手写实现并发控制调度器（Scheduler）：限制同时运行的 Promise 数量（大厂必考） 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一个在高并发场景下非常关键的技术点——并发控制调度器（Concurrency-Controlled Scheduler）。这个话题不仅在面试中频繁出现（尤其是大厂如阿里、腾讯、字节跳动等），而且在实际项目开发中也极其重要，比如批量上传文件、API 请求限流、任务队列处理等场景。 我们将从零开始，手写一个功能完整的 Scheduler 类，它能限制同时执行的 Promise 数量，并保证任务按顺序排队执行，不超限、不阻塞主线程、性能高效。文章结构如下： 问题背景与需求分析 设计思路与核心原理 核心代码实现（含详细注释） 测试验证与边界情况处理 性能优化建议与扩展方向 总结与常见误区提醒 一、问题背景与需求分析 假设你正在开发一个爬虫系统，需要并发请求 100 个 URL。如果一次性全部发起请求，可能会导致： HTTP 服务器拒绝连接（Too Many Requests） 客户端内存溢出或 CPU 占用过高 网络带宽被占满，影响其他服务 此时你需要一个“调度器 …
手写实现并发控制调度器（Scheduler）：限制同时运行的 Promise 数量（大厂必考）
引言：并发控制的艺术与挑战 在现代前端与后端开发中，异步操作无处不在。从网络请求到文件读写，从数据库查询到复杂计算，我们频繁地与需要时间才能完成的任务打交道。JavaScript作为一门天生异步的语言，通过回调函数、事件循环、Promise以及async/await等机制，极大地增强了处理异步任务的能力。 然而，仅仅能够处理异步任务是不够的。当面临大量异步任务需要同时执行时，我们常常会遇到一个核心问题：并发控制。想象一下，您的应用需要同时向服务器请求数百张图片、批量上传上千个文件，或者并行处理数十个耗时的数据转换任务。如果不加以限制，所有这些任务可能会在短时间内同时启动，导致以下问题： 服务器过载：短时间内接收到大量请求，超出服务器处理能力，可能导致服务变慢甚至崩溃。 客户端资源耗尽：浏览器或Node.js进程可能因为同时维护大量网络连接、Promise实例和内存占用而变得卡顿甚至崩溃。 API限流：许多第三方服务对API调用有严格的速率限制。无限制的并发请求很可能触发限流机制，导致请求失败。 用户体验下降：过多的并发操作可能阻塞UI渲染，或使应用响应迟钝。 正因如此，我们需要一种机制 …