我们可以使用 .async 或 .buffer 操作符来解决这个问题。

例如，在以下代码中，当使用 map 操作符对每个元素进行昂贵的计算时，我们插入了一个 buffer(10) 缓冲区来缓解压力：

import akka.actor.ActorSystem
import akka.stream.scaladsl._
import scala.concurrent.duration._

implicit val system: ActorSystem = ActorSystem("akka-streams")
implicit val materializer: ActorMaterializer = ActorMaterializer()

val source = Source(1 to 1000)
val expensiveMap = Flow[Int].map { n =>
  Thread.sleep(10)
  n * 2
}.buffer(10, OverflowStrategy.dropHead)
val sink = Sink.foreach(println)

val startTime = System.currentTimeMillis()

val graph = source.via(expensiveMap).to(sink)
graph.run()

val elapsedTime = System.currentTimeMillis() - startTime
println(s"Elapsed time: $elapsedTime ms")

该示例将源范围的每个整数映射到它的两倍，并且我们插入了 buffer(10) 缓冲区，以使 map 操作符对每个元素进行计算时减轻压力。

请注意在 buffer 操作符中，我们指定了缓冲区的容量，以及在缓冲区满时如何处理新的元素（在此示例中，我们选择了 OverflowStrategy.dropHead 策略，在超过缓冲区容量时丢弃最早的元素）。

输出应该类似于：

Elapsed time: 1976 ms