Разделяет ли keyBy поток данных между параллельными задачами во Flink (scala)?

Я хочу применить ProcessFunction() к входному потоку данных во Flink для обработки каждого входящего элемента с помощью одного объекта кеша. Мой код выглядит примерно так:

object myJob extends FlinkJob {
 private val myCache = InMemoryCache()

 private def updateCache(myCache,someValue) : Boolean = {//some code}

 private def getValue(myCache,someKey) : Boolean = {//some code}

 def run(params, executionEnv) : Unit = {
   val myStream = executionEnv.getStream()

   val processedStream = myStream.process(new ProcessFunction {
     def processElement(value,context,collector) : Unit = {
      //Update cache
      //Collect updated event
     }
   }

   processedStream.write()
 }
}

Когда я распараллеливаю это задание, я предполагаю, что каждый параллельный экземпляр задания будет иметь свой собственный объект cacheObject и, следовательно, один ключ кеша может присутствовать в нескольких объектах cacheObject. Однако я бы хотел, чтобы для определенного ключа была одна запись в кеше, то есть все записи, соответствующие конкретному ключу, должны обрабатываться одним экземпляром и одним объектом кеша. Будет ли использование keyBy() в myStream гарантировать, что все входящие события с одним и тем же ключом обрабатываются одной параллельной задачей/экземпляром задания Flink и, следовательно, также одним cacheObject?