# 实现
假设有一个 Promise 为 get
和一个待请求数组为 list
,使用它们进行请求数据。但是为了避免 IO 过大,需要限定三个并发数量
function get (i) {
console.log('In ', i)
return new Promise((resolve, reject) => {
setTimeout(() => {
resolve(i * 1000)
console.log('Out', i, 'Out')
}, i * 1000)
})
}
const list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
写一段能够实现功能的松散的代码是很简单的,不过对提供 API 的设计思路也是相当重要的。简单实现如下,使用 count
维护一个并发数量的计数器即可
// 并发数量计数
let count = 0
function run () {
if (count < 3 && list.length) {
count+=1
get(list.shift()).then(() => {
count-=1
run()
})
}
}
// 限定三个并发数量
run()
run()
run()
# 代码
Promise.map(
Iterable<any>|Promise<Iterable<any>> input,
function(any item, int index, int length) mapper,
[Object {concurrency: int=Infinity} options]
) -> Promise
设计成 Bluebird
的 API,是比较模块化,也是易于使用的。代码的关键在于维护一个队列,当超过限定数量的 Promise 时,则交与队列维护。代码如下
class Limit {
constructor (n) {
this.limit = n
this.count = 0
this.queue = []
}
enqueue (fn) {
// 关键代码: fn, resolve, reject 统一管理
return new Promise((resolve, reject) => {
this.queue.push({ fn, resolve, reject })
})
}
dequeue () {
if (this.count < this.limit && this.queue.length) {
// 等到 Promise 计数器小于阈值时,则出队执行
const { fn, resolve, reject } = this.queue.shift()
this.run(fn).then(resolve).catch(reject)
}
}
// async/await 简化错误处理
async run (fn) {
this.count++
// 维护一个计数器
const value = await fn()
this.count--
// 执行完,看看队列有东西没
this.dequeue()
return value
}
build (fn) {
if (this.count < this.limit) {
// 如果没有到达阈值,直接执行
return this.run(fn)
} else {
// 如果超出阈值,则先扔到队列中,等待有空闲时执行
return this.enqueue(fn)
}
}
}
Promise.map = function (list, fn, { concurrency }) {
const limit = new Limit(concurrency)
return Promise.all(list.map((...args) => {
return limit.build(() => fn(...args))
}))
}
# 参考
# Bluebird.map (opens new window)
Bluebird.map(list, x => {
return get(x)
}, {
concurrency: 3
})
主要是参考 concurrency
的实现
# featurist/promise-limit (opens new window)
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