最终导致内存问题。所以，我认为，一般建议在 Flink 算子内部使用同步调用来降低 Flink 到被调用系统的速度，避免内存泄漏。
最近在邮件列表中讨论了最后一点：http: //mail-archives.apache.org/mod_mbox/flink-user/201606.mbox/%3CCALrNVjVw=iu7PB76VmKk+BD6rDXfSDwxpMrtzk8=L5d8xE-o8Q@mail.gmail.com %3E
[1] https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/apis/streaming/windows.html [2] https://ci.apache.org/projects/flink/flink -docs-release-1.0/apis/streaming/state.html
当前的答案仍然适用于尽可能在 Flink 中保持状态，但如果您仍需要访问外部系统，则可以使用高性能异步 I/O 方法。Async Operators 挂钩到 Flink 的生命周期并管理并发 Async 请求的数量，希望能抑制内存问题。