在Akka Streams中为mapAsync定义超时可以使用akka.pattern.after方法和Future的recoverWith方法来实现。下面是一个示例解决方案：

import akka.actor.ActorSystem
import akka.stream.Materializer
import akka.stream.scaladsl.{Sink, Source}
import scala.concurrent.duration._
import scala.concurrent.{ExecutionContext, Future}
import scala.util.{Failure, Success}

object MapAsyncTimeoutExample extends App {
  implicit val system: ActorSystem = ActorSystem("MapAsyncTimeoutExample")
  implicit val materializer: Materializer = Materializer(system)
  implicit val ec: ExecutionContext = system.dispatcher

  def mapAsyncWithTimeout[T, U](parallelism: Int, timeout: FiniteDuration)(f: T => Future[U]): Flow[T, U, NotUsed] = {
    Flow[T].mapAsync(parallelism) { elem =>
      val result = f(elem)
      Future.firstCompletedOf(Seq(result, akka.pattern.after(timeout, system.scheduler)(Future.failed(new TimeoutException))))
    }.collect { case Success(value) => value }
  }

  // 示例使用一个简单的异步函数
  def asyncFunction(input: Int): Future[Int] = {
    // 模拟耗时操作
    Thread.sleep(1000)
    Future.successful(input * 2)
  }

  val source = Source(1 to 10)
  val parallelism = 4
  val timeout = 500.millis

  val result = source.via(mapAsyncWithTimeout(parallelism, timeout)(asyncFunction))
    .runWith(Sink.foreach(println))

  result.onComplete {
    case Success(_) => println("Stream completed successfully")
    case Failure(ex) => println(s"Stream failed with exception: $ex")
  }

  // 等待Stream完成
  result.onComplete(_ => system.terminate())
}

上述代码中，我们定义了一个名为mapAsyncWithTimeout的自定义流操作符，它接受一个并行度参数和超时时间参数，并在每个元素上执行异步函数。在异步函数执行时，我们使用Future.firstCompletedOf方法来等待结果或超时。如果超时发生，我们会返回一个失败的Future，并使用collect操作符过滤掉失败的结果。

在示例中，我们将1到10的整数源通过mapAsyncWithTimeout操作符传递给一个异步函数asyncFunction，并使用并行度为4和超时时间为500毫秒。最后，我们通过runWith方法将结果打印到控制台，并在流完成时输出相应的消息。

请注意，mapAsyncWithTimeout方法返回的是一个Flow，您可以在Akka Streams中的任何地方使用它。