可以使用Flink的AsyncIO来解决这个问题。AsyncIO可以让我们在异步模式下处理I/O操作，如：从外部数据库中读取数据。

下面是一个使用AsyncIO的示例代码：

val asyncFunction = new AsyncFunction[IN, OUT] {
override def asyncInvoke(input: IN, resultFuture: ResultFuture[OUT]): Unit = {
  Future {
    // 异步操作
    resultFuture.complete(Seq(result))
  }(context.executorService)
}

override def timeout(input: IN, resultFuture: ResultFuture[OUT]): Unit = {
  resultFuture.completeExceptionally(new TimeoutException())
}

override def close(): Unit = {}
}
val input: DataStream[IN] = ...
val result: DataStream[OUT] = AsyncDataStream.orderedWait(
input,
asyncFunction,
timeout,
timeOutTimeCode,
bufferSize,
Ordering[IN],
outputType
)

上述代码中，asyncFunction是我们自定义的异步函数。在这个函数中，我们应该执行一些异步I/O操作，例如从数据库读取数据，然后通过resultFuture.complete(Seq(result))来将结果发送回到算子的主线程中。

timeout参数和timeOutTimeCode参数用于设置超时时间和超时机制。如果函数在超时时间内没有返回结果，timeout函数就会被调用。

bufferSize参数设置的是异步I/O操作的并行度。如果设置过小，可能会发生队列阻塞的情况，但如果设置过大，可能会导致内存溢出的问题。因此，我们需要根据实际的情况来进行调节。

input参数是输入的数据流，而result是输出的数据流。

通过使用AsyncIO，我们可以轻松地在Flink中处理异步操作，从而避免Iterative Stream与异步操作结合时出现的问题。