Node.js如何利用异步提升任务处理速度

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。

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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，将代码改成下面这样：

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创新互联。

网站题目：Node.js如何利用异步提升任务处理速度
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