node的并行量控制是一个课题, 不节制的大量异步回调, 会导致任务栈溢出, 并且也会导致服务假死, 也就是说拿不到正确的回调参数.

方案:

  1. async 回调风格async.mapLimit, eachLimit, not parallelLimit. async.Queue async.forEach

  2. axios

  3. mapLimit

  4. eventproxy

  5. Promise+bluebird : Promise.map() with the concurrency operator

  6. 原生Promise

  7. Promise+co

  8. Promise+async/await

  9. 多个worker的思路, 这个思路好, 比线程++ –的思路要好很多.

    1. 线程++ –的思路每次都要判断当前线程数.
    2. 而worker思路只要判断是否没有任务就好了.
    3. 仿佛自动回收内存的两个思路:
      1. 自动计数思路, 很复杂, 而且会死循环.
      2. 从根遍历的思路, 简单清晰, 而且不怕循环引用.

  10. 如果要分布式看看kafka

  11. 队列不放在内存, mq或者redis

  12. Generator + Promise = co + bluebird

    yield Promise = await Task

  13. events.EventEmitter和process.nexttick

技术准备:

fun.call(thisArg, arg1, arg2, ...) //这个比较关键, thisarg的意思是this的指向.
//call()方法接受的是若干个参数的列表，而apply()方法接受的是一个包含多个参数的数组。
         
//关于bind的展示:         
this.x = 9; 
var module = {
  x: 81,
  getX: function() { return this.x; }
};

module.getX(); // 返回 81

var retrieveX = module.getX;
retrieveX(); // 返回 9, 在这种情况下，"this"指向全局作用域

// 创建一个新函数，将"this"绑定到module对象
// 新手可能会被全局的x变量和module里的属性x所迷惑
var boundGetX = retrieveX.bind(module);
boundGetX(); // 返回 81

参考:

  • https://github.com/magicdawn/promise.map
  • https://github.com/caolan/async#queueworker-concurrency