JavaScript实现并发控制的方法
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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。
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; } this.q1 = q2; // 感谢 @shaonialife 同学指正 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:
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