Axios请求并发限制

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0.2352020.07.29 18:41:34字数 845阅读 6,213

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NodeJS并发请求，并行请求，QPS限制，Axios并发限制，Axios并发请求

背景

由于调用第三方服务的API的时候，第三方对请求的QPS会有一定的限制，如百度的人脸识别接口，QPS=5，腾讯地图开放平台的普通账号QPS=5，那么在使用的过程中如果每秒请求数超过此限制，接口就会返回报错。导致请求失败。因此，需要在本地实现QPS的控制，当把多个Axios的请求扔到Promise队列中的时候，不会导致请求超限的问题。

众所周知，Promise对象的运行并不是等调用Promise.all()的时候才会执行，而是在创建这个Promise的时候就已经开始执行了，所以从Promise这块去下手显然是无法实现的，需要在扔进Promise[]数组的这些Promise中去实现限制。

更多关于Promise并发等问题请自行学习了解，今天以Axios为例进行展开讨论。

开始

对于一个Axios请求来说返回一个Promise，这个大家都知道的哈~ 正常的Axios请求大概写成这样：

const AXIOS = require('axios') async function AA() { let res = await AXIOS({ method: 'GET', url: 'https://www.baidu.com' }).then(res => res.data) console.log(res) } 

如果需要100个并发请求，则可以利用Promise.all()来实现：

const AXIOS = require('axios') async function BB() { // 定义一个Promise数组 let pms = [] for (let i = 0; i < 100; i++) { // 往pms中扔进去AXIOS返回的Promise对象们 pms.push(AXIOS({ method: 'GET', url: 'https://www.baidu.com' }).then(res => res.data).catch(err => console.error(err))) } // 通过Promise.all等待pms中所有的Promise执行完毕并返回结果给pms数组 pms = await Promise.all(pms) console.log(pms) } 

首先，如上面所说，这个请求的Promise是在创建的时候就已经开始执行了（甚至还没push到pms[]中的时候它就已经在执行请求了）。所以如果百度这边的QPS限制为5，同一秒的前5个请求可能可以成功，但是后面的请求就都会因为并发数超限导致失败。当然，这里最简单的方法就是通过for循环进行限制，让for循环扔进去5个后就睡一会儿，睡到下一秒再继续扔5个就好了。比如像下面这样：

async function CC(QPS = 5) { const s = new Date().getTime() // 定义一个Promise数组 let pms = [] for (let i = 1; i <= 20; i++) { // 往pms中扔进去AXIOS返回的Promise对象们 pms.push(AXIOS({ method: 'GET', url: 'https://www.baidu.com' }).then(res => res.data).catch(err => console.error(err))) // 如果遇到QPS的倍数就歇1秒 if (i % QPS == 0) await new Promise(r => setTimeout(() => { r() }, 1000)) } // 通过Promise.all等待pms中所有的Promise执行完毕并返回结果给pms数组 pms = await Promise.all(pms) console.log(pms) console.log('运行耗时：', new Date().getTime() - s) } 

上述方式是可以实现的，但是也有一定的弊端，比如可能涉及到修改的地方比较多，而且像是foreach这种迭代可能还不支持for循环中的sleep，那么今天我们就以Axios的特性来实现。

Axios的并发请求控制

在了解了Axios文档后得知，Axios有一个interceptors的拦截器机制，可以在发送请求前和请求结束返回前进行拦截，通过自定义函数实现消息的处理：【传送门】

那么我们是不是可以通过这个拦截器中实现sleep的方式去进行QPS控制呢？说干咱就干！

首先自定义一个interceptors函数：

let qpsMap = new Map() const qpsController = (QPS = 5, OFFSET = 50) => async (config) => { const now = new Date().getTime() let { count, ts } = qpsMap.get(config.url) || { count: 1, ts: now } // console.log('Before', config.url, now, ts, count) // 对于Math.floor和parseInt来说，据说Math.floor性能更快 if (Math.floor(now / 1000) <= Math.floor(ts / 1000)) { // 如果当前时间 ≤ Map中该接口的ts时间，说明前面已经有超过并发后在等待的请求了 // 只比较秒，忽略毫秒，因为QPS是以秒为周期计算的，即每秒多少个请求数 if (count < QPS) { // 如果当前url的请求数没有达到QPS的限制，则计数器+1 count++ } else { // 否则，重置计数器，同时将时间戳设置为当前ts的下一整秒 // 这里需要将ts设置为当前ts的下一秒，而不是当前时间，因为当前ts可能已经远大于当前时间了 ts = 1000 * (Math.floor(ts / 1000) + 1) count = 1 } } else { // 否则：当前时间大于ts，说明已经没有排队的请求了（可能有未完成的，但是都已经请求了） // 则将当前ts重置 ts = now count = 1 } qpsMap.set(config.url, { count, ts }) // console.log('After ', config.url, now, ts, count) // 计算休眠时间： // 由于本地服务器和远程服务器之间可能存在时间差会发生这种情况： // 前5个请求在10:00:00.200时发送过去后，此时本地时间可能到了10:00:00.900到来的第六请求由于超出了QPS=5的限制，会休眠100ms // 但是由于本地和服务端时间差的问题，第六个休眠100ms后发送了请求，服务端的时间可能才是10:00:00.950，导致了QPS超限报错 // 所以，这里添加一个OFFSET偏移值来纠正本地和服务端之间的时间差问题，默认为50ms，若出现QPS超限，请酌情增大此值 let sleep = ts - now sleep = sleep > 0 ? sleep + OFFSET : 0 // console.log('Sleep Is', sleep) // 让当前的请求睡一会儿再请求 await new Promise(resolve => setTimeout(() => resolve(), sleep)) // 原封不动返回config，或做一些你自己的处理后返回 return config } 

然后需要自定义一个AXIOS实例，并设置其request的interceptors为此函数：

async function BaiduClient(url = '', params = {}) { // 创建一个instance实例 let instance = AXIOS.create({ baseURL: 'http://www.baidu.com', timeout: 2000 }) // 配置本实例的interceptors为刚才的qpsController instance.interceptors.request.use(qpsController()) return await instance.request({ url, params }).then(response => response.status) } // 测试并发请求，并尝试优化qpsController(QPS,OFFSET)中的参数值 let pms = [] for(let i=0;i<=10;i++){ pms.push(BaiduClient().then(res=>console.log(i, res))) } Promise.all(pms) 

20200812版本更新

经过一段时间的学习，我们知道获取时间的时候通过Performance库效率更高，而且通过位运算进行取整比通过Math库效率高，同时将下一秒的计算由之前的下取整Math.floor改为了上取整Math.ceil，从而解决掉OFFSET问题。所以我们对qpsController函数进行如下改进：

// 引入Performance库来获取当前时间戳 const Performance = require('perf_hooks').performance let qpsMap = new Map() const qpsController = (QPS = 5, OFFSET = 0) => async (config) => { const now = Math.trunc(Performance.timeOrigin + Performance.now()) // Math.trunc(1597224439841.351)=1597224439841 let { count, ts } = qpsMap.get(config.url) || { count: 1, ts: now } // console.log('Before', config.url, now, ts, (now / 1000) >> 0 <= (ts / 1000) >> 0, count) // 通过位运算实现取整，提高效率 if ((now / 1000) >> 0 <= (ts / 1000) >> 0) { // 如果当前时间 ≤ Map中该接口的ts时间，说明前面已经有超过并发后在等待的请求了 // 只比较秒，忽略毫秒，因为QPS是以秒为周期计算的，即每秒多少个请求数 if (count < QPS) { // 如果当前url的请求数没有达到QPS的限制，则计数器+1 count++ } else { // 否则，重置计数器，同时将时间戳设置为当前ts的下一整秒 // 这里需要将ts设置为当前ts的下一秒，而不是当前时间，因为当前ts可能已经远大于当前时间了 // 这里修改以前的下取整为上取整，从而可以解决OFFSET问题 ts = 1000 * Math.ceil(ts / 1000 + 1) count = 1 } } else { // 否则：当前时间大于ts，说明已经没有排队的请求了（可能有未完成的，但是都已经请求了） // 则将当前ts重置 ts = now count = 1 } qpsMap.set(config.url, { count, ts }) // console.log('After ', config.url, now, ts, count) // 计算休眠时间： // 由于本地服务器和远程服务器之间可能存在时间差会发生这种情况： // 前5个请求在10:00:00.200时发送过去后，此时本地时间可能到了10:00:00.900到来的第六请求由于超出了QPS=5的限制，会休眠100ms // 但是由于本地和服务端时间差的问题，第六个休眠100ms后发送了请求，服务端的时间可能才是10:00:00.950，导致了QPS超限报错 // 所以，这里添加一个OFFSET偏移值来纠正本地和服务端之间的时间差问题，默认为0ms，若出现QPS超限，请酌情增大此值 let sleep = ts - now sleep = sleep > 0 ? sleep + OFFSET : 0 // console.log('Sleep Is', sleep) // 让当前的请求睡一会儿再请求 await new Promise(resolve => setTimeout(() => resolve(), sleep)) // 原封不动返回config，或做一些你自己的处理后返回 return config