前端并发请求限制：告别请求阻塞，拥抱高可用！
2023-01-25 10:40:30
并发请求限制：告别前端请求阻塞，提升用户体验
请求阻塞的痛点
对于前端开发人员来说，请求阻塞是一个不可忽视的痛点。当多个模块并发请求数据时，很容易出现请求阻塞的情况，导致整个页面卡顿，用户体验极差。
低代码平台的挑战
在低代码平台中，由于大量模块并行请求数据，请求阻塞问题尤为突出。这些模块通常是由不同团队开发，模块内部的数据请求逻辑复杂多变，给并发请求限制带来了巨大挑战。
请求阻塞的后果
请求阻塞的后果非常严重，会导致页面响应速度变慢、用户体验不佳，甚至可能导致网站崩溃。
并发请求限制的必要性
为了解决请求阻塞问题，我们需要对并发请求进行限制，以确保前端应用的高可用性。并发请求限制是指限制前端应用同时发出的请求数量，以防止请求阻塞。通过并发请求限制，我们可以确保前端应用不会因过多的请求而导致性能下降。
实现并发请求限制的几种方案
目前，实现并发请求限制有几种常见方案：
令牌桶算法
令牌桶算法是一种经典的并发请求限制算法。它通过模拟一个令牌桶来限制并发请求的数量。当令牌桶中还有令牌时，请求可以正常发出；当令牌桶中没有令牌时，请求会被阻塞。
const tokenBucket = {
tokens: 10,
interval: 1000, // 每秒补充 10 个令牌
lastTick: new Date().getTime(),
};
const makeRequest = () => {
const now = new Date().getTime();
const timeSinceLastTick = now - tokenBucket.lastTick;
tokenBucket.tokens += Math.floor(timeSinceLastTick / tokenBucket.interval);
tokenBucket.lastTick = now;
if (tokenBucket.tokens > 0) {
tokenBucket.tokens--;
// 发出请求
console.log("请求已发出");
} else {
// 请求被阻塞
console.log("请求被阻塞");
}
};
滑动窗口算法
滑动窗口算法也是一种常用的并发请求限制算法。它通过维护一个滑动窗口来限制并发请求的数量。滑动窗口中包含一定数量的请求，当窗口中的请求数量达到限制时，新的请求会被阻塞。
const slidingWindow = {
size: 10,
window: [],
};
const makeRequest = () => {
if (slidingWindow.window.length < slidingWindow.size) {
// 发出请求
slidingWindow.window.push(true);
console.log("请求已发出");
} else {
// 请求被阻塞
console.log("请求被阻塞");
}
};
异步请求
异步请求是指不会阻塞主线程的请求。我们可以使用异步请求来实现并发请求限制。当发出异步请求时，主线程不会等待请求返回，而是继续执行后面的代码。当请求返回时，主线程再执行相应的回调函数。
const makeAsyncRequest = () => {
fetch("https://example.com/api/data")
.then((response) => {
// 请求返回
console.log("请求已返回");
})
.catch((error) => {
// 请求失败
console.error("请求失败");
});
};
Promise
Promise是一个用来处理异步操作的工具。我们可以使用Promise来实现并发请求限制。当发出异步请求时，我们可以创建一个Promise对象。当请求返回时，Promise对象的状态会改变，我们可以通过then()方法来监听Promise对象的状态改变，并执行相应的回调函数。
const makePromiseRequest = () => {
return new Promise((resolve, reject) => {
fetch("https://example.com/api/data")
.then((response) => {
// 请求返回
resolve(response);
})
.catch((error) => {
// 请求失败
reject(error);
});
});
};
Fetch API
Fetch API是浏览器提供的一个用于发送网络请求的API。Fetch API支持异步请求，我们可以使用Fetch API来实现并发请求限制。当发出异步请求时，我们可以使用fetch()方法来发送请求。当请求返回时，我们可以通过then()方法来监听请求的状态改变，并执行相应的回调函数。
const makeFetchRequest = () => {
fetch("https://example.com/api/data")
.then((response) => {
// 请求返回
console.log("请求已返回");
})
.catch((error) => {
// 请求失败
console.error("请求失败");
});
};
Axios
Axios是一个基于Fetch API的第三方库。它提供了一些方便的方法来发送异步请求。我们可以使用Axios来实现并发请求限制。当发出异步请求时，我们可以使用axios()方法来发送请求。当请求返回时，我们可以通过then()方法来监听请求的状态改变，并执行相应的回调函数。
const makeAxiosRequest = () => {
axios
.get("https://example.com/api/data")
.then((response) => {
// 请求返回
console.log("请求已返回");
})
.catch((error) => {
// 请求失败
console.error("请求失败");
});
};
结论
并发请求限制是一种重要的前端优化技术，可以有效地提高前端应用的性能和可用性。通过本文介绍的几种并发请求限制方案，您可以轻松实现并发请求限制，告别请求阻塞，提升前端应用的用户体验。
常见问题解答
-
为什么需要实现并发请求限制？
并发请求限制可以防止请求阻塞，从而提高前端应用的性能和可用性。请求阻塞会导致页面响应速度变慢、用户体验不佳，甚至可能导致网站崩溃。
-
有哪些实现并发请求限制的方案？
有几种常用的并发请求限制方案，包括令牌桶算法、滑动窗口算法、异步请求、Promise、Fetch API和Axios。
-
哪种并发请求限制方案最有效？
最有效的并发请求限制方案取决于具体的情况。令牌桶算法和滑动窗口算法适用于限制并发请求的数量，而异步请求、Promise、Fetch API和Axios适用于处理异步请求。
-
如何优化并发请求限制？
可以通过调整并发请求的数量、使用高效的网络请求库和合理安排请求来优化并发请求限制。
-
在使用并发请求限制时应该注意什么？
在使用并发请求限制时，应该注意并发请求的数量不要过大，以免造成资源耗尽。同时，应该注意处理请求超时和请求失败的情况。
