要在Apache Flink中实现异步刷新HashMap，可以使用异步IO和定时器来实现。下面是一个包含代码示例的解决方法：

首先，我们需要创建一个HashMap来存储键值对：

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.async.ResultFuture;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.async.RichAsyncFunction;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class AsyncHashMapRefreshFunction extends RichAsyncFunction {

    private transient Map hashMap;
    private transient ExecutorService executorService;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) {
        // 创建HashMap和线程池
        hashMap = new HashMap<>();
        executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
    }

    @Override
    public void close() {
        // 关闭线程池
        executorService.shutdown();
    }

    @Override
    public void asyncInvoke(String input, ResultFuture resultFuture) {
        // 异步处理输入数据
        CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            // 检查HashMap中是否存在对应的值
            if (hashMap.containsKey(input)) {
                return hashMap.get(input);
            } else {
                // 如果没有对应的值，则进行一些异步查询操作并更新HashMap
                String value = performAsyncQuery(input);
                hashMap.put(input, value);
                return value;
            }
        }, executorService).thenAccept(resultFuture::complete);
    }

    private String performAsyncQuery(String input) {
        // 模拟异步查询操作
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "Value for " + input;
    }
}

然后，我们可以在Flink应用程序中使用这个异步函数：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.AsyncDataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class AsyncHashMapRefreshExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建输入流，并应用异步函数
        AsyncDataStream.unorderedWait(
                env.fromElements("key1", "key2", "key3"),
                new AsyncHashMapRefreshFunction(),
                1000L,
                TimeUnit.MILLISECONDS)
                .map(new MapFunction() {
                    @Override
                    public String map(String input) {
                        // 对输出结果进行处理
                        return "Processed: " + input;
                    }
                })
                .print();

        // 执行作业
        env.execute();
    }
}

上述代码创建了一个输入流，并将其传递给AsyncDataStream.unorderedWait方法，该方法用于应用异步函数。在此示例中，我们使用了一个1秒的等待时间（1000L），表示如果HashMap中没有对应的值，则等待1秒再进行查询。

最后，我们通过使用MapFunction对输出结果进行处理，并将其打印出来。

请注意，上述示例中的AsyncHashMapRefreshFunction是一个简单的示例，用于说明在Flink中如何实现异步刷新HashMap。实际应用中，您可能需要根据具体需求进行修改和调整。