Promise面试题详解之控制并发
在写这篇文章的时候我有点犹豫，因为先前写过一篇类似的，一道关于并发控制的面试题，只不过那篇文章只给出了一种解决方案，后来在网上又陆续找到两种解决方案，说来惭愧，研究问题总是浅尝辄止，所以今天便放在一起，借着这道面试题再重新梳理一下。
题目是这样的：
有 8 个图片资源的 url，已经存储在数组 urls 中（即urls = [‘http://example.com/1.jpg', …., ‘http://example.com/8.jpg']），而且已经有一个函数 function loadImg，输入一个 url 链接，返回一个 Promise，该 Promise 在图片下载完成的时候 resolve，下载失败则 reject。
但是我们要求，任意时刻，同时下载的链接数量不可以超过 3 个。
请写一段代码实现这个需求，要求尽可能快速地将所有图片下载完成。
【Promise面试题详解之控制并发】已有代码如下：
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看到这个题目的时候，脑袋里瞬间想到了高效率排队买地铁票的情景，那个情景类似下图
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上图这样的排队和并发请求的场景基本类似，窗口只有三个，人超过三个之后，后面的人只能排队了。
首先想到的便是利用递归来做，就如这篇文章采取的措施一样，代码如下：
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以上是最常规的思路，我将加载图片的函数loadImg封装在bao函数内，根据条件判断，是否发送请求，请求完成后继续递归调用。
以上代码所有逻辑都写在了同一个函数中然后递归调用，可以优化一下，代码如下：
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上面代码将一个递归函数拆分成两个，一个函数只负责计数和发送请求，另外一个负责调度。
这里的请求既然已经被封装成了Promise，那么我们用Promise和saync、await来完成一下，代码如下：
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大致思路是，遍历执行urls.length长度的请求，但是当请求并发数大于限制时，超过的请求用await结合promise将其阻塞，并且将resolve填充到lock数组中，继续执行，并发过程中有图片加载完成后，从lock中推出一项resolve执行，lock相当于一个叫号机；以上代码可以优化为：
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