关于前端:Promise异步并发任务控制器

前言

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“实现一个管制并发数的工作队列、实现一个异步并发工作控制器” 等，曾经是十分经典的手写题目了，因为其中波及 异步 和 并发 的内容，在正式开始实现之前咱们先来简略理解一下它们的概念，毕竟只有晓得为什么能力更好的实现，而不是单纯的去记忆。

异步 & 并发

异步

单线程的 JavaScript

咱们都晓得 默认状况 下 JavaScript 是 单线程 的，又或者说 JavaScript 只在一个线程上运行。

【留神 】JavaScript 尽管只在一个线程上运行，但不示意 JavaScript 引擎只有一个线程，实际上，JavaScript 引擎有多个线程，单个脚本只能在一个线程上运行（即 主线程），其余线程都是在后盾配合

而 单线程 就意味着，所有工作须要 排队，前一个工作完结，才会执行后一个工作，如果前一个工作耗时很长，后一个工作就不得不始终等着。

JavaScript 异步的产生

如果排队是因为计算量大，CPU 解决不过去，这时候也算正当，但很多时候 CPU 是闲暇的，是因为 IO 设施（输出 / 输出设备）很慢（比方 Ajax 操作从网络读取数据），CPU 不得不等着后果返回，能力持续往下执行。

JavaScript 语言的设计者意识到，这时主线程齐全能够不论 IO 设施，挂起处于期待中的工作，先运行排在前面的工作，等到 IO 设施返回了后果，再回过头，把挂起的工作继续执行上来。

在 JavaScript 为了更好的解决异步问题，咱们通常都会抉择应用 Promise 或 async/await。

并发

晚期计算机的 CPU 是 单核的 ，一个 CPU 在 同一时间 只能执行 一个过程 / 线程 ，当零碎中有 多个过程 / 线程 期待执行时，CPU 只能执行完一个再执行下一个。

而所谓的 并发 ，指在同一时刻只能有一条 过程指令 执行，但多个 过程指令 被疾速的 交替执行，那么在宏观上看就是多个过程同时执行的成果，但在宏观上并不是同时执行的，只是把工夫分成若干段，使多个过程疾速交替的执行。

实现异步并发工作控制器

通过上述内容咱们曾经晓得了 异步 和 并发 的基本概念，当初开始具体实现吧！

题目如下：

假如当初要发送多个申请，但要实现并发管制，即能够通过一个 limit 管制并发数，当工作数量超过对应的 limit 限度的并发数时，后续的工作须要提早到 正在执行中 的工作执行完后 再执行 ，并且须要反对动静增加 额定的异步工作 ，同时当 最初一个工作 执行实现，须要执行对应的 callback 函数。

生成工作汇合

// 生成用于测试的工作汇合

const tasks = new Array(10).fill(0).map((v, i) => {return function task() {return new Promise((resolve) => {setTimeout(() => {resolve(i + 1)
            }, i * 1000);
        })
    }
})

形式一：并发管制函数 concurrencyControl

外围思路

• 通过循环执行以后队列头部的工作

• 以后队列头部工作执行结束

  • 若是最初一个工作，则执行 callback
  • 否则，继续执行 下一个队头工作

// 并发管制函数
function concurrencyControl(tasks, limit, callback) {const queue = tasks.slice()  // 以后执行的工作队列
    let count = 0 // 已实现的工作数量

    const runTask = () => {while (limit) {
            limit--

            if (queue.length) {const task = queue.shift() // 取出以后队头工作

                task().then(() => {
                    limit++
                    count++

                    if (count === tasks.length) { // 最初一个工作
                        callback() // 执行回调函数}else{runTask() // 继续执行下一个工作
                    }
                })
            }
        }
    }

    return runTask
}

// 测试代码
const sendRequest = concurrencyControl(tasks, 3, (taskId) => {console.log(`task ${taskId} finish！`)
})

sendRequest()

不同工夫的工作：

雷同工夫的工作：

形式二：并发控制器 ConcurrencyControl

形式一 尽管可能简略的实现自动化的并发管制，然而不反对 动静增加工作 的要求，这就意味着要 放弃状态 了，并且如果以后执行的 promise 工作状态为 rejected 时就无奈执行齐全部的工作，因为 task().then 对应的 onreject 的回调没有被提供，上面咱们就能够通过一个 ConcurrencyControl 类来实现。

外围思路

• 将本来应用到的变量，转换成对应的实例属性
• 新增 addTask() 办法用于动静增加工作，并且在其外部主动启动工作执行
• task().then 替换为 task().finally，目标是当对应的 promise 工作为 reject 状态时仍可能执行

class ConcurrencyControl {constructor(tasks, limit, callback) {this.queue = tasks.slice() // 以后执行的工作队列
        this.tasks = tasks // 原始工作汇合
        this.count = 0 // 已实现的工作数量
        this.limit = limit
        this.callback = callback
    }

    runTask() {while (this.limit) {
            this.limit--

            if (this.queue.length) {const task = this.queue.shift() // 取出队头工作

                task().finally(() => {
                    this.limit++
                    this.count++

                    if (this.count === this.tasks.length) { // 最初一个工作
                        this.callback() // 执行回调函数} else {this.runTask() // 继续执行下一个工作
                    }
                })
            }
        }
    }

    addTask(task) {
        // 同步增加工作
        this.queue.push(task)
        this.tasks.push(task)
        // 当间接调用 addTask 也可间接执行
        this.runTask()}
}

// 测试代码
const Control = new ConcurrencyControl(tasks, 3, () => {console.log(`task all finish！`)
})

// 执行队列工作
Control.runTask()

// 增加新工作
Control.addTask(function task() {return new Promise((resolve) => {setTimeout(() => {console.log(`task ${Control.tasks.length} finish！`)
            resolve(Control.tasks.length)
        }, Control.tasks.length * 200);
    })
})

形式三：优化 并发控制器 ConcurrencyControl

外围思路

• 优化掉 this.count 计数，通过 this.queue.size 来代替
• 优化掉 this.addTask() 办法中的 this.queue.push(task)，通过 this.tasks 的变动来主动影响 this.queue 队列
• 优化掉 this.limit ++/–，通过 this.queue.size < this.limit 来替换

class ConcurrencyControl {constructor(tasks, limit, callback) {this.tasks = tasks.slice() // 浅拷贝，防止批改原数据
        this.queue = new Set() // 工作队列
        this.limit = limit // 最大并发数
        this.callback = callback // 回调
    }

    runTask() {
        // 边界判断
        if(this.tasks.length == 0) return
        
        // 当工作队列有残余，持续增加工作 
        while (this.queue.size < this.limit) {const task = this.tasks.shift() // 取出队头工作
            
            this.queue.add(task) // 往队列中增加以后执行的工作

            task()
                .finally(() => {this.queue.delete(task) // 当前任务执行结束，从队列中删除改工作

                    if (this.queue.size == 0) {this.callback() // 执行回调函数
                    } else {this.runTask() // 继续执行下一个工作
                    }
                })
        }

    }

    addTask(task) {
        // 同步增加工作
        this.tasks.push(task)
        // 当间接调用 addTask 也可间接执行
        this.runTask()}
}

// 测试代码
const Control = new ConcurrencyControl(tasks, 3, () => {console.log(`task all finish！`)
})

Control.runTask() // 执行队列工作

Control.addTask(function task() { // 增加新工作
    return new Promise((resolve) => {setTimeout(() => {console.log(`task 9999 finish！`)
            resolve(999)
        }, 100);
    })
})

最初

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以上就是本文的全部内容，通过以上三种实现形式的 逐渐优化 最终失去了一个比拟适合的后果，当然实现形式并不是只有文中提到的这种，只须要抉择本人 最容易了解 的形式即可。