在大多數情況下，io 操作都是乙個耗時的過程，尤其在流計算中，如果在具體的運算元裡面還有和第三方外部系統（比如資料庫、redis、hbase 等儲存系統）做互動，比如在乙個 mapfunction 中每來一條資料就要去查詢 mysql 中某張表的資料，然後跟查詢出來的資料做關聯（同步互動）。查詢請求到資料庫，再到資料庫響應返回資料的整個流程的時間對於流作業來說是比較長的。那麼該 map 運算元處理資料的速度就會降下來，在大資料量的情況下很可能會導致整個流作業出現反壓問題（在 9.1 節中講過），那麼整個作業的消費延遲就會增加，影響作業整體吞吐量和實時性，從而導致最終該作業處於不可用的狀態。
這種同步的與資料庫做互動操作，會因耗時太久導致整個作業延遲，如果換成非同步的話，就可以同時處理很多請求並同時可以接收響應，這樣的話，等待資料庫響應的時間就會與其他傳送請求和接收響應的時間重疊，相同的等待時間內會處理多個請求，從而比同步的訪問要提高不少流處理的吞吐量。雖然也可以通過增大該運算元的並行度去執行查資料庫，但是這種解決辦法需要消耗更多的資源（並行度增加意味著消費的 slot 個數也會增加），這種方法和使用非同步處理的方法對比一下，還是使用非同步的查詢資料庫這種方法值得使用。
在上圖中，左側表示的是在流處理中同步的資料庫請求，右側是非同步的資料庫請求。假設左側是資料流中 a 資料來了傳送乙個查詢資料庫的請求看是否之前存在 a，然後等待查詢結果返回
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