面试题：TypeScript封装Web Worker通信协议在高并发场景下的优化

Question

当在高并发场景下使用TypeScript封装的Web Worker通信协议时，可能会面临资源竞争、通信拥塞等问题。请详细描述你会采取哪些策略来优化通信协议以应对高并发，如如何管理多个Worker实例，如何优化消息队列以及如何进行负载均衡。并结合TypeScript代码给出核心实现思路。

Answer 1

管理多个Worker实例

1. 动态创建与销毁：根据系统资源和任务负载动态创建和销毁Worker实例。避免创建过多Worker占用大量资源，也防止过少导致任务积压。
2. 实例池：维护一个Worker实例池，当有任务时从池中获取可用实例，任务完成后将实例放回池中，提高实例复用率。

优化消息队列

1. 优先级队列：为消息分配优先级，根据任务的重要性或紧急程度处理消息。例如，实时性要求高的消息优先处理。
2. 批量处理：将多个小消息合并成一个大消息进行发送，减少通信次数，降低拥塞。

负载均衡

1. 任务分配算法：采用诸如轮询（Round - Robin）、加权轮询等算法将任务均匀分配给各个Worker实例。
2. 动态负载监测：实时监测每个Worker的负载情况，根据负载动态调整任务分配策略。

TypeScript核心实现思路

1. Worker实例池

class WorkerPool {
    private workers: Worker[];
    private availableWorkers: Worker[];
    constructor(workerCount: number) {
        this.workers = [];
        this.availableWorkers = [];
        for (let i = 0; i < workerCount; i++) {
            const worker = new Worker('worker.js');
            this.workers.push(worker);
            this.availableWorkers.push(worker);
            worker.onmessage = (event) => {
                // 处理来自worker的消息
                console.log('Received from worker:', event.data);
                // 将处理完任务的worker放回可用池
                this.availableWorkers.push(worker);
            };
        }
    }
    getWorker(): Worker | null {
        return this.availableWorkers.length > 0? this.availableWorkers.pop() : null;
    }
}

2. 优先级消息队列

class PriorityQueue<T> {
    private queue: { priority: number; data: T }[];
    constructor() {
        this.queue = [];
    }
    enqueue(data: T, priority: number) {
        this.queue.push({ priority, data });
        this.queue.sort((a, b) => a.priority - b.priority);
    }
    dequeue(): T | null {
        return this.queue.length > 0? this.queue.shift()!.data : null;
    }
}

3. 任务分配（轮询示例）

const workerPool = new WorkerPool(5);
const taskQueue = new PriorityQueue<{ taskData: any }>();
let currentWorkerIndex = 0;
function distributeTasks() {
    const task = taskQueue.dequeue();
    if (task) {
        const worker = workerPool.getWorker();
        if (worker) {
            worker.postMessage(task.taskData);
        } else {
            // 如果没有可用worker，可选择重新入队或等待
            taskQueue.enqueue(task, task.priority);
        }
    }
}