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限制并发请求数量的正确实现方式

碧海醫心

碧海醫心

发布时间:2026-01-16 16:43:13

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来源于php中文网

原创

限制并发请求数量的正确实现方式

本文详解如何安全地控制并发 http 请求数量,避免同步阻塞与死锁问题,提供基于 promise 的队列调度方案,并附可运行示例。

前端开发中,批量请求多个 API 端点时,若不加限制地一次性发起所有请求,可能触发浏览器并发限制(通常为 6 个)、服务端限流或内存溢出。理想策略是:维持固定数量(如 3 个)的活跃请求,任一完成即立即发起下一个——即“动态滑动窗口式并发控制”。

你原始代码的问题本质是混淆了同步与异步执行时序

while (endpoints.length > 0) {
  if (limit > 0) { // ❌ 第一轮后 limit 变为 0,后续永远跳过此分支
    const slice = endpoints.splice(0, limit);
    for (const endpoint of slice) {
      limit--; // 同步递减 → limit 快速归零
      fetchMock(endpoint)
        .then(/* ... */)
        .finally(() => limit++); // ⚠️ 异步回调永无机会执行!
    }
  }
}

由于 while 循环是完全同步且永不退出的,JavaScript 主线程被长期占用,Promise 回调(包括 .finally())根本无法进入微任务队列执行,导致 limit 永远卡在 0,endpoints 也因未真正消费而持续非空 —— 形成不可解的同步死锁

✅ 正确解法必须遵循:用异步驱动流程,而非同步循环控制。核心思路是:

  • 使用一个共享索引(如 offset)追踪待请求位置;
  • 初始启动 limit 个并发请求
  • 每个请求完成后,检查是否还有剩余端点,若有则立即发起下一个;
  • 所有逻辑通过 Promise 链/递归触发,彻底释放主线程。

以下是生产就绪的实现(已优化为纯函数、无全局变量、支持错误隔离):

方科网络ERP图文店
方科网络ERP图文店

方科网络ERP图文店II版为仿代码站独立研发的网络版ERP销售程序。本本版本为方科网络ERP图文店版的简化版,去除了部分不同用的功能,使得系统更加精炼实用。考虑到图文店的特殊情况,本系统并未制作出入库功能,而是将销售作为重头,使用本系统,可以有效解决大型图文店员工多,换班数量多,订单混杂不清的情况。下单、取件、结算分别记录操作人员,真正做到订单全程跟踪!无限用户级别,不同的用户级别可以设置不同的价

下载
/**
 * 并发请求队列:维持指定数量的活跃请求,动态续发
 * @param {string[]} endpoints - API 端点数组
 * @param {(data: any) => void} callback - 成功或失败时的统一回调
 * @param {number} [limit=3] - 最大并发数
 */
const requestQueue = (endpoints, callback, limit = 3) => {
  let activeCount = 0;
  let index = 0;

  const execute = () => {
    // 维持并发数上限,且仍有待请求项
    while (activeCount < limit && index < endpoints.length) {
      activeCount++;
      const endpoint = endpoints[index++];

      fetchMock(endpoint)
        .then(data => callback(null, data)) // 区分成功/失败
        .catch(err => callback(err, null))
        .finally(() => {
          activeCount--;
          // ✅ 当前请求结束,立即尝试续发
          if (index < endpoints.length && activeCount < limit) {
            execute();
          }
        });
    }
  };

  execute(); // 启动初始批次
};

// 模拟请求(带随机延迟)
function fetchMock(endpoint) {
  const delay = Math.floor(Math.random() * 3000) + 1000;
  return new Promise(resolve => 
    setTimeout(() => resolve(`Response from ${endpoint}`), delay)
  );
}

// 使用示例
requestQueue(
  ['https://api1', 'https://api2', 'https://api3', 'https://api4', 'https://api5'],
  (err, data) => {
    if (err) console.error('Request failed:', err);
    else console.log('Success:', data);
  },
  2 // 限制为 2 个并发
);

? 关键设计要点

  • 无状态 & 无副作用:activeCount 和 index 封装在闭包内,避免全局污染;
  • 错误隔离:单个请求失败不影响其他请求,catch 明确捕获并传递错误;
  • 精准并发控制:execute() 内部 while 循环只在有余量时才发起新请求,.finally 中再次调用确保无缝衔接;
  • 可扩展性:轻松支持取消、超时、重试等增强逻辑。

? 进阶建议:在真实项目中,推荐使用成熟库如 p-limitaxios-rate-limit,它们已处理边界情况(如 Promise 取消、资源清理),并提供更丰富的配置选项。

掌握这种“异步驱动、动态调度”的思维模式,是构建健壮前端数据加载系统的基础能力。

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