详解JavaScript 中的批处理和缓存
场景
最近在生产环境遇到了下面这样一个场景：
后台在字典表中存储了一些之前需要前后端共同维护的枚举值，并提供根据type/id获取字典的API。所以在渲染列表的时候，有很多列表的字段直接就是字典的id，而没有经过后台的数据拼装。
起初，吾辈解决问题的流程如下
- 确定字典字段，添加转换后的对象类型接口
- 将对象列表进行转换得到其中字典字段的所有值
- 对字典id列表进行去重
- 根据id列表从后台获取到所有的字典数据
- 将获得的字典数据转换为id=>字典的Map
- 遍历最初的列表，对里面指定的字典字段进行转换
可以看到，上面的步骤虽然不麻烦，但却十分繁琐，需要定义额外的类型不说，还很容易发生错误。
思路
- 使用异步批处理+LRU缓存优化性能
- 支持异步formatter获得更好的使用体验
实现异步批处理
参考实现:
import{wait}from'../async/wait'
/**
*将多个并发异步调用合并为一次批处理
*@paramhandle批处理的函数
*@paramms等待的时长（时间越长则可能合并的调用越多，否则将使用微任务只合并一次同步执行的所有调用）
*/
exportfunctionbatch(
handle:(list:P[])=>Promise>,
ms:number=0,
):(...args:P)=>Promise{
//参数=>结果映射
constresultCache=newMap()
//参数=>次数的映射
constparamCache=newMap()
//当前是否被锁定
letlock=false
returnasyncfunction(...args:P){
constkey=JSON.stringify(args)
paramCache.set(key,(paramCache.get(key)||0)+1)
awaitPromise.all([wait(()=>resultCache.has(key)||!lock),wait(ms)])
if(!resultCache.has(key)){
try{
lock=true
Array.from(
awaithandle(Array.from(paramCache.keys()).map((v)=>JSON.parse(v))),
).forEach(([k,v])=>{
resultCache.set(JSON.stringify(k),v)
})
}finally{
lock=false
}
}
constvalue=resultCache.get(key)!
paramCache.set(key,paramCache.get(key)!-1)
if((paramCache.get(key)||0)<=0){
paramCache.delete(key)
resultCache.delete(key)
}
if(valueinstanceofError){
resultCache.delete(key)
throwvalue
}
returnvalueasR
}
}
实现批处理的基本思路如下
1.使用MapparamCache缓存传入的参数=>剩余调用次数（该参数还需要查询几次结果）
2.使用MapresultCache缓存参数=>结果
3.使用lock标识当前是否有函数正在执行
4.满足以下条件需要等待
Map中不包含结果
目前有其它调用在执行
还未满最小等待时长（收集调用的最小时间片段）
5.使用lock标识正在执行
6.判断是否已经存在结果
如果不存在则执行批处理处理当前所有的参数
7.从缓存Map中获取结果
8.将paramCache中对应参数的剩余调用次数-1
9.判断是否还需要保留该缓存（该参数对应的剩余调用次数为0）
不需要则删除
10.判断缓存的结果是否是Error
是的话则throw抛出错误
LRU缓存
参考:Wiki缓存算法,实现MemoryCache
问：这里为什么使用缓存？
答：这里的字典接口在大概率上是幂等的，所以可以使用缓存提高性能
问：那么缓存策略为什么要选择LRU呢？
答：毫无疑问FIFO是不合理的
问：那为什么不选择LFU算法呢？它似乎能保留访问最频繁的资源
答：因为字典表并非完全幂等，吾辈希望避免一种可能–访问最多的字典一直没有删除，而它在数据库已经被更新了。
大致实现思路如下
1.使用一个Map记录缓存key=>最后访问时间
2.每次获取缓存时更新最后访问时间
3.添加新的缓存时检查缓存数量
如果超过最大数量，则删除最后访问时间距离现在最长的一个缓存
4.添加新的缓存
Pass:不要吐槽性能很差啦，这个场景下不会缓存特别多的元素啦，最多也就不到1000个吧
结合高阶函数
现在，我们可以结合这两种方式了，同时使用onceOfSameParam/batch两个高阶函数来优化根据id获取字典信息的API了。
constgetById=onceOfSameParam(
batch<[number],Dict>(async(idList)=>{
if(idList.length===0){
returnnewMap()
}
//一次批量处理多个id
constlist=awaitthis.getByIdList(uniqueBy(idList.flat()))
returnarrayToMap(
list,
(dict)=>[dict.id],
(dict)=>dict,
)
},100),
)
支持异步formatter
原本想要支持ListTable的异步formatter函数，但后来想想，如果slot里也包含字典id呢？那是否slot也要支持异步呢？这可是个比较棘手的问题，所以还是不支持好了。
最终，吾辈在组件与API之间添加了*Service中间层负责处理数据转换。
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