前言：JS 天然支持并行請求，但與此同時會帶來一些問題，比如會造成目標服務器壓力過大，所以本文引入“請求調度器”來節制并發度。
TLDR; 直接跳轉『抽象和復用』章節。
為了獲取一批互不依賴的資源，通常從性能考慮可以用 Promise.all(arrayOfPromises)來并發執行。比如我們已有 100 個應用的 id，需求是聚合所有應用的 PV，我們通常會這么寫：
const ids = [1001, 1002, 1003, 1004, 1005];
const urlPrefix = "http://opensearch.example.com/api/apps";
// fetch 函數發送 HTTP 請求，返回 Promise
const appPromises = ids.map(id => `${urlPrefix}/${id}`).map(fetch);
Promise.all(appPromises)
// 通過 reduce 做累加
.then(apps => apps.reduce((initial, current) => initial + current.pv, 0))
.catch((error) => console.log(error));
上面的代碼在應用個數不多的情況下，可以運行正常。當應用個數達到成千上萬時，對支持并發數不是很好的系統，你的「壓測」會把第三放服務器搞掛，暫時無法響應請求：
<html> <head><title>502 Bad Gateway</title></head> <body bgcolor="white"> <center><h1>502 Bad Gateway</h1></center> <hr><center>nginx/1.10.1</center> </body> </html>
如何解決呢？
一個很自然的想法是，既然不支持這么多的并發請求，那就分割成幾大塊，每塊為一個 chunk，chunk 內部的請求依然并發，但塊的大小（chunkSize）限制在系統支持的最大并發數以內。前一個 chunk 結束后一個 chunk 才能繼續執行，也就是說 chunk 內部的請求是并發的，但 chunk 之間是串行的。思路其實很簡單，寫起來卻有一定難度。總結起來三個操作：分塊、串行、聚合
難點在如何串行執行 Promise，Promise 僅提供了并行（Promise.all）功能，并沒有提供串行功能。我們從簡單的三個請求開始，看如何實現，啟發式解決問題（heuristic）。
// task1, task2, task3 是三個返回 Promise 的工廠函數，模擬我們的異步請求
const task1 = () => new Promise((resolve) => {
setTimeout(() => {
resolve(1);
console.log("task1 executed");
}, 1000);
});
const task2 = () => new Promise((resolve) => {
setTimeout(() => {
resolve(2);
console.log("task2 executed");
}, 1000);
});
const task3 = () => new Promise((resolve) => {
setTimeout(() => {
resolve(3);
console.log("task3 executed");
}, 1000);
});
// 聚合結果
let result = 0;
const resultPromise = [task1, task2, task3].reduce((current, next) =>
current.then((number) => {
console.log("resolved with number", number); // task2, task3 的 Promise 將在這里被 resolve
result += number;
return next();
}),
Promise.resolve(0)) // 聚合初始值
.then(function(last) {
console.log("The last promise resolved with number", last); // task3 的 Promise 在這里被 resolve
result += last;
console.log("all executed with result", result);
return Promise.resolve(result);
});
運行結果如圖 1：
代碼解析：我們想要的效果，直觀展示其實是 fn1().then(() => fn2()).then(() => fn3())。上面代碼能讓一組 Promise 按順序執行的關鍵之處就在 reduce 這個“引擎”在一步步推動 Promise 工廠函數的執行。
難點解決了，我們看看最終代碼：
/**
* 模擬 HTTP 請求
* @param {String} url
* @return {Promise}
*/
function fetch(url) {
console.log(`Fetching ${url}`);
return new Promise((resolve) => {
setTimeout(() => resolve({ pv: Number(url.match(/d+$/)) }), 2000);
});
}
const urlPrefix = "http://opensearch.example.com/api/apps";
const aggregator = {
/**
* 入口方法，開啟定時任務
*
* @return {Promise}
*/
start() {
return this.fetchAppIds()
.then(ids => this.fetchAppsSerially(ids, 2))
.then(apps => this.sumPv(apps))
.catch(error => console.error(error));
},
/**
* 獲取所有應用的 ID
*
* @private
*
* @return {Promise}
*/
fetchAppIds() {
return Promise.resolve([1001, 1002, 1003, 1004, 1005]);
},
promiseFactory(ids) {
return () => Promise.all(ids.map(id => `${urlPrefix}/${id}`).map(fetch));
},
/**
* 獲取所有應用的詳情
*
* 一次并發請求 `concurrency` 個應用，稱為一個 chunk
* 前一個 `chunk` 并發完成后一個才繼續，直至所有應用獲取完畢
*
* @private
*
* @param {[Number]} ids
* @param {Number} concurrency 一次并發的請求數量
* @return {[Object]} 所有應用的信息
*/
fetchAppsSerially(ids, concurrency = 100) {
// 分塊
let chunkOfIds = ids.splice(0, concurrency);
const tasks = [];
while (chunkOfIds.length !== 0) {
tasks.push(this.promiseFactory(chunkOfIds));
chunkOfIds = ids.splice(0, concurrency);
}
// 按塊順序執行
const result = [];
return tasks.reduce((current, next) => current.then((chunkOfApps) => {
console.info("Chunk of", chunkOfApps.length, "concurrency requests has finished with result:", chunkOfApps, "
");
result.push(...chunkOfApps); // 拍扁數組
return next();
}), Promise.resolve([]))
.then((lastchunkOfApps) => {
console.info("Chunk of", lastchunkOfApps.length, "concurrency requests has finished with result:", lastchunkOfApps, "
");
result.push(...lastchunkOfApps); // 再次拍扁它
console.info("All chunks has been executed with result", result);
return result;
});
},
/**
* 聚合所有應用的 PV
*
* @private
*
* @param {[]} apps
* @return {[type]} [description]
*/
sumPv(apps) {
const initial = { pv: 0 };
return apps.reduce((accumulator, app) => ({ pv: accumulator.pv + app.pv }), initial);
}
};
// 開始運行
aggregator.start().then(console.log);
運行結果如圖 2：
抽象和復用
目的達到了，因具備通用性，下面開始抽象成一個模式以便復用。
串行
先模擬一個 http get 請求。
/**
* mocked http get.
* @param {string} url
* @returns {{ url: string; delay: number; }}
*/
function httpGet(url) {
const delay = Math.random() * 1000;
console.info("GET", url);
return new Promise((resolve) => {
setTimeout(() => {
resolve({
url,
delay,
at: Date.now()
})
}, delay);
})
}
串行執行一批請求。
const ids = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
// 批量請求函數，注意是 delay 執行的『函數』對了，否則會立即將請求發送出去，達不到串行的目的
const httpGetters = ids.map(id =>
() => httpGet(`https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/${id}`)
);
// 串行執行之
const tasks = await httpGetters.reduce((acc, cur) => {
return acc.then(cur);
// 簡寫，等價于
// return acc.then(() => cur());
}, Promise.resolve());
tasks.then(() => {
console.log("done");
});
注意觀察控制臺輸出，應該串行輸出以下內容：
GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1 GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/2 GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/3 GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/4 GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/5 GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/6 GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/7
分段串行，段中并行
重點來了。本文的請求調度器實現
/**
* Schedule promises.
* @param {Array<(...arg: any[]) => Promise<any>>} factories
* @param {number} concurrency
*/
function schedulePromises(factories, concurrency) {
/**
* chunk
* @param {any[]} arr
* @param {number} size
* @returns {Array<any[]>}
*/
const chunk = (arr, size = 1) => {
return arr.reduce((acc, cur, idx) => {
const modulo = idx % size;
if (modulo === 0) {
acc[acc.length] = [cur];
} else {
acc[acc.length - 1].push(cur);
}
return acc;
}, [])
};
const chunks = chunk(factories, concurrency);
let resps = [];
return chunks.reduce(
(acc, cur) => {
return acc
.then(() => {
console.log("---");
return Promise.all(cur.map(f => f()));
})
.then((intermediateResponses) => {
resps.push(...intermediateResponses);
return resps;
})
},
Promise.resolve()
);
}
測試下，執行調度器：
// 分段串行，段中并行
schedulePromises(httpGetters, 3).then((resps) => {
console.log("resps:", resps);
});
控制臺輸出：
---
GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1
GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/2
GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/3
---
GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/4
GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/5
GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/6
---
GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/7
resps: [
{
"url": "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1",
"delay": 733.010980640727,
"at": 1615131322163
},
{
"url": "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/2",
"delay": 594.5056229848931,
"at": 1615131322024
},
{
"url": "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/3",
"delay": 738.8230109146299,
"at": 1615131322168
},
{
"url": "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/4",
"delay": 525.4604386109747,
"at": 1615131322698
},
{
"url": "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/5",
"delay": 29.086379722201183,
"at": 1615131322201
},
{
"url": "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/6",
"delay": 592.2345027398272,
"at": 1615131322765
},
{
"url": "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/7",
"delay": 513.0684467560949,
"at": 1615131323284
}
]
總結
- 如果并發請求的數量太大，可以考慮分塊串行，塊中請求并發。
- 問題看似復雜，不放先簡化之，然后一步步推導出關鍵點，最后抽象，就能找到解決方案。
-
本文的精髓在于使用
reduce作為串行推動的引擎，故掌握其對我們日常開發遇到的迷局破解可提供新思路，reduce精通見上篇 你終于用 Reduce 了 。
以上就是JS 實現請求調度器的詳細內容，更多關于JS 請求調度器的資料請關注服務器之家其它相關文章！
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