Node.js 如何利用异步提升任务处理速度
网络编程 2021-07-04 15:49www.168986.cn编程入门
这篇文章主要介绍了Node.js 如何利用异步提升任务处理速度,长沙网络推广觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随长沙网络推广过来看看吧
今天在做一个小任务,需要调用阿里云的图像识别接口,对 62662 张照片进行场景识别,并将结果写到本地的 csv 文件中。
因为任务很简单,没想很多就开始码。自从有了 async/await 之后,已经很久不写 callback 了,所以上手就写成这样
本文所有代码均有简化,只保留关键过程
async fetchSceneTags(imagePath) { try { const result = await callAliyunAPI(imagePath); return result.errno === 0 ? result.tags : []; } catch(error) { return []; } } async function writeScene(paths) { for (let i = 0, len = paths.length; i < len; i++) { await tags = fetchSceneTags(paths[i]) writeToFile(tags); writeStdout(`${i} / ${len}`); } } function start() { const paths = loadPaths(); writeScene(paths); }
运行起来以后没问题就放着忙别的去了。过了差不多 2 小时回来一看,才跑了 17180 张图,每分钟 144 张。这才意识到同步速度太慢了,于是停掉进程,将代码改成狼蚁网站SEO优化这样
fetchSceneTagsAsync(imagePath, callback) { callAliyunAPI(imagePath) .then(result => { const tags = result.errno === 0 ? result.tags : []; callback(tags); }) .catch(error => callback([])); } function writeSceneAsync(paths) { const callback = tags => { await tags = fetchSceneTagsAsync(paths[i]) writeToFile(tags); } paths.forEach(path => fetchSceneTagsAsync(path, callback)); } function start() { const paths = loadPaths(); writeSceneAsync(paths); }
跑了一下,直接停摆了。嗯,不能一下把请求全发出去,加一个 Throttle
fetchSceneTagsAsync(imagePath, callback) { callAliyunAPI(imagePath) .then(result => { const tags = result.errno === 0 ? result.tags : []; callback(tags); }) .catch(error => callback([])); } function throttle(paths, callback) { if(paths.length === 0) return; const sub = paths.splice(0, 10); sub.forEach(path => fetchSceneTagsAsync(path, callback)); setTimeout(() => throttle(paths, callback), 1000) } function writeSceneAsync(paths) { const callback = tags => { await tags = fetchSceneTagsAsync(paths[i]) writeToFile(tags); } throttle(paths, callback) } function start() { const paths = loadPaths(); writeSceneAsync(paths); }
重新启动服务,观察了一下,大约每分钟处理 568 张图片,速度提升约 4 倍。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持狼蚁SEO。
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