**场景：**存算分离，数据写s3。版本3.1.4
**数据流：**源数据发送mq，然后用k8s上的pod接收，有100个pdo，我在k8s的每个pod接收多个mq消息，一个消息就是一个sn，然后每个sn解码出大概80张热表，然后在pod内部我会将几个sn的数据按照表聚合，相当于已经做了攒批，然后用stream load的方式提交到doris。
**问题：**目前看下来这种方式因为有100个pod同时解码提交，会产生单表并发问题。然后在ms的log中也发现了fdb的commit冲突，比较多。展现在客户端的情况就是一个pod中某些表提交doris后返回的速度很慢，有超过10s的，因为是的pod中逻辑是必须等待所有表提交完，这个request才会结束，这样就拖慢了我处理sn的速度。
**我的想法：**我现在的想法是用group commit的async_mode方式，异步提交，但是存在问题，如果异步提交，客户端是返回了，但是提交给be的数据如果没有wal持久化到本地，只是在memtable cache中，那么如果be崩溃，这部分数据就丢失了，客户端也没有感知，这样是不行的。经过调查，存算一体的方式中group commit的async_mode，数据先到memtable后会写入wal，此时返回客户端，be自己在后台提交到s3上。这个模式因为有wal本地存储，即使be崩溃，数据还在可以恢复，没有问题。
**我的问题：**我现在是想确认存算分离情况下group commit的async_mode方式是否也有这种wal持久化本地的功能？
