面试官：如何实现一个并发控制？

在前端开发的面试中，关于如何控制并发的问题经常被提及。无论是处理网络请求、文件上传还是其他异步操作，有效地管理并发都是确保应用性能和用户体验的关键。本文将通过一个简单的例子来探讨如何使用JavaScript实现并发控制，并解释其中涉及的核心概念。

一. 问题的提出

想象这样一个场景：你需要同时发起多个网络请求，但出于对服务器负载或客户端性能的考虑，你希望限制同时进行的最大请求数量。例如，如果一次性发送过多的请求，可能会导致服务器过载，或者客户端资源耗尽，影响用户体验。因此，我们需要一种机制来控制并发执行的任务数量。假设每次只能允许两个请求发送，这两个请求完成后其他请求才能发送，我们要怎么实现呢？

思考过程

为什么需要控制并发？ 当我们有大量任务需要执行时（比如批量上传图片），如果不加以控制，所有任务会同时开始，这可能导致系统资源耗尽，响应变慢，甚至崩溃。
目标是什么？ 我们的目标是设计一个可以动态调整并发数的机制，使得我们可以控制任意时刻最多有多少个任务正在执行。

二. 设计思路

要想保证每次只能两个任务进行，那我们首先能想到哪种数据结构呢？当然是数组了，先存入两个要执行的任务，当这个数组里有任务完成后，再添加进新的任务。这样每次都保证数组里的两个任务执行，从而实现并发控制。

核心思考点

任务队列：我们需要一个地方来存放所有的待执行任务。这里我们可以使用数组作为我们的任务队列。
状态管理：我们需要跟踪当前正在运行的任务数量。可以通过一个计数器变量来实现这一点。
调度逻辑：当某个任务完成时，我们应该从队列中取出下一个任务并开始执行它。为了实现这一逻辑，我们需要监听任务完成的事件，并根据情况调用调度函数。

三. 实现难点

1. 监听任务完成

由于每个任务都是异步的（比如网络请求），我们需要知道什么时候这些任务完成了。JavaScript中的Promise对象提供了一种很好的方式来处理异步操作的结果。通过.then()方法，我们可以在任务成功完成时得到通知；通过.catch()方法，我们可以在任务失败时得到通知。

2. 动态调度任务

一旦我们知道了一个任务已经完成，我们就需要触发下一轮的任务调度。这意味着我们需要重新检查当前是否还有空闲的并发槽位，并从任务队列中取出新的任务来执行。

代码实现

js 复制代码

class Limit {
    constructor(paralleCount = 2) {
        this.tasks = [];
        this.runningCount = 0;
        this.paralleCount = paralleCount;
    }

    add(task) {
        return new Promise((resolve, reject) => {
            this.tasks.push({task, resolve, reject});
            this._run();
        });
    }

    _run() {
        while (this.runningCount < this.paralleCount && this.tasks.length) {
            const {task, resolve, reject} = this.tasks.shift();
            this.runningCount++;
            task().then(() => { // 一个任务完毕了
                resolve()
                this.runningCount--
                this._run()
            }).catch((err) => {
                reject(err)
                this.runningCount--
                this._run()
            })
        }
    }
}

const limit = new Limit(2);
function addTask(time, name) {
    limit.add(() => ajax(time))
         .then(() => console.log(`任务${name}完成`))
         .catch(() => console.log(`任务${name}出错`));
}

运行结果如下：

通过上述分析和实现，我们不仅解决了并发控制的问题，还深入理解了其背后的原理和设计思想。这种模式不仅可以应用于网络请求，还可以扩展到任何需要控制并发执行的任务场景中。