Flink 如何使用在 feeds 流里？

目前使用 redis 回收用户数据，分钟级别刷新到 DB，再新调用内容会从 Redis 里去查。
内容量变大，redis 会有一些问题，所以想利用 Flink 流式计算来承担一部分 feeds 流更新的功能，比如说点赞计数。
所以想问 Flink 适合这个场景吗？ 以及 Flink 怎么在这个场景里用起来，能承担哪一部分的功能？

场景：
下游应用 --- redis ----- db
问题：
高峰 api 请求失败率高。
在 feeds 更新的时候，接受数据-redis 处理-返回成功，这个过程是同步的，也没有消息队列。在流量高峰的时候，如果下游收到了 fail，可能是 redis 没收到，也可能只是算比较慢迟到了。看到 Flink 可以异步 I/O，如果数据到了先返回成功，处理可以排队，这样会不会提高请求的成功率。这个流量的大小不稳定，如果有活动会有很大增长，如果扩机器的话平时用不到，会浪费。
状态数据的管理
Redis 里收到的数据会每分钟更新一次 DB，但是只更新最近一分钟的内容。redis 是 kv 结构，除了上报内容之外，还维护了一个数组来记录内容到达时间之类的状态。这样需要双写，看 Flink 有针对状态数据的处理，所以想或许这里可以用。