限流实现方法与优化技巧

小伙伴们有没有觉得学习文章很有意思？有意思就对了！今天就给大家带来《限流实现方法详解与最佳实践》，以下内容将会涉及到，若是在学习中对其中部分知识点有疑问，或许看了本文就能帮到你！

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。

在前端开发中，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）：

/**
 * 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-limit 或 axios-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。

今天关于《限流实现方法与优化技巧》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！