今天在做一个小任务，需要调用阿里云的图像识别接口，对 62662 张照片进行场景识别，并将结果写到本地的 csv 文件中。
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因为任务很简单，没想很多就开始码。自从有了 async/await 之后，已经很久不写 callback 了，所以上手就写成这样：
本文所有代码均有简化，只保留关键过程
async fetchSceneTags(imagePath) {
try {
const result = await callAliyunAPI(imagePath);
return result.errno === 0 ? result.tags : [];
} catch(error) {
return [];
}
}
async function writeScene(paths) {
for (let i = 0, len = paths.length; i < len; i++) {
await tags = fetchSceneTags(paths[i])
writeToFile(tags);
writeStdout(`${i} / ${len}`);
}
}
function start() {
const paths = loadPaths();
writeScene(paths);
}
运行起来以后没问题就放着忙别的去了。过了差不多 2 小时回来一看，才跑了 17180 张图，每分钟 144 张。这才意识到同步速度太慢了，于是停掉进程，将代码改成下面这样：
fetchSceneTagsAsync(imagePath, callback) {
callAliyunAPI(imagePath)
.then(result => {
const tags = result.errno === 0 ? result.tags : [];
callback(tags);
})
.catch(error => callback([]));
}
function writeSceneAsync(paths) {
const callback = tags => {
await tags = fetchSceneTagsAsync(paths[i])
writeToFile(tags);
}
paths.forEach(path => fetchSceneTagsAsync(path, callback));
}
function start() {
const paths = loadPaths();
writeSceneAsync(paths);
}
跑了一下，直接停摆了。嗯，不能一下把请求全发出去，加一个 Throttle：
fetchSceneTagsAsync(imagePath, callback) {
callAliyunAPI(imagePath)
.then(result => {
const tags = result.errno === 0 ? result.tags : [];
callback(tags);
})
.catch(error => callback([]));
}
function throttle(paths, callback) {
if(paths.length === 0) return;
const sub = paths.splice(0, 10);
sub.forEach(path => fetchSceneTagsAsync(path, callback));
setTimeout(() => throttle(paths, callback), 1000)
}
function writeSceneAsync(paths) {
const callback = tags => {
await tags = fetchSceneTagsAsync(paths[i])
writeToFile(tags);
}
throttle(paths, callback)
}
function start() {
const paths = loadPaths();
writeSceneAsync(paths);
}
重新启动服务，观察了一下，大约每分钟处理 568 张图片，速度提升约 4 倍。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持创新互联。
新闻名称：Node.js如何利用异步提升任务处理速度
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