JavaScript 任务池

在多线程语言中，我们通常不会随意的在需要启动线程的时候去启动，而是会选择创建一个线程池。所谓线程池，本意其实就是（不止这些作用，其余作用可以自行查阅）：

1. 节省操作系统资源
2. 限制最大线程数。

对于 JavaScript 来说，虽然不存在“启动线程”这种问题，但我们还是可以通过类似的思想，来限制我们做异步操作的数量。

首先我们需要一个数组，用它来存储尚未执行的任务，每个任务都是一个函数，这个函数必须要返回一个 Promise。

type Task = () => Promise<unknown>; const tasks: Task[] = [];

其次我们需要一个方法来进行任务的添加。

function addTask(task: Task): void;

最后我们需要一个函数来执行我们所有的 task。

而在这之前，我们还需要定义一个值，来定义同时执行的异步任务的最大数量。

function execTasks(): void;实现

根据我们的分析，我们可以写下基础的代码如下：

interface TaskPool { addTask(task: Task): void; } type Task = () => Promise<unknown>; function newTaskPool(max = 10): TaskPool { const tasks: Task[] = []; function addTask(task: Task): void {} function execTasks(): void {} }

新增任务非常简单，我们写出如下代码填充 addTask。

function addTask(task: Task): void { tasks.push(task); }

接下来就是重头戏。如何实现 execTasks 方法来限制最大异步任务数量呢？

首先我们来明确一点，在下面这个场景中，如果 foo 函数是异步操作，那么是不会阻塞我们的代码执行的。

console.log("Before"); foo(); console.log("After");

那么我们可以这么操作：

1. 定义一个变量用来记录当前的空闲任务数量；
2. 执行 execTasks 时，会选取当前任务数量和空闲任务数二者相比较小的一个；
3. 根据该值进行循环，每次循环弹出 tasks 第一位的任务进行执行；
4. 执行前将空闲任务数 -1，执行完毕后空闲任务数 1，并再次执行 execTasks。

let leisure = max; function execTasks(): void { if (tasks.length === 0) return; const execTaskNum = Math.min(tasks.length, leisure); for (let i = 0; i < execTaskNum; i ) { const task = tasks.shift(); if (!task) continue; leisure--; task().finally(() => { leisure ; execTasks(); }); } }

最后我们只剩下了一个问题了，我们如何在 addTask 后执行 execTasks，但又不会让下面这种情况导致频繁执行 execTasks：

for (let i = 0; i < 100; i ) addTask();

可以利用防抖 setTimeout(() => {},0) 的特性来完成。

function addTask(task: Task) { tasks.push(task); execTasksAfterAdd(); } // 这里借用了 lodash 的 debounce 函数，具体实现不多说，可以看我以前的文章：防抖与节流 const execTasksAfterAdd = debounce(execTasks);

完整代码：

import { debounce } from "lodash"; interface TaskQueue { addTask: (task: () => Promise<any>) => void; } function newTaskQueue(maxTaskNum = 10): TaskQueue { let _leisure = maxTaskNum; const _tasks: Array<() => Promise<any>> = []; function addTask(task: () => Promise<any>) { _tasks.push(task); execAfterTask(); } const execAfterTask = debounce(execTasks); function execTasks() { if (_tasks.length === 0) return; const execTaskNum = Math.min(_tasks.length, _leisure); for (let i = 0; i < execTaskNum; i ) { const task = _tasks.shift(); if (!task) continue; _leisure--; task().finally(() => { _leisure ; execTasks(); }); } } return { addTask }; } const queue = newTaskQueue(5); for (let i = 0; i < 10; i ) { queue.addTask(function () { return new Promise<void>((resolve) => { setTimeout(() => resolve(), 800); }); }); } 使用场景

其实这种做法的使用场景是比较少的。

绝大多数情况我们都不需要这么去做，除非碰到很极端的需求。

例如我们需要用 Node.js 去设计一个吞吐量极大的服务，那么同时发生大量的网络请求很可能把带宽直接打满，导致后续的请求无法打到该服务，此时就可以使用任务池来控制最大网络请求量。