现在面试过程当中 ,手写题必然是少不了的,其中碰到比较多的无非就是当属 请求并发控制 了。现在基本异步编程的理解了。
题目:
// 设计一个函数,可以限制请求的并发,同时请求结束之后,调用callback函数
// sendRequest(requestList:,limits,callback):void
sendRequest(
[()=>request('1'),
()=>request('2'),
()=>request('3'),
()=>request('4')],
3, //并发数
(res)=>{
console.log(res)
})
// 其中request 可以是:
function request (url,time=1){
return new Promise((resolve,reject)=>{
setTimeout(()=>{
console.log('请求结束:'+url);
if(Math.random() > 0.5){
resolve('成功')
}else{
reject('错误;')
}
},time*1e3)
})
}
?? 这里有几个概念需要明确一下
并发:并发是多个任务同时交替的执行(因为cpu执行指令的速度非常之快,它可以不必按顺序一段代码一段代码的执行,这样效率反而更加低下),这样看起来就是一起执行的,所以叫并发。
并行:可以理解为多个物理cpu或者有分布式系统,是真正的'同时'执行
并发控制:意思是多个并发的任务,一旦有任务完成,就立刻开启下一个任务
切片控制:将并发任务切片的分配出来,比如10个任务,切成2个片,每片有5个任务,当前一片的任务执行完毕,再开始下一个片的任务,这样明显效率没并发控制那么高了
首先执行能执行的并发任务,根据并发的概念,每个任务执行完毕后,捞起下一个要执行的任务。
将关键步骤拆分出合适的函数来组织代码
循环去启动能执行的任务
取出任务并且推到执行器执行
执行器内更新当前的并发数,并且触发捞起任务
捞起任务里面可以触发最终的回调函数和调起执行器继续执行任务
function sendRequest(requestList,limits,callback){
// 定义执行队列,表示所有待执行的任务
const promises = requestList.slice()
// 定义开始时能执行的并发数
const concurrentNum = Math.min(limits,requestList.length)
let concurrentCount = 0 // 当前并发数
// 启动初次能执行的任务
const runTaskNeeded = ()=>{
let i = 0
while(i<concurrentNum){
runTask()
}
}
// 取出任务并推送到执行器
const runTask = ()=>{}
// 执行器,这里去执行任务
const runner = ()=>{}
// 捞起下一个任务
const picker = ()=>{}
// 开始执行!
runTaskNeeded()
}
function sendRequest(requestList,limits,callback){
const promises = requestList.slice() // 取得请求list(浅拷贝一份)
// 得到开始时,能执行的并发数
const concurrentNum = Math.min(limits,requestList.length)
let concurrentCount = 0 // 当前并发数
// 第一次先跑起可以并发的任务
const runTaskNeeded = ()=>{
let i = 0
// 启动当前能执行的任务
while(i<concurrentNum){
i++
runTask()
}
}
// 取出任务并且执行任务
const runTask = ()=>{
const task = promises.shift()
task && runner(task)
}
// 执行器
// 执行任务,同时更新当前并发数
const runner = async (task)=>{
try {
concurrentCount++
await task()
} catch (error) {
}finally{
// 并发数--
concurrentCount--
// 捞起下一个任务
picker()
}
}
// 捞起下一个任务
const picker = ()=>{
// 任务队列里还有任务并且此时还有剩余并发数的时候 执行
if(concurrentCount < limits && promises.length > 0 ){
// 继续执行任务
runTask()
// 队列为空的时候,并且请求池清空了,就可以执行最后的回调函数了
}else if(promises.length ==0 && concurrentCount ==0 ){
// 执行结束
callback && callback()
}
}
// 入口执行
runTaskNeeded()
}
核心代码是判断是当你 【有任务执行完成】 ,再去判断是否有剩余还有任务可执行。可以先维护一个pool(代表当前执行的任务),利用await Promise.race这个pool,不就知道是否有任务执行完毕了吗?微信搜索公众号:架构师指南,回复:架构师 领取资料 。
async function sendRequest(requestList,limits,callback){
// 维护一个promise队列
const promises = []
// 当前的并发池,用Set结构方便删除
const pool = new Set() // set也是Iterable<any>[]类型,因此可以放入到race里
// 开始并发执行所有的任务
for(let request of requestList){
// 开始执行前,先await 判断 当前的并发任务是否超过限制
if(pool.size >= limits){
// 这里因为没有try catch ,所以要捕获一下错误,不然影响下面微任务的执行
await Promise.race(pool)
.catch(err=>err)
}
const promise = request()// 拿到promise
// 删除请求结束后,从pool里面移除
const cb = ()=>{
pool.delete(promise)
}
// 注册下then的任务
promise.then(cb,cb)
pool.add(promise)
promises.push(promise)
}
// 等最后一个for await 结束,这里是属于最后一个 await 后面的 微任务
// 注意这里其实是在微任务当中了,当前的promises里面是能确保所有的promise都在其中(前提是await那里命中了if)
Promise.allSettled(promises).then(callback,callback)
}
总结一下要点:
利用race的特性可以找到 并发任务 里最快结束的请求
利用for await 可以保证for结构体下面的代码是最后await 后的微任务,而在最后一个微任务下,可以保证所有的promise已经存入promises里(如果没命中任何一个await,即限制并发数>任务数的时候,虽然不是在微任务当中,也可以保证所有的promise都在里面),最后利用allSettled,等待所有的promise状态转变后,调用回调函数
并发任务池 用Set结构存储,可以通过指针来删除对应的任务,通过闭包引用该指针从而达到 动态控制并发池数目
for await 结构体里,其实await下面,包括结构体外 都是属于微任务(前提是有一个await里面的if被命中),至于这个微任务什么时候被加入微任务队列,要看请求的那里的在什么时候开始标记(resolve/reject )
for await 里其实 已经在此轮宏任务当中并发执行了,await后面的代码被挂起来,等前一个promise转变状态-->移出pool-->将下一个promise捞起加入pool当中 -->下一个await等待最快的promise,如此往复。
可以想象这样一个场景,几组人 在玩百米接力赛,每一组分别在0m,100m,200m的地方,有几个赛道每组就有几个人。(注意,这里想象成 每个节点(比如0m处) 这几个人是一组),每到下一个节点的人,将棒子交给排队在最前面的下一个人,下一个人就开始跑。
Promise.allSettled 和race 传入的Promise<any>[]
可以被其中的触发微任务操作增减,这样做会改变结果吗?
1.想要在执行之后得到返回所需要的结果
(在第二种方法当中已经实现,第一种方法下可以 通过 增加一个 task->结果 的map来收集,或者对所有的task分别包裹一层Promise,形成一个新的promiseList,放到Promise.allSettled里面,再把resolve以task->resolve的方式映射出来,在runner里面找到把Promise实例通过对应的resolve暴露出去)
2.增加一个参数用来控制请求失败的重试次数
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