前言

面试问题：如果有 200 个请求，怎么用 Promise 控制并发？

现在面试过程当中 ，手写题必然是少不了的，其中碰到比较多的无非就是当属 请求并发控制 了。现在基本上前端项目都是通过axios来实现异步请求的封装，因此这其实是考你对Promise以及异步编程的理解了。

引出
题目：

// 堆代码 duidaima.com
// 设计一个函数，可以限制请求的并发，同时请求结束之后，调用callback函数
// sendRequest(requestList:,limits,callback):void
sendRequest(
[()=>request('1'),
()=>request('2'),

()=>request('3'),

()=>request('4')],

3, //并发数

(res)=>{

    console.log(res)

})

// 其中request 可以是： 
function request (url,time=1){

    return new Promise((resolve,reject)=>{

        setTimeout(()=>{

            console.log('请求结束：'+url);

            if(Math.random() > 0.5){

                resolve('成功')

            }else{

                reject('错误;')

            }

        },time*1e3)

    })
}

明确概念
这里有几个概念需要明确一下:
并发：并发是多个任务同时交替的执行（因为cpu执行指令的速度非常之快，它可以不必按顺序一段代码一段代码的执行，这样效率反而更加低下），这样看起来就是一起执行的，所以叫并发。
并行：可以理解为多个物理cpu或者有分布式系统，是真正的'同时'执行
并发控制：意思是多个并发的任务，一旦有任务完成，就立刻开启下一个任务
切片控制：将并发任务切片的分配出来，比如10个任务，切成2个片，每片有5个任务，当前一片的任务执行完毕，再开始下一个片的任务，这样明显效率没并发控制那么高了
思路
首先执行能执行的并发任务，根据并发的概念，每个任务执行完毕后，捞起下一个要执行的任务。

将关键步骤拆分出合适的函数来组织代码
1.循环去启动能执行的任务
2.取出任务并且推到执行器执行
3.执行器内更新当前的并发数，并且触发捞起任务
4.捞起任务里面可以触发最终的回调函数和调起执行器继续执行任务
实现
1.定义常量和函数

function sendRequest(requestList,limits,callback){
    // 定义执行队列，表示所有待执行的任务
    const promises = requestList.slice()
    // 定义开始时能执行的并发数
    const concurrentNum = Math.min(limits,requestList.length)
    let concurrentCount = 0 // 当前并发数
    // 启动初次能执行的任务
    const runTaskNeeded = ()=>{
        let i = 0
        while(i<concurrentNum){
            runTask()
        }
    }
    
    // 取出任务并推送到执行器
    const runTask = ()=>{}
    
    // 执行器，这里去执行任务
    const runner = ()=>{}
    
    // 捞起下一个任务
    const picker = ()=>{}
    // 开始执行！
    runTaskNeeded()
}

2.实现对应的函数

function sendRequest(requestList,limits,callback){
    const promises = requestList.slice() // 取得请求list（浅拷贝一份）
    // 得到开始时，能执行的并发数

    const concurrentNum = Math.min(limits,requestList.length)
    let concurrentCount = 0 // 当前并发数

    // 第一次先跑起可以并发的任务

    const runTaskNeeded = ()=>{
        let i = 0
        // 启动当前能执行的任务
        while(i<concurrentNum){
            i++
            runTask()

        }
    }
     // 堆代码 duidaima.com
    // 取出任务并且执行任务
    const runTask = ()=>{
        const task = promises.shift()
        task && runner(task)
    }

    // 执行器

    // 执行任务，同时更新当前并发数

    const runner = async (task)=>{

        try {

            concurrentCount++

            await task()

        } catch (error) {

        }finally{

            // 并发数--

            concurrentCount--
            
            // 捞起下一个任务
            picker()

        }

    }

// 捞起下一个任务
    const picker = ()=>{
       
        // 任务队列里还有任务并且此时还有剩余并发数的时候 执行
        if(concurrentCount < limits && promises.length > 0 ){
            // 继续执行任务

            runTask()
        // 队列为空的时候，并且请求池清空了，就可以执行最后的回调函数了
        }else if(promises.length ==0 && concurrentCount ==0 ){
            // 执行结束
            callback && callback()
        }
    }
    // 入口执行
    runTaskNeeded()

}

另一种实现
核心代码是判断是当你 【有任务执行完成】 ，再去判断是否有剩余还有任务可执行。可以先维护一个pool（代表当前执行的任务），利用await Promise.race这个pool，不就知道是否有任务执行完毕了吗？

async function sendRequest(requestList,limits,callback){
    // 维护一个promise队列

    const promises = []
    // 当前的并发池,用Set结构方便删除
    const pool = new Set() // set也是Iterable<any>[]类型，因此可以放入到race里

    // 开始并发执行所有的任务

    for(let request of requestList){
        // 开始执行前，先await 判断 当前的并发任务是否超过限制
        if(pool.size >= limits){
            // 这里因为没有try catch ，所以要捕获一下错误，不然影响下面微任务的执行
            await Promise.race(pool)

            .catch(err=>err)

        }

        const promise = request()// 拿到promise
        // 删除请求结束后，从pool里面移除

        const cb = ()=>{

            pool.delete(promise)
        }

        // 注册下then的任务

        promise.then(cb,cb)
        pool.add(promise)
        promises.push(promise)

    }

    // 等最后一个for await 结束，这里是属于最后一个 await 后面的 微任务
    // 注意这里其实是在微任务当中了，当前的promises里面是能确保所有的promise都在其中(前提是await那里命中了if)
    Promise.allSettled(promises).then(callback,callback)

}

总结一下要点：
1.利用race的特性可以找到 并发任务 里最快结束的请求
2.利用for await 可以保证for结构体下面的代码是最后await 后的微任务，而在最后一个微任务下，可以保证所有的promise已经存入promises里（如果没命中任何一个await，即限制并发数>任务数的时候，虽然不是在微任务当中，也可以保证所有的promise都在里面），最后利用allSettled，等待所有的promise状态转变后，调用回调函数
3.并发任务池 用Set结构存储，可以通过指针来删除对应的任务，通过闭包引用该指针从而达到 动态控制并发池数目
4.for await 结构体里，其实await下面，包括结构体外 都是属于微任务（前提是有一个await里面的if被命中），至于这个微任务什么时候被加入微任务队列，要看请求的那里的在什么时候开始标记（resolve/reject ）

5.for await 里其实 已经在此轮宏任务当中并发执行了，await后面的代码被挂起来，等前一个promise转变状态-->移出pool-->将下一个promise捞起加入pool当中 -->下一个await等待最快的promise，如此往复。

可以想象这样一个场景，几组人 在玩百米接力赛，每一组分别在0m,100m,200m的地方，有几个赛道每组就有几个人。（注意，这里想象成 每个节点（比如0m处） 这几个人是一组），每到下一个节点的人，将棒子交给排队在最前面的下一个人，下一个人就开始跑。

疑问
Promise.allSettled 和race 传入的Promise<any>[]可以被其中的触发微任务操作增减，这样做会改变结果吗？
有什么能拓展的功能呢？
1.想要在执行之后得到返回所需要的结果
（在第二种方法当中已经实现，第一种方法下可以 通过 增加一个 task->结果 的map来收集，或者对所有的task分别包裹一层Promise，形成一个新的promiseList，放到Promise.allSettled里面，再把resolve以task->resolve的方式映射出来，在runner里面找到把Promise实例通过对应的resolve暴露出去）

2.增加一个参数用来控制请求失败的重试次数

结尾
这种题目是考验你对异步编程的理解，要想写出来，你需要具备事件循环以及promise的知识。