线程池
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。
节省操作系统资源
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。
分析
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。
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 。
function addTask(task: Task: void {
tasks.push(task;
}接下来就是重头戏。如何实现 方法来限制最大异步任务数量呢？
console.log("Before";
foo(;
console.log("After";那么我们可以这么操作：
定义一个变量用来记录当前的空闲任务数量；
执行 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；
根据该值进行循环，每次循环弹出 第一位的任务进行执行；
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 。
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 后执行 ，但又不会让下面这种情况导致频繁执行 ：
for (let i = 0; i < 100; i++ addTask(;可以利用防抖 + 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。
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。
