Generator函数的异步调用
异步编程对 JavaScript 语言太重要。JavaScript 语言的执行环境是“单线程”的,如果没有异步编程,根本没法用,非卡死不可。本章主要介绍 Generator 函数如何完成异步操作。
1. 什么是异步
所谓"异步",简单说就是一个任务不是连续完成的,可以理解成该任务被人为分成两段,先执行第一段,然后转而执行其他任务,等做好了准备,再回过头执行第二段。
2. 回调函数
JavaScript 语言对异步编程的实现,就是回调函数。所谓回调函数,就是把任务的第二段单独写在一个函数里面,等到重新执行这个任务的时候,就直接调用这个函数。回调函数的英语名字callback
,直译过来就是"重新调用"。
上面代码中,readFile
函数的第三个参数,就是回调函数,也就是任务的第二段。等到操作系统返回了/etc/passwd
这个文件以后,回调函数才会执行。
一个有趣的问题是,为什么 Node 约定,回调函数的第一个参数,必须是错误对象err
(如果没有错误,该参数就是null
)?
原因是执行分成两段,第一段执行完以后,任务所在的上下文环境就已经结束了。在这以后抛出的错误,原来的上下文环境已经无法捕捉,只能当作参数,传入第二段。
3. Promise
回调函数本身并没有问题,它的问题出现在多个回调函数嵌套。假定读取A
文件之后,再读取B
文件,代码如下。
不难想象,如果依次读取两个以上的文件,就会出现多重嵌套。代码不是纵向发展,而是横向发展,很快就会乱成一团,无法管理。因为多个异步操作形成了强耦合,只要有一个操作需要修改,它的上层回调函数和下层回调函数,可能都要跟着修改。这种情况就称为"回调函数地狱"(callback hell)。
Promise 对象就是为了解决这个问题而提出的。它不是新的语法功能,而是一种新的写法,允许将回调函数的嵌套,改成链式调用。采用 Promise,连续读取多个文件,写法如下。
Promise 的写法只是回调函数的改进,使用then
方法以后,异步任务的两段执行看得更清楚了,除此以外,并无新意。
Promise 的最大问题是代码冗余,原来的任务被 Promise 包装了一下,不管什么操作,一眼看去都是一堆then
,原来的语义变得很不清楚。
4. Generator 函数
1)协程
传统的编程语言,早有异步编程的解决方案(其实是多任务的解决方案)。其中有一种叫做"协程"(coroutine),意思是多个线程互相协作,完成异步任务。
协程有点像函数,又有点像线程。它的运行流程大致如下。
第一步,协程
A
开始执行。第二步,协程
A
执行到一半,进入暂停,执行权转移到协程B
。第三步,(一段时间后)协程
B
交还执行权。第四步,协程
A
恢复执行。
上面流程的协程A
,就是异步任务,因为它分成两段(或多段)执行。
举例来说,读取文件的协程写法如下。
上面代码的函数asyncJob
是一个协程,它的奥妙就在其中的yield
命令。它表示执行到此处,执行权将交给其他协程。也就是说,yield
命令是异步两个阶段的分界线。
协程遇到yield
命令就暂停,等到执行权返回,再从暂停的地方继续往后执行。它的最大优点,就是代码的写法非常像同步操作,如果去除yield
命令,简直一模一样。
2)协程的Generator 函数实现
Generator 函数是协程在 ES6 的实现,最大特点就是可以交出函数的执行权(即暂停执行)。
整个 Generator 函数就是一个封装的异步任务,或者说是异步任务的容器。异步操作需要暂停的地方,都用yield
语句注明。Generator 函数的执行方法如下。
next
方法的作用是分阶段执行Generator
函数。每次调用next
方法,会返回一个对象,表示当前阶段的信息(value
属性和done
属性)。value
属性是yield
语句后面表达式的值,表示当前阶段的值;done
属性是一个布尔值,表示 Generator 函数是否执行完毕,即是否还有下一个阶段。
3)Generator 函数的数据交换和数据处理
Generator 函数可以暂停执行和恢复执行,这是它能封装异步任务的根本原因。除此之外,它还有两个特性,使它可以作为异步编程的完整解决方案:函数体内外的数据交换和错误处理机制。
next
返回值的 value 属性,是 Generator 函数向外输出数据;next
方法还可以接受参数,向 Generator 函数体内输入数据。
Generator 函数内部还可以部署错误处理代码,捕获函数体外抛出的错误。
4)异步任务的封装
下面看看如何使用 Generator 函数,执行一个真实的异步任务。
上面代码中,Generator 函数封装了一个异步操作,该操作先读取一个远程接口,然后从 JSON 格式的数据解析信息。就像前面说过的,这段代码非常像同步操作,除了加上了yield
命令。
执行这段代码的方法如下。
上面代码中,首先执行 Generator 函数,获取遍历器对象,然后使用next
方法(第二行),执行异步任务的第一阶段。由于Fetch
模块返回的是一个 Promise 对象,因此要用then
方法调用下一个next
方法。
可以看到,虽然 Generator 函数将异步操作表示得很简洁,但是流程管理却不方便(即何时执行第一阶段、何时执行第二阶段)。
5. Thunk 函数
Thunk 函数是自动执行 Generator 函数的一种方法。
1)参数的求值策略
"求值策略",即函数的参数到底应该何时求值。
"传值调用"(call by value):比如C 语言:
先计算 x+5
再把之歌值传入 f
函数
“传名调用”(call by name):比如Haskell 语言:
先把x+5
传入 f
函数,用到的时候在求值
回答是各有利弊。传值调用比较简单,但是对参数求值的时候,实际上还没用到这个参数,有可能造成性能损失。
函数f
的第一个参数是一个复杂的表达式,但是函数体内根本没用到。对这个参数求值,实际上是不必要的。因此,有一些计算机学家倾向于"传名调用",即只在执行时求值。
2) Thunk函数的含义
编译器的“传名调用”实现,往往是将参数放到一个临时函数之中,再将这个临时函数传入函数体。这个临时函数就叫做 Thunk 函数。
上面代码中,函数 f 的参数x + 5
被一个函数替换了。凡是用到原参数的地方,对Thunk
函数求值即可。
这就是 Thunk 函数的定义,它是“传名调用”的一种实现策略,用来替换某个表达式。
3)Javascript 语言的 Thunk 函数
JavaScript 语言是传值调用,它的 Thunk 函数含义有所不同。在 JavaScript 语言中,Thunk 函数替换的不是表达式,而是多参数函数,将其替换成一个只接受回调函数作为参数的单参数函数。
上面代码中,fs
模块的readFile
方法是一个多参数函数,两个参数分别为文件名和回调函数。经过转换器处理,它变成了一个单参数函数,只接受回调函数作为参数。这个单参数版本,就叫做 Thunk 函数。
任何函数,只要参数有回调函数,就能写成 Thunk 函数的形式。下面是一个简单的 Thunk 函数转换器。
4)Thunkify模块 *
生产环境的转换器,建议使用 Thunkify 模块。
首先是安装。
使用方式如下。
5)Generator 函数的流程管理
你可能会问, Thunk 函数有什么用?回答是以前确实没什么用,但是 ES6 有了 Generator 函数,Thunk 函数现在可以用于 Generator 函数的自动流程管理。
Generator 函数可以自动执行。
但是,这不适合异步操作。如果必须保证前一步执行完,才能执行后一步,上面的自动执行就不可行。这时,Thunk 函数就能派上用处。以读取文件为例。下面的 Generator 函数封装了两个异步操作。
yield
命令用于将程序的执行权移出 Generator 函数,那么就需要一种方法,将执行权再交还给 Generator 函数。Thunk 函数就派上用场了,因为它可以在回调函数里,将执行权交还给 Generator 函数。
6)Thunk 函数的自动流程管理
Thunk 函数真正的威力,在于可以自动执行 Generator 函数。
有了这个执行器,执行 Generator 函数方便多了。不管内部有多少个异步操作,直接把 Generator 函数传入run
函数即可。当然,前提是每一个异步操作,都要是 Thunk 函数,也就是说,跟在yield
命令后面的必须是 Thunk 函数。
上面代码中,函数g
封装了n
个异步的读取文件操作,只要执行run
函数,这些操作就会自动完成。这样一来,异步操作不仅可以写得像同步操作,而且一行代码就可以执行。
Thunk 函数并不是 Generator 函数自动执行的唯一方案。因为自动执行的关键是,必须有一种机制,自动控制 Generator 函数的流程,接收和交还程序的执行权。回调函数可以做到这一点,Promise 对象也可以做到这一点。
6. co 模块
1)基本用法
用于 Generator 函数的自动执行。
下面是一个 Generator 函数,用于依次读取两个文件。
co 模块可以让你不用编写 Generator 函数的执行器。
上面代码中,Generator 函数只要传入co
函数,就会自动执行。
co
函数返回一个Promise
对象,因此可以用then
方法添加回调函数。
上面代码中,等到 Generator 函数执行结束,就会输出一行提示。
2)co 模块的原理
为什么 co 可以自动执行 Generator 函数?
前面说过,Generator 就是一个异步操作的容器。它的自动执行需要一种机制,当异步操作有了结果,能够自动交回执行权。
两种方法可以做到这一点。
回调函数。将异步操作包装成 Thunk 函数,在回调函数里面交回执行权。
Promise 对象。将异步操作包装成 Promise 对象,用
then
方法交回执行权。
co 模块其实就是将两种自动执行器(Thunk 函数和 Promise 对象),包装成一个模块。使用 co 的前提条件是,Generator 函数的yield
命令后面,只能是 Thunk 函数或 Promise 对象。如果数组或对象的成员,全部都是 Promise 对象,也可以使用 co
3)基于 Promise 对象的自动执行
首先,把fs
模块的readFile
方法包装成一个 Promise 对象。
然后,手动执行上面的 Generator 函数。
手动执行其实就是用then
方法,层层添加回调函数。理解了这一点,就可以写出一个自动执行器。
上面代码中,只要 Generator 函数还没执行到最后一步,next
函数就调用自身,以此实现自动执行。
4)co 模块的源码
co 就是上面那个自动执行器的扩展,它的源码只有几十行,非常简单。
首先,co 函数接受 Generator 函数作为参数,返回一个 Promise 对象。
在返回的 Promise 对象里面,co 先检查参数gen
是否为 Generator 函数。如果是,就执行该函数,得到一个内部指针对象;如果不是就返回,并将 Promise 对象的状态改为resolved
。
接着,co 将 Generator 函数的内部指针对象的next
方法,包装成onFulfilled
函数。这主要是为了能够捕捉抛出的错误。
最后,就是关键的next
函数,它会反复调用自身。
5)处理并发的异步操作
co 支持并发的异步操作,即允许某些操作同时进行,等到它们全部完成,才进行下一步。
这时,要把并发的操作都放在数组或对象里面,跟在yield
语句后面。
6)处理 Stream
Node 提供 Stream 模式读写数据,特点是一次只处理数据的一部分,数据分成一块块依次处理,就好像“数据流”一样。这对于处理大规模数据非常有利。Stream 模式使用 EventEmitter API,会释放三个事件。
data
事件:下一块数据块已经准备好了。end
事件:整个“数据流”处理完了。error
事件:发生错误。
使用Promise.race()
函数,可以判断这三个事件之中哪一个最先发生,只有当data
事件最先发生时,才进入下一个数据块的处理。从而,我们可以通过一个while
循环,完成所有数据的读取。
上面代码采用 Stream 模式读取《悲惨世界》的文本文件,对于每个数据块都使用stream.once
方法,在data
、end
、error
三个事件上添加一次性回调函数。变量res
只有在data
事件发生时才有值,然后累加每个数据块之中valjean
这个词出现的次数。
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