Promise 竟被他玩出了四十八种花样
最近，阿宝哥在梳理 CLI（Command Line Interface）的相关内容，就对优秀的 Lerna 产生了兴趣，于是开始 “啃” 起了它的源码。在阅读开源项目时，阿宝哥习惯先阅读项目的 「README.md」 文档和 「package.json」 文件，而在 「package.json」 文件的 「dependencies」 字段中，阿宝哥见到了多个 「p-」* 的依赖包：
{
"name": "lerna-monorepo",
"version": "4.0.0-monorepo",
"dependencies": {
"p-map": "^4.0.0",
"p-map-series": "^2.1.0",
"p-pipe": "^3.1.0",
"p-queue": "^6.6.2",
"p-reduce": "^2.1.0",
"p-waterfall": "^2.1.1"
}
}
❝提示：如果你想知道阿宝哥如何阅读开源项目的话，可以阅读 使用这些思路与技巧，我读懂了多个优秀的开源项目 这篇文章。
❞
之后，阿宝哥顺藤摸瓜找到了 promise-fun (3.5K) 这个项目。该项目的作者 「sindresorhus」 是一个全职做开源的大牛，Github 上拥有 「43.9K」 的关注者。同时，他还维护了多个优秀的开源项目，比如 awesome (167K)、awesome-nodejs (42K)、got (9.8K)、ora (7.1K) 和 screenfull.js (6.1K) 等项目。
（图片来源 —— https://github.com/sindresorhus）
promise-fun 项目收录了 「sindresorhus」 写过的 「48」 个与 Promise 相关的模块，比如前面见到的 「p-map」、「p-map-series」、「p-pipe」 和 「p-waterfall」 等模块。本文阿宝哥将筛选一些比较常用的模块，来详细分析每个模块的用法和具体的代码实现。
这些模块提供了很多有用的方法，利用这些方法，可以帮我们解决工作中一些很常见的问题，比如实现并发控制、异步任务处理等，特别是处理多种控制流，比如 「series」、「waterfall」、「all」、「race」 和 「forever」 等。
掘友们，准备好了没？让我们一起开启 promise-fun 项目的 “探秘” 之旅。
初始化示例项目
创建一个新的 「learn-promise-fun」 项目，然后在该项目的根目录下，执行 npm init -y 命令进行项目初始化操作。当该命令成功运行后，在项目根目录下将会生成 「package.json」 文件。由于 promise-fun 项目中的很多模块使用了 ES Module，为了保证后续的示例代码能够正常运行，我们需要在 「package.json」 文件中，增加 「type」 字段并设置它的值为 「"module"」。
由于阿宝哥本地 Node.js 的版本是 「v12.16.2」，要运行 ES Module 模块，还要添加 「--experimental-modules」 命令行选项。而如果你不想看到警告消息，还可以添加 「--no-warnings」 命令行选项。此外，为了避免每次运行示例代码时，都需要输入以上命令行选项，我们可以在 「package.json」 的 「scripts」 字段中定义相应的 「npm script」 命令，具体如下所示：
{
"name": "learn-promise-fun",
"type": "module",
"scripts": {
"pall": "node --experimental-modules ./p-all/p-all.test.js",
"pfilter": "node --experimental-modules ./p-filter/p-filter.test.js",
"pforever": "node --experimental-modules ./p-forever/p-forever.test.js",
"preduce": "node --experimental-modules ./p-reduce/p-reduce.test.js",
...
},
}
在完成项目初始化之后，我们先来回顾一下大家平时用得比较多的 reduce、map 和 filter 数组方法的特点：
❝提示：上图通过👉 「https://carbon.now.sh/」 在线网页制作生成。
❞
相信大家对图中的 「Array.prototype.reduce」 方法不会陌生，该方法用于对数组中的每个元素执行一个 「reducer」 函数，并将结果汇总为单个返回值。对应的使用示例，如下所示：
const array1 = [1, 2, 3, 4];
const reducer = (accumulator, currentValue) => accumulator + currentValue;
// 1 + 2 + 3 + 4
console.log(array1.reduce(reducer)); // 10
其中 「reducer」 函数接收 4 个参数：
acc（Accumulator）：累计器 cur（Current Value）：当前值 idx（Current Index）：当前索引 src（Source Array）：源数组
而接下来，我们要介绍的 p-reduce 模块，就提供了跟 「Array.prototype.reduce」 方法类似的功能。
p-reduce
❝Reduce a list of values using promises into a promise for a value
https://github.com/sindresorhus/p-reduce
❞
使用说明
p-reduce 适用于需要根据异步资源计算累加值的场景。该模块默认导出了一个 「pReduce」 函数，该函数的签名如下：
❝「pReduce(input, reducer, initialValue): Promise」
❞
input: Iterable<Promise|any>reducer(previousValue, currentValue, index): FunctioninitialValue: unknown
了解完 「pReduce」 函数的签名之后，我们来看一下该函数如何使用。
使用示例
// p-reduce/p-reduce.test.js
import delay from "delay";
import pReduce from "p-reduce";
const inputs = [Promise.resolve(1), delay(50, { value: 6 }), 8];
async function main() {
const result = await pReduce(inputs, async (a, b) => a + b, 0);
console.dir(result); // 输出结果：15
}
main();
在以上示例中，我们导入了 「delay」 模块默认导出的 delay 方法，该方法可用于按照给定的时间，延迟一个 Promise 对象。即在给定的时间之后，Promise 状态才会变成 「resolved」。默认情况下，「delay」 模块内部是通过 setTimeout API 来实现延迟功能的。示例中 delay(50, { value: 6 }) 表示延迟 50ms 后，Promise 对象的返回值为 「6」。而在 main 函数内部，我们使用了 pReduce 函数来计算 inputs 数组元素的累加值。当以上代码成功运行之后，命令行会输出 「15」。
下面我们来分析一下 pReduce 函数内部是如何实现的。
源码分析
// https://github.com/sindresorhus/p-reduce/blob/main/index.js
export default async function pReduce(iterable, reducer, initialValue) {
return new Promise((resolve, reject) => {
const iterator = iterable[Symbol.iterator](); // 获取迭代器
let index = 0; // 索引值
const next = async (total) => {
const element = iterator.next(); // 获取下一项
if (element.done) { // 判断迭代器是否迭代完成
resolve(total);
return;
}
try {
const [resolvedTotal, resolvedValue] = await Promise.all([
total,
element.value,
]);
// 迭代下一项
// reducer(previousValue, currentValue, index): Function
next(reducer(resolvedTotal, resolvedValue, index++));
} catch (error) {
reject(error);
}
};
// 使用初始值，开始迭代
next(initialValue);
});
}
在以上代码中，核心的流程就是通过获取 iterable 对象内部的迭代器，来不断地进行迭代。此外，在 pReduce 函数中，使用了 「Promise.all」 方法，该方法会返回一个 promise 对象，当输入的所有 promise 对象的状态都变成 resolved 时，返回的 promise 对象就会以数组的形式，返回每个 promise 对象 resolve 后的结果。当输入的任何一个 promise 对象状态变成 rejected 时，则返回的 promise 对象会 reject 对应的错误信息。
不过，需要注意的是，「Promise.all」 方法存在兼容性问题，具体的兼容性如下图所示：
（图片来源 —— https://caniuse.com/?search=Promise.all）
可能有一些小伙伴对 「Promise.all」 还不熟悉，它又是一道比较高频的手写题。所以，接下来我们来手写一个简易版的 「Promise.all」：
Promise.all = function (iterators) {
return new Promise((resolve, reject) => {
if (!iterators || iterators.length === 0) {
resolve([]);
} else {
let count = 0; // 计数器，用于判断所有任务是否执行完成
let result = []; // 结果数组
for (let i = 0; i < iterators.length; i++) {
// 考虑到iterators[i]可能是普通对象，则统一包装为Promise对象
Promise.resolve(iterators[i]).then(
(data) => {
result[i] = data; // 按顺序保存对应的结果
// 当所有任务都执行完成后，再统一返回结果
if (++count === iterators.length) {
resolve(result);
}
},
(err) => {
reject(err); // 任何一个Promise对象执行失败，则调用reject()方法
return;
}
);
}
}
});
};
p-map
❝Map over promises concurrently
https://github.com/sindresorhus/p-map
❞
使用说明
p-map 适用于使用不同的输入多次运行 「promise-returning」 或 「async」 函数的场景。与前面介绍的 Promise.all 方法的区别是，你可以控制并发，也可以决定是否在出现错误时停止迭代。该模块默认导出了一个 「pMap」 函数，该函数的签名如下：
❝「pMap(input, mapper, options): Promise」
❞
input: Iterable<Promise | unknown>mapper(element, index): Functionoptions: objectconcurrency: number—— 并发数，默认值Infinity，最小值为1；stopOnError: boolean—— 出现异常时，是否终止，默认值为true。
了解完 「pMap」 函数的签名之后，我们来看一下该函数如何使用。
使用示例
// p-map/p-map.test.js
import delay from "delay";
import pMap from "p-map";
const inputs = [200, 100, 50];
const mapper = (value) => delay(value, { value });
async function main() {
console.time("start");
const result = await pMap(inputs, mapper, { concurrency: 1 });
console.dir(result); // 输出结果：[ 200, 100, 50 ]
console.timeEnd("start");
}
main();
在以上示例中，我们也使用了 「delay」 模块导出的 delay 函数，用于实现延迟功能。当成功执行以上代码后，命令行会输出以下信息：
[ 200, 100, 50 ]
start: 368.708ms
而当把 concurrency 属性的值更改为 2 之后，再次执行以上代码。那么命令行将会输出以下信息：
[ 200, 100, 50 ]
start: 210.322ms
观察以上的输出结果，我们可以看出并发数为 1 时，程序的运行时间大于 350ms。而如果并发数为 2 时，多个任务是并行执行的，所以程序的运行时间只需 210 多毫秒。那么 pMap 函数，内部是如何实现并发控制的呢？下面来分析一下 pMap 函数的源码。
源码分析
// https://github.com/sindresorhus/p-map/blob/main/index.js
import AggregateError from "aggregate-error";
export default async function pMap(
iterable,
mapper,
{ concurrency = Number.POSITIVE_INFINITY, stopOnError = true } = {}
) {
return new Promise((resolve, reject) => {
// 省略参数校验代码
const result = []; // 存储返回结果
const errors = []; // 存储异常对象
const skippedIndexes = []; // 保存跳过项索引值的数组
const iterator = iterable[Symbol.iterator](); // 获取迭代器
let isRejected = false; // 标识是否出现异常
let isIterableDone = false; // 标识是否已迭代完成
let resolvingCount = 0; // 正在处理的任务个数
let currentIndex = 0; // 当前索引
const next = () => {
if (isRejected) { // 若出现异常，则直接返回
return;
}
const nextItem = iterator.next(); // 获取下一项
const index = currentIndex; // 记录当前的索引值
currentIndex++;
if (nextItem.done) { // 判断迭代器是否迭代完成
isIterableDone = true;
// 判断是否所有的任务都已经完成了
if (resolvingCount === 0) {
if (!stopOnError && errors.length > 0) { // 异常处理
reject(new AggregateError(errors));
} else {
for (const skippedIndex of skippedIndexes) {
// 删除跳过的值，不然会存在空的占位
result.splice(skippedIndex, 1);
}
resolve(result); // 返回最终的处理结果
}
}
return;
}
resolvingCount++; // 正在处理的任务数加1
(async () => {
try {
const element = await nextItem.value;
if (isRejected) {
return;
}
// 调用mapper函数，进行值进行处理
const value = await mapper(element, index);
// 处理跳过的情形，可以在mapper函数中返回pMapSkip，来跳过当前项
// 比如在异常捕获的catch语句中，返回pMapSkip值
if (value === pMapSkip) { // pMapSkip = Symbol("skip")
skippedIndexes.push(index);
} else {
result[index] = value; // 把返回值按照索引进行保存
}
resolvingCount--;
next(); // 迭代下一项
} catch (error) {
if (stopOnError) { // 出现异常时，是否终止，默认值为true
isRejected = true;
reject(error);
} else {
errors.push(error);
resolvingCount--;
next();
}
}
})();
};
// 根据配置的concurrency值，并发执行任务
for (let index = 0; index < concurrency; index++) {
next();
if (isIterableDone) {
break;
}
}
});
}
export const pMapSkip = Symbol("skip");
pMap 函数内部的处理逻辑还是蛮清晰的，把核心的处理逻辑都封装在 next 函数中。在调用 pMap 函数之后，内部会根据配置的concurrency 值，并发调用 next 函数。而在 next 函数内部，会通过 「async/await」 来控制任务的执行过程。
在 pMap 函数中，作者巧妙设计了 「pMapSkip」。当我们在 mapper 函数中返回了 「pMapSkip」 之后，将会从返回的结果数组中移除对应索引项的值。了解完 「pMapSkip」 的作用之后，我们来举个简单的例子：
import pMap, { pMapSkip } from "p-map";
const inputs = [200, pMapSkip, 50];
const mapper = async (value) => value;
async function main() {
console.time("start");
const result = await pMap(inputs, mapper, { concurrency: 2 });
console.dir(result); // [ 200, 50 ]
console.timeEnd("start");
}
main();
在以上代码中，我们的 inputs 数组中包含了 pMapSkip 值，当使用 pMap 函数对 inputs 数组进行处理后，pMapSkip 值将会被过滤掉，所以最终 result 的结果为 「[200 , 50]」。
p-filter
❝Filter promises concurrently
https://github.com/sindresorhus/p-filter
❞
使用说明
p-filter 适用于使用不同的输入多次运行 「promise-returning」 或 「async」 函数，并对返回的结果进行过滤的场景。该模块默认导出了一个 「pFilter」 函数，该函数的签名如下：
❝「pFilter(input, filterer, options): Promise」
❞
input: Iterable<Promise | any>filterer(element, index): Functionoptions: objectconcurrency: number—— 并发数，默认值Infinity，最小值为1。
了解完 「pFilter」 函数的签名之后，我们来看一下该函数如何使用。
使用示例
// p-filter/p-filter.test.js
import pFilter from "p-filter";
const inputs = [Promise.resolve(1), 2, 3];
const filterer = (x) => x % 2;
async function main() {
const result = await pFilter(inputs, filterer, { concurrency: 1 });
console.dir(result); // 输出结果：[ 1, 3 ]
}
main();
在以上示例中，我们使用 pFilter 函数对包含 Promise 对象的 inputs 数组，应用了 (x) => x % 2 过滤器。当以上代码成功运行后，命令行会输出 「[1, 3]」。
源码分析
// https://github.com/sindresorhus/p-filter/blob/main/index.js
const pMap = require('p-map');
const pFilter = async (iterable, filterer, options) => {
const values = await pMap(
iterable,
(element, index) => Promise.all([filterer(element, index), element]),
options
);
return values.filter(value => Boolean(value[0])).map(value => value[1]);
};
由以上代码可知，在 pFilter 函数内部，使用了我们前面已经介绍过的 pMap 和 Promise.all 函数。要理解以上代码，我们还需要来回顾一下 pMap 函数的关键代码：
// https://github.com/sindresorhus/p-map/blob/main/index.js
export default async function pMap(
iterable, mapper,
{ concurrency = Number.POSITIVE_INFINITY, stopOnError = true } = {}
) {
const iterator = iterable[Symbol.iterator](); // 获取迭代器
let currentIndex = 0; // 当前索引
const next = () => {
const nextItem = iterator.next(); // 获取下一项
const index = currentIndex;
currentIndex++;
(async () => {
try {
// element => await Promise.resolve(1);
const element = await nextItem.value;
// mapper => (element, index) => Promise.all([filterer(element, index), element])
const value = await mapper(element, index);
if (value === pMapSkip) {
skippedIndexes.push(index);
} else {
result[index] = value; // 把返回值按照索引进行保存
}
resolvingCount--;
next(); // 迭代下一项
} catch (error) {
// 省略异常处理代码
}
})();
}
}
因为 pFilter 函数中所用的 mapper 函数是 (element, index) => Promise.all([filterer(element, index), element])，所以 await mapper(element, index) 表达式的返回值是一个数组。数组的第 1 项是 filterer 过滤器的处理结果，而数组的第 2 项是当前元素的值。因此在调用 pMap 函数后，它的返回值是一个二维数组。所以在获取 pMap 函数的返回值之后， 会使用以下语句对返回值进行处理：
values.filter(value => Boolean(value[0])).map(value => value[1])
其实，对于前面的 pFilter 示例来说，除了 inputs 可以含有 Promise 对象，我们的 filterer 过滤器也可以返回 Promise 对象：
import pFilter from "p-filter";
const inputs = [Promise.resolve(1), 2, 3];
const filterer = (x) => Promise.resolve(x % 2);
async function main() {
const result = await pFilter(inputs, filterer);
console.dir(result); // [ 1, 3 ]
}
main();
以上代码成功执行后，命令行的输出结果也是 「[1, 3]」。好的，现在我们已经介绍了 p-reduce、p-map 和 p-filter 3 个模块。下面我们来继续介绍另一个模块 —— p-waterfall。
p-waterfall
❝Run promise-returning & async functions in series, each passing its result to the next
https://github.com/sindresorhus/p-waterfall
❞
使用说明
p-waterfall 适用于串行执行 「promise-returning」 或 「async」 函数，并把前一个函数的返回结果自动传给下一个函数的场景。该模块默认导出了一个 「pWaterfall」 函数，该函数的签名如下：
❝「pWaterfall(tasks, initialValue): Promise」
❞
tasks: Iterable<Function>initialValue: unknown：将作为第一个任务的previousValue
了解完 「pWaterfall」 函数的签名之后，我们来看一下该函数如何使用。
使用示例
// p-waterfall/p-waterfall.test.js
import pWaterfall from "p-waterfall";
const tasks = [
async (val) => val + 1,
(val) => val + 2,
async (val) => val + 3,
];
async function main() {
const result = await pWaterfall(tasks, 0);
console.dir(result); // 输出结果：6
}
main();
在以上示例中，我们创建了 3 个任务，然后使用 pWaterfall 函数来执行这 3 个任务。当以上代码成功执行后，命令行会输出 「6」。对应的执行流程如下图所示：
源码分析
// https://github.com/sindresorhus/p-waterfall/blob/main/index.js
import pReduce from 'p-reduce';
export default async function pWaterfall(iterable, initialValue) {
return pReduce(iterable, (previousValue, function_) => function_(previousValue), initialValue);
}
在 pWaterfall 函数内部，会利用前面已经介绍的 pReduce 函数来实现 「waterfall」 流程控制。同样，要搞清楚内部的控制流程，我们需要来回顾一下 pReduce 函数的具体实现：
export default async function pReduce(iterable, reducer, initialValue) {
return new Promise((resolve, reject) => {
const iterator = iterable[Symbol.iterator](); // 获取迭代器
let index = 0; // 索引值
const next = async (total) => {
const element = iterator.next(); // 获取下一项
if (element.done) {
// 判断迭代器是否迭代完成
resolve(total);
return;
}
try {
// 首次调用next函数的状态：
// resolvedTotal => 0
// element.value => async (val) => val + 1
const [resolvedTotal, resolvedValue] = await Promise.all([
total,
element.value,
]);
// reducer => (previousValue, function_) => function_(previousValue)
next(reducer(resolvedTotal, resolvedValue, index++));
} catch (error) {
reject(error);
}
};
// 使用初始值，开始迭代
next(initialValue);
});
}
现在我们已经知道 「pWaterfall」 函数会把前一个任务的输出结果，作为输入传给下一个任务。但有些时候，在串行执行每个任务时，我们并不关心每个任务的返回值。针对这种场合，我们可以考虑使用 p-series 模块提供的 pSeries 函数。
p-series
❝Run promise-returning & async functions in series
https://github.com/sindresorhus/p-series
❞
使用说明
p-series 适用于串行执行 「promise-returning」 或 「async」 函数的场景。
使用示例
// p-series/p-series.test.js
import pSeries from "p-series";
const tasks = [async () => 1 + 1, () => 2 + 2, async () => 3 + 3];
async function main() {
const result = await pSeries(tasks);
console.dir(result); // 输出结果：[2, 4, 6]
}
main();
在以上示例中，我们创建了 3 个任务，然后使用 pSeries 函数来执行这 3 个任务。当以上代码成功执行后，命令行会输出 「[ 2, 4, 6 ]」。对应的执行流程如下图所示：
源码分析
// https://github.com/sindresorhus/p-series/blob/main/index.js
export default async function pSeries(tasks) {
for (const task of tasks) {
if (typeof task !== 'function') {
throw new TypeError(`Expected task to be a \`Function\`, received \`${typeof task}\``);
}
}
const results = [];
for (const task of tasks) {
results.push(await task()); // eslint-disable-line no-await-in-loop
}
return results;
}
由以上代码可知，在 pSeries 函数内部是利用 「for...of」 语句和 「async/await」 特性来实现串行任务流控制。因此在实际的项目中，你也可以无需使用该模块，就可以轻松的实现串行任务流控制。
p-all
❝Run promise-returning & async functions concurrently with optional limited concurrency
https://github.com/sindresorhus/p-all
❞
使用说明
p-all 适用于并发执行 「promise-returning」 或 「async」 函数的场景。该模块提供的功能，与 「Promise.all」 API 类似，主要的区别是该模块允许你限制任务的并发数。在日常开发过程中，一个比较常见的场景就是控制 HTTP 请求的并发数，这时你也可以考虑使用 async-pool 这个库来解决并发控制的问题，如果你对该库的内部实现原理感兴趣的话，可以阅读 JavaScript 中如何实现并发控制？ 这篇文章。
下面我们来继续介绍 p-all 模块，该模块默认导出了一个 「pAll」 函数，该函数的签名如下：
❝「pAll(tasks, options)」
❞
tasks: Iterable<Function>options: objectconcurrency: number—— 并发数，默认值Infinity，最小值为1；stopOnError: boolean—— 出现异常时，是否终止，默认值为true。
使用示例
// p-all/p-all.test.js
import delay from "delay";
import pAll from "p-all";
const inputs = [
() => delay(200, { value: 1 }),
async () => {
await delay(100);
return 2;
},
async () => 8,
];
async function main() {
console.time("start");
const result = await pAll(inputs, { concurrency: 1 });
console.dir(result); // 输出结果：[ 1, 2, 8 ]
console.timeEnd("start");
}
main();
在以上示例中，我们创建了 3 个异步任务，然后通过 pAll 函数来执行已创建的任务。当成功执行以上代码后，命令行会输出以下信息：
[ 1, 2, 8 ]
start: 312.561ms
而当把 concurrency 属性的值更改为 2 之后，再次执行以上代码。那么命令行将会输出以下信息：
[ 1, 2, 8 ]
start: 209.469ms
可以看出并发数为 1 时，程序的运行时间大于 300ms。而如果并发数为 2 时，前面两个任务是并行的，所以程序的运行时间只需 200 多毫秒。
源码分析
// https://github.com/sindresorhus/p-all/blob/main/index.js
import pMap from 'p-map';
export default async function pAll(iterable, options) {
return pMap(iterable, element => element(), options);
}
很明显在 pAll 函数内部，是通过 p-map 模块提供的 pMap 函数来实现并发控制的。如果你对 pMap 函数的内部实现方式，还不清楚的话，可以回过头再次阅读 p-map 模块的相关内容。接下来，我们来继续介绍另一个模块 —— p-race。
p-race
❝A better
Promise.race()https://github.com/sindresorhus/p-race
❞
使用说明
p-race 这个模块修复了 Promise.race API 一个 “愚蠢” 的行为。当使用空的可迭代对象，调用 Promise.race API 时，将会返回一个永远处于 「pending」 状态的 Promise 对象，这可能会产生一些非常难以调试的问题。而如果往 p-race 模块提供的 pRace 函数中传入一个空的可迭代对象时，该函数将会立即抛出 「RangeError: Expected the iterable to contain at least one item」 的异常信息。
「pRace(iterable)」 方法会返回一个 promise 对象，一旦迭代器中的某个 promise 对象 「resolved」 或 「rejected」，返回的 promise 对象就会 resolve 或 reject 相应的值。
使用示例
// p-race/p-race.test.js
import delay from "delay";
import pRace from "p-race";
const inputs = [delay(50, { value: 1 }), delay(100, { value: 2 })];
async function main() {
const result = await pRace(inputs);
console.dir(result); // 输出结果：1
}
main();
在以上示例中，我们导入了 「delay」 模块默认导出的 delay 方法，该方法可用于按照给定的时间，延迟一个 Promise 对象。利用 delay 函数，我们创建了 2 个 Promise 对象，然后使用 pRace 函数来处理这两个 Promise 对象。以上代码成功运行后，命令行始终会输出 「1」。那么为什么会这样呢？下面我们来分析一下 pRace 函数的源码。
源码分析
// https://github.com/sindresorhus/p-race/blob/main/index.js
import isEmptyIterable from 'is-empty-iterable';
export default async function pRace(iterable) {
if (isEmptyIterable(iterable)) {
throw new RangeError('Expected the iterable to contain at least one item');
}
return Promise.race(iterable);
}
观察以上源码可知，在 pRace 函数内部会先判断传入的 iterable 参数是否为空的可迭代对象。检测参数是否为空的可迭代对象，是通过 isEmptyIterable 函数来实现，该函数的具体代码如下所示：
// https://github.com/sindresorhus/is-empty-iterable/blob/main/index.js
function isEmptyIterable(iterable) {
for (const _ of iterable) {
return false;
}
return true;
}
当发现是空的可迭代对象时，pRace 函数会直接抛出 RangeError 异常。否则，会利用 Promise.race API 来实现具体的功能。需要注意的是，「Promise.race」 方法也存在兼容性问题，具体如下图所示：
（图片来源 —— https://caniuse.com/?search=Promise.race）
同样，可能有一些小伙伴对 「Promise.race」 还不熟悉，它也是一道挺高频的手写题。所以，接下来我们来手写一个简易版的 「Promise.race」：
Promise.race = function (iterators) {
return new Promise((resolve, reject) => {
for (const iter of iterators) {
Promise.resolve(iter)
.then((res) => {
resolve(res);
})
.catch((e) => {
reject(e);
});
}
});
};
p-forever
❝Run promise-returning & async functions repeatedly until you end it
https://github.com/sindresorhus/p-forever
❞
使用说明
p-forever 适用于需要重复不断执行 「promise-returning」 或 「async」 函数，直到用户终止的场景。该模块默认导出了一个 「pForever」 函数，该函数的签名如下：
❝「pForever(fn, initialValue)」
❞
fn: Function：重复执行的函数；initialValue：传递给fn函数的初始值。
了解完 「pForever」 函数的签名之后，我们来看一下该函数如何使用。
使用示例
// p-forever/p-forever.test.js
import delay from "delay";
import pForever from "p-forever";
async function main() {
let index = 0;
await pForever(async () => (++index === 10 ? pForever.end : delay(50)));
console.log("当前index的值: ", index); // 输出结果：当前index的值: 10
}
main();
在以上示例中，传入 pForever 函数的 fn 函数会一直重复执行，直到该 fn 函数返回 pForever.end 的值，才会终止执行。因此以上代码成功执行后，命令行的输出结果是：「当前index的值: 10」。
源码分析
// https://github.com/sindresorhus/p-forever/blob/main/index.js
const endSymbol = Symbol('pForever.end');
const pForever = async (function_, previousValue) => {
const newValue = await function_(await previousValue);
if (newValue === endSymbol) {
return;
}
return pForever(function_, newValue);
};
pForever.end = endSymbol;
export default pForever;
由以上源码可知，pForever 函数的内部实现并不复杂。当判断 newValue 的值为 endSymbol 时，就直接返回了。否则，就会继续调用 pForever 函数。除了一直重复执行任务之外，有时候我们会希望显式指定任务的执行次数，针对这种场景，我们就可以使用 p-times 模块。
p-times
❝Run promise-returning & async functions a specific number of times concurrently
https://github.com/sindresorhus/p-times
❞
使用说明
p-times 适用于显式指定 「promise-returning」 或 「async」 函数执行次数的场景。该模块默认导出了一个 「pTimes」 函数，该函数的签名如下：
❝「pTimes(count, mapper, options): Promise」
❞
count: number：调用次数；mapper(index): Function：mapper 函数，调用该函数后会返回 Promise 对象或某个具体的值；options: objectconcurrency: number—— 并发数，默认值Infinity，最小值为1；stopOnError: boolean—— 出现异常时，是否终止，默认值为true。
了解完 「pTimes」 函数的签名之后，我们来看一下该函数如何使用。
使用示例
// p-times/p-times.test.js
import delay from "delay";
import pTimes from "p-times";
async function main() {
console.time("start");
const result = await pTimes(5, async (i) => delay(50, { value: i * 10 }), {
concurrency: 3,
});
console.dir(result);
console.timeEnd("start");
}
main();
在以上示例中，我们通过 pTimes 函数配置 「mapper」 函数的执行次数为 「5」 次，同时设置任务的并发数为 「3」。当以上代码成功运行后，命令行会输出以下结果：
[ 0, 10, 20, 30, 40 ]
start: 116.090ms
对于以上示例，你可以通过改变 concurrency 的值，来对比输出的程序运行时间。那么 pTimes 函数内部是如何实现并发控制的呢？其实该函数内部也是利用 pMap 函数来实现并发控制。
源码分析
// https://github.com/sindresorhus/p-times/blob/main/index.js
import pMap from "p-map";
export default function pTimes(count, mapper, options) {
return pMap(
Array.from({ length: count }).fill(),
(_, index) => mapper(index),
options
);
}
在 pTimes 函数中，会通过 Array.from 方法创建指定长度的数组，然后通过 fill 方法进行填充。最后再把该数组、mapper 函数和 options 配置对象，作为输入参数调用 pMap 函数。写到这里，阿宝哥觉得 pMap 函数提供的功能还是蛮强大的，很多模块的内部都使用了 pMap 函数。
p-pipe
❝Compose promise-returning & async functions into a reusable pipeline
https://github.com/sindresorhus/p-pipe
❞
使用说明
p-pipe 适用于把 「promise-returning」 或 「async」 函数组合成可复用的管道。该模块默认导出了一个 「pPipe」 函数，该函数的签名如下：
❝「pPipe(input...)」
❞
input: Function：期望调用后会返回 Promise 或任何值的函数。
了解完 「pPipe」 函数的签名之后，我们来看一下该函数如何使用。
使用示例
// p-pipe/p-pipe.test.js
import pPipe from "p-pipe";
const addUnicorn = async (string) => `${string} Unicorn`;
const addRainbow = async (string) => `${string} Rainbow`;
const pipeline = pPipe(addUnicorn, addRainbow);
(async () => {
console.log(await pipeline("❤️")); // 输出结果：❤️ Unicorn Rainbow
})();
在以上示例中，我们通过 pPipe 函数把 addUnicorn 和 addRainbow 这两个函数组合成一个新的可复用的管道。被组合函数的执行顺序是从左到右，所以以上代码成功运行后，命令行会输出 「❤️ Unicorn Rainbow」。
源码分析
// https://github.com/sindresorhus/p-pipe/blob/main/index.js
export default function pPipe(...functions) {
if (functions.length === 0) {
throw new Error('Expected at least one argument');
}
return async input => {
let currentValue = input;
for (const function_ of functions) {
currentValue = await function_(currentValue); // eslint-disable-line no-await-in-loop
}
return currentValue;
};
}
由以上代码可知，在 pPipe 函数内部是利用 「for...of」 语句和 「async/await」 特性来实现管道的功能。分析完 promise-fun 项目中的 10 个模块之后，再次感受到 「async/await」 特性给前端异步编程带来的巨大便利。其实对于异步的场景来说，除了可以使用 promise-fun 项目中收录的模块之外，还可以使用 async 或 neo-async 这两个异步处理模块提供的工具函数。在 Webpack 项目中，就用到了 neo-async 这个模块，该模块的作者是希望用来替换 async 模块，以提供更好的性能。建议需要经常处理异步场景的小伙伴，抽空浏览一下 neo-async 这个模块的 「官方文档」。
总结
promise-fun 项目共收录了 「50」 个与 Promise 有关的模块，该项目的作者 「sindresorhus」 个人就开发了 「48」 个模块，不愧是全职做开源的大牛。由于篇幅有限，阿宝哥只介绍了其中 「10」 个比较常用的模块。其实该项目还包含一些挺不错的模块，比如 「p-queue」、「p-any」、「p-some」、「p-debounce」、「p-throttle」 和 「p-timeout」 等。感兴趣的小伙伴，可以自行了解一下其他的模块。
参考资源
MDN — Array.prototype.reduce() MDN — Array.from Promise.race with empty lists neo-async 官方文档