JS事件循环机制——Promise

Promise解决的是异步编码风格的问题。

异步编程的问题:代码逻辑不连续

页面中任务都是执行在主线程之上的,相对于页面来说,主线程就是它整个的世界,所以在执行一项耗时的任务时,比如下载网络文件任务、获取摄像头等设备信息任务,这些任务都会放到页面主线程之外的进程或者线程中去执行,这样就避免了耗时任务“霸占”页面主线程的情况。你可以结合下图来看看这个处理过程:

上图展示的是一个标准的异步编程模型,页面主线程发起了一个耗时的任务,并将任务交给另外一个进程去处理,这时页面主线程会继续执行消息队列中的任务。等该进程处理完这个任务后,会将该任务添加到渲染进程的消息队列中,并排队等待循环系统的处理。排队结束之后,循环系统会取出消息队列中的任务进行处理,并触发相关的回调操作。

这就是页面编程的一大特点:异步回调。

Web 页面的单线程架构决定了异步回调,而异步回调影响到了我们的编码方式,到底是如何影响的呢?

假设有一个下载的需求,使用XMLHttpRequest来实现,具体的实现方式你可以参考下面这段代码:

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// 执行状态
function onResolve(response) {
console.log(response)
}
function onReject(error) {
console.log(error)
}

let xhr = new XMLHttpRequest()
xhr.ontimeout = function (e) {
onReject(e)
}
xhr.onerror = function (e) {
onReject(e)
}
xhr.onreadystatechange = function () {
onResolve(xhr.response)
}

// 设置请求类型,请求 URL,是否同步信息
let URL = 'https://time.geekbang.com'
xhr.open('Get', URL, true)

// 设置参数
xhr.timeout = 3000 // 设置 xhr 请求的超时时间
xhr.responseType = 'text' // 设置响应返回的数据格式
xhr.setRequestHeader('X_TEST', 'time.geekbang')

// 发出请求
xhr.send()

我们执行上面这段代码,可以正常输出结果的。但是,这短短的一段代码里面竟然出现了五次回调,这么多的回调会导致代码的逻辑不连贯、不线性,非常不符合人的直觉,这就是异步回调影响到我们的编码方式。

那有什么方法可以解决这个问题吗?当然有,我们可以封装这堆凌乱的代码,降低处理异步回调的次数。

封装异步代码,让处理流程变得线性

由于我们重点关注的是输入内容(请求信息)和输出内容(回复信息),至于中间的异步请求过程,我们不想在代码里面体现太多,因为这会干扰核心的代码逻辑。整体思路如下图所示:

从图中你可以看到,我们将XMLHttpRequest请求过程的代码封装起来了,重点关注输入数据和输出结果。

那我们就按照这个思路来改造代码。首先,我们把输入的 HTTP 请求信息全部保存到一个request的结构中,包括请求地址、请求头、请求方式、引用地址、同步请求还是异步请求、安全设置等信息。request结构如下所示:

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//makeRequest 用来构造 request 对象
function makeRequest(request_url) {
let request = {
method: 'Get',
url: request_url,
headers: '',
body: '',
credentials: false,
sync: true,
responseType: 'text',
referrer: '',
}
return request
}

然后就可以封装请求过程了,这里我们将所有的请求细节封装进XFetch函数,XFetch代码如下所示:

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//[in] request,请求信息,请求头,延时值,返回类型等
//[out] resolve, 执行成功,回调该函数
//[out] reject 执行失败,回调该函数
function XFetch(request, resolve, reject) {
let xhr = new XMLHttpRequest()
xhr.ontimeout = function (e) {
reject(e)
}
xhr.onerror = function (e) {
reject(e)
}
xhr.onreadystatechange = function () {
if ((xhr.status = 200)) resolve(xhr.response)
}
xhr.open(request.method, URL, request.sync)
xhr.timeout = request.timeout
xhr.responseType = request.responseType
// 补充其他请求信息
//...
xhr.send()
}

这个XFetch函数需要一个request作为输入,然后还需要两个回调函数resolvereject,当请求成功时回调resolve函数,当请求出现问题时回调reject函数。

有了这些后,我们就可以来实现业务代码了,具体的实现方式如下所示:

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XFetch(
makeRequest('https://time.geekbang.org'),
function resolve(data) {
console.log(data)
},
function reject(e) {
console.log(e)
}
)

新的问题:回调地狱

上面的示例代码已经比较符合人的线性思维了,在一些简单的场景下运行效果也是非常好的,不过一旦接触到稍微复杂点的项目时,你就会发现,如果嵌套了太多的回调函数就很容易使得自己陷入了回调地狱,不能自拔。

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XFetch(makeRequest('https://time.geekbang.org/?category'),
function resolve(response) {
console.log(response)
XFetch(makeRequest('https://time.geekbang.org/column'),
function resolve(response) {
console.log(response)
XFetch(makeRequest('https://time.geekbang.org')
function resolve(response) {
console.log(response)
}, function reject(e) {
console.log(e)
})
}, function reject(e) {
console.log(e)
})
}, function reject(e) {
console.log(e)
})

这段代码是先请求time.geekbang.org/?category,如果请求成功的话,那么再请求time.geekbang.org/column,如果再次请求成功的话,就继续请求time.geekbang.org。也就是说这段代码用了三层嵌套请求,就已经让代码变得混乱不堪,所以,我们还需要解决这种嵌套调用后混乱的代码结构。

这段代码之所以看上去很乱,归结其原因有两点:

  • 第一是嵌套调用,下面的任务依赖上个任务的请求结果,并在上个任务的回调函数内部执行新的业务逻辑,这样当嵌套层次多了之后,代码的可读性就变得非常差了。
  • 第二是任务的不确定性,执行每个任务都有两种可能的结果(成功或者失败),所以体现在代码中就需要对每个任务的执行结果做两次判断,这种对每个任务都要进行一次额外的错误处理的方式,明显增加了代码的混乱程度。

原因分析出来后,那么问题的解决思路就很清晰了:

  • 第一是消灭嵌套调用;
  • 第二是合并多个任务的错误处理。

这么讲可能有点抽象,不过Promise已经帮助我们解决了这两个问题。那么接下来我们就来看看Promise是怎么消灭嵌套调用和合并多个任务的错误处理的。

Promise:消灭嵌套调用和多次错误处理

首先,我们使用Promise来重构XFetch的代码,示例代码如下所示:

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function XFetch(request) {
function executor(resolve, reject) {
let xhr = new XMLHttpRequest()
xhr.open('GET', request.url, true)
xhr.ontimeout = function (e) {
reject(e)
}
xhr.onerror = function (e) {
reject(e)
}
xhr.onreadystatechange = function () {
if (this.readyState === 4) {
if (this.status === 200) {
resolve(this.responseText, this)
} else {
let error = {
code: this.status,
response: this.response,
}
reject(error, this)
}
}
}
xhr.send()
}
return new Promise(executor)
}

接下来,我们再利用XFetch来构造请求流程,代码如下:

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var x1 = XFetch(makeRequest('https://time.geekbang.org/?category'))
var x2 = x1.then(value => {
console.log(value)
return XFetch(makeRequest('https://www.geekbang.org/column'))
})
var x3 = x2.then(value => {
console.log(value)
return XFetch(makeRequest('https://time.geekbang.org'))
})
x3.catch(error => {
console.log(error)
})

你可以观察上面这两段代码,重点关注下Promise的使用方式。

  • 首先我们引入了Promise,在调用XFetch时,会返回一个Promise对象。
  • 构建Promise对象时,需要传入一个executor函数,XFetch的主要业务流程都在executor函数中执行。
  • 如果运行在excutor函数中的业务执行成功了,会调用 resolve 函数;如果执行失败了,则调用reject函数。
  • excutor函数中调用resolve函数时,会触发promise.then设置的回调函数;而调用reject函数时,会触发promise.catch设置的回调函数。

通过引入Promise,上面这段代码看起来就非常线性了,也非常符合人的直觉,基于这段代码,我们就可以来分析Promise是如何消灭嵌套回调和合并多个错误处理了。

我们先来看看Promise是怎么消灭嵌套回调的。产生嵌套函数的一个主要原因是在发起任务请求时会带上回调函数,这样当任务处理结束之后,下个任务就只能在回调函数中来处理了。

Promise主要通过下面两步解决嵌套回调问题的。

首先,Promise实现了回调函数的延时绑定。回调函数的延时绑定在代码上体现就是先创建 Promise对象x1,通过Promise的构造函数executor来执行业务逻辑;创建好Promise对象x1之后,再使用x1.then来设置回调函数。示范代码如下:

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// 创建 Promise 对象 x1,并在 executor 函数中执行业务逻辑
function executor(resolve, reject) {
resolve(100)
}
let x1 = new Promise(executor)

//x1 延迟绑定回调函数 onResolve
function onResolve(value) {
console.log(value)
}
x1.then(onResolve)

其次,需要将回调函数onResolve的返回值穿透到最外层。因为我们会根据onResolve函数的传入值来决定创建什么类型的Promise任务,创建好的Promise对象需要返回到最外层,这样就可以摆脱嵌套循环了。你可以先看下面的代码:

现在我们知道了Promise通过回调函数延迟绑定和回调函数返回值穿透的技术,解决了循环嵌套。

那接下来我们再来看看Promise是怎么处理异常的,如下所示:

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function executor(resolve, reject) {
let rand = Math.random()
console.log(1)
console.log(rand)
if (rand > 0.5) resolve()
else reject()
}
var p0 = new Promise(executor)

var p1 = p0.then(value => {
console.log('succeed-1')
return new Promise(executor)
})

var p3 = p1.then(value => {
console.log('succeed-2')
return new Promise(executor)
})

var p4 = p3.then(value => {
console.log('succeed-3')
return new Promise(executor)
})

p4.catch(error => {
console.log('error')
})
console.log(2)

这段代码有四个Promise对象:p0 ~ p4。无论哪个对象里面抛出异常,都可以通过最后一个对象p4.catch来捕获异常,通过这种方式可以将所有Promise对象的错误合并到一个函数来处理,这样就解决了每个任务都需要单独处理异常的问题。

之所以可以使用最后一个对象来捕获所有异常,是因为Promise对象的错误具有“冒泡”性质,会一直向后传递,直到被onReject函数处理或catch语句捕获为止。具备了这样“冒泡”的特性后,就不需要在每个Promise对象中单独捕获异常了。

通过这种方式,我们就消灭了嵌套调用和频繁的错误处理,这样使得我们写出来的代码更加优雅,更加符合人的线性思维。

Promise 与微任务

那么Promise和微任务的关系到底体现哪里呢?

我们可以结合下面这个简单的Promise代码来回答这个问题:

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function executor(resolve, reject) {
resolve(100)
}
let demo = new Promise(executor)

function onResolve(value) {
console.log(value)
}
demo.then(onResolve)

对于上面这段代码,我们需要重点关注下它的执行顺序。

首先执行new Promise时,Promise的构造函数会被执行,不过由于Promise是 V8 引擎提供的,所以暂时看不到Promise构造函数的细节。

接下来,Promise的构造函数会调用Promise的参数executor函数。然后在executor中执行了resolveresolve函数也是在 V8 内部实现的,那么resolve函数到底做了什么呢?我们知道,执行resolve函数,会触发demo.then设置的回调函数onResolve,所以可以推测,resolve函数内部调用了通过demo.then设置的onResolve函数。

不过这里需要注意一下,由于Promise采用了回调函数延迟绑定技术,所以在执行resolve函数的时候,回调函数还没有绑定,那么只能推迟回调函数的执行。

这样按顺序陈述可能把你绕晕了,下面来模拟实现一个Promise,我们会实现它的构造函数、resolve方法以及then方法,以方便你能看清楚Promise的背后都发生了什么。这里我们就把这个对象称为Bromise,下面就是Bromise的实现代码:

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function Bromise(executor) {
var onResolve* = null
var onReject* = null
// 模拟实现 resolve 和 then,暂不支持 rejcet
this.then = function (onResolve, onReject) {
onResolve* = onResolve
};
function resolve(value) {
//setTimeout(()=>{
onResolve*(value)
// },0)
}
executor(resolve, null);
}

观察上面这段代码,我们实现了自己的构造函数、resolvethen方法。接下来我们使用Bromise来实现我们的业务代码,实现后的代码如下所示:

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function executor(resolve, reject) {
resolve(100)
}
// 将 Promise 改成我们自己的 Bromsie
let demo = new Bromise(executor)

function onResolve(value) {
console.log(value)
}
demo.then(onResolve)

执行这段代码,我们发现执行出错,输出的内容是:

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Uncaught TypeError: onResolve\_ is not a function
at resolve (<anonymous>:10:13)
at executor (<anonymous>:17:5)
at new Bromise (<anonymous>:13:5)
at <anonymous>:19:12

之所以出现这个错误,是由于Bromise的延迟绑定导致的,在调用到onResolve*函数的时候,Bromise.then还没有执行,所以执行上述代码的时候,当然会报onResolve* is not a function的错误了。

也正是因为此,我们要改造Bromise中的resolve方法,让resolve延迟调用onResolve\_

要让resolve中的onResolve*函数延后执行,可以在resolve函数里面加上一个定时器,让其延时执行onResolve*函数,你可以参考下面改造后的代码:

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function resolve(value) {
setTimeout(() => {
onResolve * value
}, 0)
}

上面采用了定时器来推迟onResolve的执行,不过使用定时器的效率并不是太高,好在我们有微任务,所以Promise又把这个定时器改造成了微任务了,这样既可以让onResolve\*延时被调用,又提升了代码的执行效率。这就是Promise中使用微任务的原由了。

总结

Web 页面是单线程架构模型,这种模型决定了我们编写代码的形式——异步编程。基于异步编程模型写出来的代码会把一些关键的逻辑点打乱,所以这种风格的代码不符合人的线性思维方式。接下来我们试着把一些不必要的回调接口封装起来,简单封装取得了一定的效果,不过,在稍微复制点的场景下依然存在着回调地狱的问题。然后我们分析了产生回调地狱的原因:

  • 多层嵌套的问题;
  • 每种任务的处理结果存在两种可能性(成功或失败),那么需要在每种任务执行结束后分别处理这两种可能性。

Promise通过回调函数延迟绑定、回调函数返回值穿透和错误“冒泡”技术解决了上面的两个问题。

Promise之所以要使用微任务是由Promise回调函数延迟绑定技术导致的。

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