面试官:看你简历上做过图片或文件批量下载,那么假如我一次性下载几十个,如何去控制并发请求的?
让我想想,额~, 选中ID,循环请求?,八嘎!肯定不是那么沙雕的做法,这样做服务器直接崩溃啦!突然灵光一现,请求池!!!
我:利用Promise模拟任务队列,从而实现请求池效果。
面试官:大佬!
废话不多说,正文开始:
众所周知,浏览器发起的请求最大并发数量一般都是6~8
个,这是因为浏览器会限制同一域名下的并发请求数量,以避免对服务器造成过大的压力。
首先让我们来模拟大量请求的场景
const ids = new Array(100).fill('')
console.time()
for (let i = 0; i < ids.length; i++) {
console.log(i)
}
console.timeEnd()
一次性并发上百个请求,要是配置低一点,又或者带宽不够的服务器,直接宕机都有可能,所以我们前端这边是需要控制的并发数量去为服务器排忧解难。
什么是队列?
先进先出就是队列,push
一个的同时就会有一个被shift
。我们看下面的动图可能就会更加的理解:
我们接下来的操作就是要模拟上图的队列行为。
定义请求池主函数函数
export const handQueue = (
reqs
) => {}
接受一个参数reqs
,它是一个数组,包含需要发送的请求。函数的主要目的是对这些请求进行队列管理,确保并发请求的数量不会超过设定的上限。
定义dequeue函数
const dequeue = () => {
while (current < concurrency && queue.length) {
current++;
const requestPromiseFactory = queue.shift()
requestPromiseFactory()
.then(() => {
})
.catch(error => { // 失败
console.log(error)
})
.finally(() => {
current--
dequeue()
});
}
}
这个函数用于从请求池中取出请求并发送。它在一个循环中运行,直到当前并发请求数current
达到最大并发数concurrency
或请求池queue
为空。对于每个出队的请求,它首先增加current
的值,然后调用请求函数requestPromiseFactory
来发送请求。当请求完成(无论成功还是失败)后,它会减少current
的值并再次调用dequeue
,以便处理下一个请求。
定义返回请求入队函数
return (requestPromiseFactory) => {
queue.push(requestPromiseFactory)
dequeue()
}
函数返回一个函数,这个函数接受一个参数requestPromiseFactory
,表示一个返回Promise的请求工厂函数。这个返回的函数将请求工厂函数加入请求池queue
,并调用dequeue
来尝试发送新的请求,当然也可以自定义axios,利用Promise.all
统一处理返回后的结果。
实验
const enqueue = requestQueue(6)
for (let i = 0; i < reqs.length; i++) {
enqueue(() => axios.get('/api/test' + i))
}
我们可以看到如上图所示,请求数确实被控制了,只有有请求响应成功的同时才会有新的请求进来,极大的降低里服务器的压力,后端的同学都只能喊6。
整合代码
import axios from 'axios'
export const handQueue = (
reqs
) => {
reqs = reqs || []
const requestQueue = (concurrency) => {
concurrency = concurrency || 6
const queue = []
let current = 0
const dequeue = () => {
while (current < concurrency && queue.length) {
current++;
const requestPromiseFactory = queue.shift()
requestPromiseFactory()
.then(() => {
})
.catch(error => {
console.log(error)
})
.finally(() => {
current--
dequeue()
});
}
}
return (requestPromiseFactory) => {
queue.push(requestPromiseFactory)
dequeue()
}
}
const enqueue = requestQueue(6)
for (let i = 0; i < reqs.length; i++) {
enqueue(() => axios.get('/api/test' + i))
}
}
实战文章
之前写过一篇关于web-worker
大文件切片的案例文章,就是利用了此特性感兴趣的小伙伴可以看看web-worker的基本用法并进行大文件切片上传(附带简易node后端)
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