利用 JavaScript 实现并发控制的示例代码
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。
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：
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)。
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：
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：
