我想使用flink流处理低延迟（<1ms）的市场数据。
我有一组计算，每一个都有三个数据流：缓慢移动的参数数据、股价和汇率。
例如
参数（缓慢滴答：一天一到两次）：

symbol|asset|strike
12345 |AAPL |1020
12346 |AAPL | 500
12347 |AAPL |1200
12348 |DAX  |2020
12349 |DAX  |2500
12350 |DAX  |2200
12348 |BASF | 400
12349 |BASF | 300
12350 |BA   |1000

资源（每秒多次滴答声）：

symbol|currency | spot
AAPL | USD | 2300
DAX  | EUR | 4002
BASF | EUR |  304
BA   | GBP |  234

fx（每秒多次滴答声）：

symbol|rate
USD  | 1
GBP  | 1.2
EUR  | 1.15
NZD  | 1.8

无论何时股票、汇率或参数数据发生变化，我都希望立即计算结果并将其作为新的流输出。这在逻辑上可以表示为联接：
e、 g.从params，asset，fx中选择price=（params.strike-asset.spot）*fx.rate，其中fx.symbol=asset.currency，asset.symbol=params.asset
股票和外汇汇率将以不同的速度/时间快速波动（每秒多次），而参数数据的波动频率非常低（一天一次或两次）。每当这些值发生变化时，我都会重新计算并公布价格。
到目前为止，我已经尝试了不使用windows的“broadcast”，这确实有效，但这意味着我需要编写大量的自定义连接代码，而且我不能使用更优雅的“join”语法，而且绝对不能使用sql。由于数据正在被复制和广播，因此它似乎效率低下。
为了使用连接，我尝试了windows，自定义触发尝试在数据到达时发送数据，自定义逐出代码保留最新的值。这似乎是工作，但与高延迟（许多秒）。
其他人有什么建议吗？
谢谢