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javascript Web Workers是什么_它如何实现多线程编程【教程】

紅蓮之龍

紅蓮之龍

发布时间:2026-01-26 16:51:08

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来源于php中文网

原创

Web Workers 是浏览器提供的独立执行环境,非 JavaScript 多线程,不共享内存、不可操作 DOM,仅通过 postMessage 进行消息通信。

javascript web workers是什么_它如何实现多线程编程【教程】

Web Workers 不是 JavaScript 的多线程,而是浏览器提供的独立执行环境;它不能直接操作 DOM,也不能共享内存,本质是“进程隔离 + 消息通信”。

Web Worker 为什么不能直接访问 documentwindow

Worker 脚本运行在独立的全局上下文中(WorkerGlobalScope),与主线程完全隔离。这意味着:

  • documentwindowlocalStoragefetch(部分浏览器支持,但需注意 CORS 和凭据)等 API 均不可用
  • 主线程和 Worker 之间**不共享变量或对象引用**,只能通过 postMessage() 传递可序列化的数据(或 Transferable 对象,如 ArrayBuffer
  • 试图访问 document 会直接抛出 ReferenceError: document is not defined

如何正确创建并通信一个 Dedicated Worker

必须将 Worker 逻辑写在**单独的 JS 文件中**(不能是内联字符串或箭头函数),然后用 new Worker() 实例化:

// main.js
const worker = new Worker('./worker.js');

worker.postMessage({ type: 'start', data: [1, 2, 3] });

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worker.onmessage = (e) => { console.log('主线程收到:', e.data); };

worker.onerror = (e) => { console.error('Worker 执行出错:', e.message); };

对应 worker.js 中必须监听 onmessage 并调用 postMessage() 回传:

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// worker.js
self.onmessage = function(e) {
  const result = e.data.data.map(x => x * 2);
  self.postMessage({ type: 'done', result });
};
  • 不能用 thiswindow,必须用 self 引用当前 Worker 全局对象
  • 若需终止,主线程调用 worker.terminate(),Worker 内部调用 self.close()
  • 路径必须是同源的,且不能是 file:// 协议(需 HTTP(S) 服务)

SharedWorker 和 ServiceWorker 有什么关键区别

三者都是 Worker,但生命周期、作用域和用途完全不同:

  • DedicatedWorker:一对一绑定,仅创建它的脚本可通信,关闭页面即销毁
  • SharedWorker:多个页面/iframe 可连接同一实例,用 port.start()port.postMessage() 通信,需手动管理端口
  • ServiceWorker:注册后可拦截网络请求、实现离线缓存,运行在独立线程但受严格生命周期控制(如 install、activate、fetch 事件),且只支持 HTTPS(localhost 除外)

别误把 SharedWorker 当作“共享内存方案”——它依然靠消息传递,只是多路复用一个 Worker 实例。

常见陷阱:JSON 序列化限制与性能盲区

默认情况下,postMessage() 会深拷贝数据(结构化克隆算法),大对象(如百 MB 级 ArrayBuffer)会卡顿主线程:

  • 传递图像像素数据时,务必用 postMessage(data, [data.buffer]) 进行零拷贝转移(data.buffer 将从原上下文移除)
  • 函数、DateRegExpundefined、循环引用对象无法被克隆,会静默丢弃字段或报错
  • 频繁小消息(如每帧发一次坐标)可能引发通信瓶颈,建议批量合并或改用 MessageChannel 分离通道

真正需要“并发计算”的场景(比如音频 FFT、大型数组排序),Worker 是可靠选择;但想绕过单线程做 UI 动画或状态同步?它解决不了——那得靠 requestIdleCallback 或更细粒度的任务调度。

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