JavaScript中通过限制异步任务并发数避免资源过载，常用方法包括：1. 手动用Promise维护队列和活跃任务数；2. 用async/await结合Promise.race实现简化控制；3. 使用p-limit等第三方库。
JavaScript中的并发控制主要用于限制同时执行的任务数量，避免资源过载或接口限流。由于JavaScript是单线程语言，所谓的“并发”更多是指异步任务的协调与调度，特别是在处理大量Promise或异步请求时，合理的控制机制能提升稳定性和性能。
1. 并发控制的基本场景
当你需要发起100个HTTP请求时，如果全部同时发出，可能造成浏览器阻塞、服务端压力过大或触发限流策略。理想做法是只允许固定数量（如5个）请求同时进行，完成一个后再发起下一个。
常见应用场景包括：
- 批量上传或下载文件
- 爬虫抓取多个页面
- 定时轮询多个接口
- 资源密集型计算任务调度
2. 使用Promise + 队列实现并发控制
通过维护一个任务队列和活跃任务数，可以手动控制并发。核心思路是：当活跃任务少于最大并发数时，从队列中取出任务执行。
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function concurrencyControl(tasks, maxConcurrent) {
let index = 0;
let activeCount = 0;
let resolvedCount = 0;
const results = Array(tasks.length);
return new Promise((resolve) => {
function next() {
if (index >= tasks.length && activeCount === 0) {
resolve(results);
return;
}
while (activeCount < maxConcurrent && index < tasks.length) {
const i = index;
const task = tasks[index++];
activeCount++;
task()
.then((res) => {
results[i] = { status: 'fulfilled', value: res };
})
.catch((err) => {
results[i] = { status: 'rejected', reason: err };
})
.finally(() => {
activeCount--;
next();
});
}
}
next();
});
}
使用方式：
const tasks = Array(10).fill().map((_, i) => () =>
fetch(`/api/data/${i}`).then(res => res.json())
);
concurrencyControl(tasks, 3).then(results => {
console.log('所有任务完成:', results);
});
3. 基于async/await的简化实现
利用async函数和递归调用，可以让逻辑更清晰。
async function runWithLimit(tasks, limit) {
const results = [];
const executing = [];
for (const task of tasks) {
const p = task().then(res => {
results.push(res);
return res;
});
executing.push(p);
if (executing.length >= limit) {
await Promise.race(executing); // 等待任意一个完成
executing.splice(executing.indexOf(p), 1);
}
}
await Promise.all(executing); // 等待剩余任务
return results;
}
这个版本使用Promise.race来释放已完成的任务槽位，适合对顺序要求不高的场景。
4. 使用第三方库（如p-limit）
实际项目中推荐使用成熟库，例如 p-limit，简洁且经过充分测试。
import pLimit from 'p-limit'; const limit = pLimit(3); // 最大并发3 const promises = urls.map(url => limit(() => fetch(url).then(r => r.text())) ); const results = await Promise.all(promises);
它内部实现了高效的调度逻辑，支持错误传播和取消操作，适合生产环境。
基本上就这些常见的并发控制模式。关键在于理解任务调度机制，根据场景选择手动实现或使用工具库。不复杂但容易忽略细节，比如错误处理和结果顺序。合理控制并发能显著提升程序健壮性。
