这种场景阿里云flink引擎有计划吗？

阿里云Flink引擎确实提供了一些功能来支持维表join操作的优化，但关于特定场景下“实时写入的维表在join不到时加入缓存并延迟重试”的计划，目前没有明确的信息表明阿里云Flink引擎有专门的计划针对这一特定需求进行优化或提供现成的解决方案。

在处理维表join时，Flink SQL提供了一些Hints来指定表联接策略，例如Lookup Hints，以及SHUFFLE_HASH、REPLICATED_SHUFFLE_HASH和SKEW等联接策略。这些优化可以帮助提高维表join的性能和效率。在实时数仓的场景中，维表关联是一个常见的需求，尤其是在数据流需要补齐字段时，比如将交易日志与商品维表进行关联以补全所需的维度信息。

此外，如果业务处于起步阶段或测试阶段，可以考虑预加载维表的方案，即在算子的open方法中读取维表信息并保存在内存中，然后定时同步更新。这种方法适用于维表数据量不大且更新频率不高的情况。对于更复杂的场景，可能需要结合使用多种技术和工具，如Redis等内存数据库来缓存维表数据，并通过自定义逻辑来实现延迟重试的功能。