利用|利用 JavaScript 实现并发控制的示例代码利用JavaScript实现并发控制的示

一、前言
??在开发过程中，有时会遇到需要控制任务并发执行数量的需求。
??例如一个爬虫程序，可以通过限制其并发任务数量来降低请求频率，从而避免由于请求过于频繁被封禁问题的发生。
??接下来，本文介绍如何实现一个并发控制器。
二、示例

const task = timeout => new Promise((resolve) => setTimeout(() => {resolve(timeout); }, timeout)) const taskList = [1000, 3000, 200, 1300, 800, 2000]; async function startNoConcurrentControl() {console.time(NO_CONCURRENT_CONTROL_LOG); await Promise.all(taskList.map(item => task(item))); console.timeEnd(NO_CONCURRENT_CONTROL_LOG); } startNoConcurrentControl();

??上述示例代码利用 Promise.all 方法模拟6个任务并发执行的场景，执行完所有任务的总耗时为 3000 毫秒。
??下面会采用该示例来验证实现方法的正确性。
三、实现
??由于任务并发执行的数量是有限的，那么就需要一种数据结构来管理不断产生的任务。
??队列的「先进先出」特性可以保证任务并发执行的顺序，在 JavaScript 中可以通过「数组来模拟队列」：

class Queue {constructor() {this._queue = []; }push(value) {return this._queue.push(value); }shift() {return this._queue.shift(); }isEmpty() {return this._queue.length === 0; } }

??对于每一个任务，需要管理其执行函数和参数：

class DelayedTask {constructor(resolve, fn, args) {this.resolve = resolve; this.fn = fn; this.args = args; } }

??接下来实现核心的 TaskPool 类，该类主要用来控制任务的执行：

class TaskPool {constructor(size) {this.size = size; this.queue = new Queue(); }addTask(fn, args) {return new Promise((resolve) => {this.queue.push(new DelayedTask(resolve, fn, args)); if (this.size) {this.size--; const { resolve: taskResole, fn, args } = this.queue.shift(); taskResole(this.runTask(fn, args)); }})}pullTask() {if (this.queue.isEmpty()) {return; }if (this.size === 0) {return; }this.size++; const { resolve, fn, args } = this.queue.shift(); resolve(this.runTask(fn, args)); }runTask(fn, args) {const result = Promise.resolve(fn(...args)); result.then(() => {this.size--; this.pullTask(); }).catch(() => {this.size--; this.pullTask(); })return result; } }

TaskPool 包含三个关键方法：

addTask: 将新的任务放入队列当中，并触发任务池状态检测，如果当前任务池非满载状态，则从队列中取出任务放入任务池中执行。
runTask: 执行当前任务，任务执行完成之后，更新任务池状态，此时触发主动拉取新任务的机制。
pullTask: 如果当前队列不为空，且任务池不满载，则主动取出队列中的任务执行。

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??接下来，将前面示例的并发数控制为2个：

const cc = new ConcurrentControl(2); async function startConcurrentControl() {console.time(CONCURRENT_CONTROL_LOG); await Promise.all(taskList.map(item => cc.addTask(task, [item])))console.timeEnd(CONCURRENT_CONTROL_LOG); } startConcurrentControl();

??执行流程如下：

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??最终执行任务的总耗时为 5000 毫秒。
四、高阶函数优化参数传递

await Promise.all(taskList.map(item => cc.addTask(task, [item])))

??手动传递每个任务的参数的方式显得非常繁琐，这里可以通过「高阶函数实现参数的自动透传」：

addTask(fn) {return (...args) => {return new Promise((resolve) => {this.queue.push(new DelayedTask(resolve, fn, args)); if (this.size) {this.size--; const { resolve: taskResole, fn: taskFn, args: taskArgs } = this.queue.shift(); taskResole(this.runTask(taskFn, taskArgs)); }})} }

改造之后的代码显得简洁了很多：

await Promise.all(taskList.map(cc.addTask(task)))

五、优化出队操作
??数组一般都是基于一块「连续内存」来存储，当调用数组的 shift 方法时，首先是删除头部元素（时间复杂度 O(1)），然后需要将未删除元素左移一位（时间复杂度 O(n)），所以 shift 操作的时间复杂度为 O(n)。

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??由于 JavaScript 语言的特性，V8 在实现 JSArray 的时候给出了一种空间和时间权衡的解决方案，在不同的场景下，JSArray 会在 FixedArray 和 HashTable 两种模式间切换。
??在 hashTable 模式下，shift 操作省去了左移的时间复杂度，其时间复杂度可以降低为 O(1)，即使如此，shift 仍然是一个耗时的操作。
??在数组元素比较多且需要频繁执行 shift 操作的场景下，可以通过「reverse + pop」的方式优化。

const Benchmark = require('benchmark'); const suite = new Benchmark.Suite; suite.add('shift', function() {let count = 10; const arr = generateArray(count); while (count--) {arr.shift(); } }) .add('reverse + pop', function() {let count = 10; const arr = generateArray(count); arr.reverse(); while (count--) {arr.pop(); } }) .on('cycle', function(event) {console.log(String(event.target)); }) .on('complete', function() {console.log('Fastest is ' + this.filter('fastest').map('name')); console.log('\n') }) .run({async: true })

通过 benchmark.js 跑出的基准测试数据，可以很容易地看出哪种方式的效率更高：

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??回顾之前 Queue 类的实现，由于只有一个数组来存储任务，直接使用 reverse + pop 的方式，必然会影响任务执行的次序。
??这里就需要引入双数组的设计，一个数组负责入队操作，一个数组负责出队操作。

class HighPerformanceQueue {constructor() {this.q1 = []; // 用于 push 数据this.q2 = []; // 用于 shift 数据}push(value) {return this.q1.push(value); }shift() {let q2 = this.q2; if (q2.length === 0) {const q1 = this.q1; if (q1.length === 0) {return; }q2 = this.q2 = q1.reverse(); }return q2.pop(); }isEmpty() {if (this.q1.length === 0 && this.q2.length === 0) {return true; }return false; } }

最后通过基准测试来验证优化的效果：