JS 實現(xiàn)請求調度器
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(jié)制并發(fā)度。
TLDR; 直接跳轉『抽象和復用』章節(jié)。
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(fā)執(zhí)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(shù)發(fā)送 HTTP 請求，返回 Promiseconst 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(shù)不多的情況下，可以運行正常。當應用個數(shù)達到成千上萬時，對支持并發(fā)數(shù)不是很好的系統(tǒng)，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(fā)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(fā)，但塊的大小（chunkSize）限制在系統(tǒng)支持的最大并發(fā)數(shù)以內。前一個 chunk 結束后一個 chunk 才能繼續(xù)執(zhí)行，也就是說 chunk 內部的請求是并發(fā)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(zhí)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(xiàn)，啟發(fā)式解決問題（heuristic）。
// task1, task2, task3 是三個返回 Promise 的工廠函數(shù)，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(zhí)行的關鍵之處就在 reduce 這個“引擎”在一步步推動 Promise 工廠函數(shù)的執(zhí)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(fā)請求 `concurrency` 個應用，稱為一個 chunk * 前一個 `chunk` 并發(fā)完成后一個才繼續(xù)，直至所有應用獲取完畢 * * @private * * @param {[Number]} ids * @param {Number} concurrency 一次并發(fā)的請求數(shù)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(zhí)行 const result = []; return tasks.reduce((current, next) => current.then((chunkOfApps) => { console.info(’Chunk of’, chunkOfApps.length, ’concurrency requests has finished with result:’, chunkOfApps, ’nn’); result.push(...chunkOfApps); // 拍扁數(shù)組 return next(); }), Promise.resolve([])) .then((lastchunkOfApps) => { console.info(’Chunk of’, lastchunkOfApps.length, ’concurrency requests has finished with result:’, lastchunkOfApps, ’nn’); 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：
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(zhí)行一批請求。
const ids = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];// 批量請求函數(shù)，注意是 delay 執(zhí)行的『函數(shù)』對了，否則會立即將請求發(fā)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(zhí)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/1GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/2GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/3GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/4GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/5GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/6GET 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(xiàn)
/** * 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(zhí)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/1GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/2GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/3---GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/4GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/5GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/6---GET https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/7resps: [ { '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(fā)請求的數(shù)量太大，可以考慮分塊串行，塊中請求并發(fā)。 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(fā)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 🎉。
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