面试题：网络编程中异步编程的Promise底层原理与优化 - 专家难度

Promise底层实现原理

状态机设计与运转
- 状态：Promise有三种状态，分别是pending（进行中）、fulfilled（已成功）和rejected（已失败）。初始状态为pending。
- 状态转变：
  - 当Promise执行成功时，从pending转变为fulfilled，并且会将成功的值传递给后续的then回调。例如：

new Promise((resolve, reject) => {
    setTimeout(() => {
        resolve('Success value');
    }, 1000);
});

 - 当Promise执行失败时，从`pending`转变为`rejected`，并将失败原因传递给后续的`catch`回调。例如：

new Promise((resolve, reject) => {
    setTimeout(() => {
        reject('Error reason');
    }, 1000);
});

不可逆性：一旦状态从pending转变为fulfilled或rejected，就不能再改变。

then方法链式调用实现
- then方法返回一个新的Promise，这是链式调用的基础。例如：

Promise.resolve(1)
   .then(value => {
        return value + 1;
    })
   .then(newValue => {
        console.log(newValue); // 输出2
    });

当then回调返回一个值时，新的Promise会以这个值被resolve。如果返回的是一个Promise，新的Promise会“跟随”这个返回的Promise的状态。如果then回调抛出错误，新的Promise会被rejected。

高并发网络请求场景下Promise的优化

Promise本身使用角度
- 批量请求控制：使用Promise.all或Promise.race时，要根据业务场景合理选择。如果需要等待所有请求完成，Promise.all是合适的；如果只需要第一个完成的请求结果，Promise.race更优。例如，在批量获取用户数据时：

const userIds = [1, 2, 3];
const userPromises = userIds.map(id => fetch(`/user/${id}`));
Promise.all(userPromises)
   .then(responses => {
        // 处理所有响应
    })
   .catch(error => {
        // 处理错误
    });

请求限流：可以通过async/await结合setTimeout来实现简单的请求限流。例如，每秒最多发送3个请求：

async function limitedRequest(urls, limit) {
    let index = 0;
    const results = [];
    while (index < urls.length) {
        const batch = urls.slice(index, index + limit);
        const batchPromises = batch.map(url => fetch(url));
        const batchResults = await Promise.all(batchPromises);
        results.push(...batchResults);
        index += limit;
        if (index < urls.length) {
            await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000));
        }
    }
    return results;
}

底层实现角度
- 优化微任务队列管理：Promise的then回调是通过微任务队列执行的。在高并发场景下，可以优化微任务的调度算法，例如采用优先级队列，优先处理重要的Promise回调。
- 减少内存占用：对于已完成的Promise，可以及时释放相关的资源，避免不必要的内存占用。例如，当Promise状态确定后，清理一些中间状态数据。
- 改进事件循环集成：更好地与JavaScript的事件循环机制协同工作，避免在高并发时事件循环过度阻塞，确保其他任务也能得到及时处理。

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高并发网络请求场景下Promise的优化