面试题：优化 JavaScript 类数组对象并发处理的性能

设计思路

任务分割：将大的类数组对象分割成多个小的子数组，以减少单个任务处理的数据量。
并发控制：使用一个队列来管理任务，并设置最大并发数，避免同时执行过多任务导致内存溢出或性能瓶颈。
异步处理：利用 async/await 或者 Promise 来处理异步计算任务，确保代码的异步执行和顺序控制。

核心代码示例

// 模拟复杂的异步计算任务
function complexAsyncTask(data) {
    return new Promise((resolve) => {
        setTimeout(() => {
            resolve(data * 2); // 模拟计算结果
        }, 100);
    });
}

async function processLargeArray(largeArray, maxConcurrency) {
    const result = [];
    const taskQueue = [];
    const executeTask = async () => {
        const task = taskQueue.shift();
        if (task) {
            const res = await complexAsyncTask(task);
            result.push(res);
            executeTask();
        }
    };
    for (const item of largeArray) {
        taskQueue.push(item);
        if (taskQueue.length >= maxConcurrency) {
            await executeTask();
        }
    }
    // 处理剩余任务
    while (taskQueue.length > 0) {
        await executeTask();
    }
    return result;
}

// 使用示例
const largeArray = Array.from({ length: 1000 }, (_, i) => i + 1);
const maxConcurrency = 10;
processLargeArray(largeArray, maxConcurrency).then((res) => {
    console.log(res);
});

上述代码实现了对大数组的异步任务处理，通过控制并发数避免性能问题。具体解释如下：

complexAsyncTask 函数模拟了复杂的异步计算任务。
processLargeArray 函数接受大数组和最大并发数作为参数。
使用 taskQueue 来存储任务，executeTask 函数从队列中取出任务并执行，利用 async/await 确保任务顺序执行。
遍历大数组，将任务加入队列，当队列长度达到最大并发数时，执行任务直到队列长度小于最大并发数。
遍历结束后，处理队列中剩余的任务。
最后返回处理结果。

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