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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 // 请求数量
) => {}
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() // 出列
requestPromiseFactory()
.then(() => { // 成功的请求逻辑
})
.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) // 入队
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) // 设置最大并发数
for (let i = 0; i < reqs.length; i++) { // 请求
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 // 请求总数
) => {
reqs = reqs || []
const requestQueue = (concurrency) => {
concurrency = concurrency || 6 // 最大并发数
const queue = [] // 请求池
let current = 0
const dequeue = () => {
while (current < concurrency && queue.length) {
current++;
const requestPromiseFactory = queue.shift() // 出列
requestPromiseFactory()
.then(() => { // 成功的请求逻辑
})
.catch(error => { // 失败
console.log(error)
})
.finally(() => {
current--
dequeue()
});
}
}
return (requestPromiseFactory) => {
queue.push(requestPromiseFactory) // 入队
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）[1]
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