如何解决页面请求接口大规模并发问题

主要包括以下几种策略：

1. 使用防抖和节流

• 防抖（Debouncing）：在一段时间内只执行最后一次请求，适用于用户输入场景。

  function debounce(func, delay) {
    let timer;
    return function (...args) {
      clearTimeout(timer);
      timer = setTimeout(() => func.apply(this, args), delay);
    };
  }

• 节流（Throttling）：限制在一定时间内执行请求，适用于限制频繁的请求。

  function throttle(func, limit) {
    let lastFunc;
    let lastRan;
    return function (...args) {
      const context = this;
      if (!lastRan) {
        func.apply(context, args);
        lastRan = Date.now();
      } else {
        clearTimeout(lastFunc);
        lastFunc = setTimeout(function () {
          if ((Date.now() - lastRan) >= limit) {
            func.apply(context, args);
            lastRan = Date.now();
          }
        }, limit - (Date.now() - lastRan));
      }
    };
  }

2. 请求合并

• 请求去重：避免同一请求被重复发起，通过设置请求唯一标识来防止重复请求。

  const pendingRequests = new Map();
  
  async function fetchData(url, options) {
    const key = `${url}_${JSON.stringify(options)}`;
    if (pendingRequests.has(key)) {
      return pendingRequests.get(key);
    }
  
    const requestPromise = fetch(url, options).finally(() => {
      pendingRequests.delete(key);
    });
    pendingRequests.set(key, requestPromise);
    return requestPromise;
  }

• 批量请求：将多个请求合并为一个请求，通过接口支持批量请求功能来减少请求数量。

3. 后端处理

• 负载均衡：使用负载均衡器将请求分发到多个服务器，避免单台服务器过载。

• 缓存：在后端使用缓存（如 Redis）存储重复请求的数据，减少数据库压力。

• 限流：在后端实施限流策略，控制每秒处理的请求数量，防止系统过载。

4. 异步处理

• 并发控制：限制并发请求的数量，通过实现并发队列来控制请求的并发数。

  class Queue {
    constructor(limit) {
      this.queue = [];
      this.activeCount = 0;
      this.limit = limit;
    }
  
    add(fn) {
      return new Promise((resolve, reject) => {
        this.queue.push(() => fn().then(resolve).catch(reject));
        this.processQueue();
      });
    }
  
    processQueue() {
      if (this.activeCount < this.limit && this.queue.length > 0) {
        const fn = this.queue.shift();
        this.activeCount++;
        fn().finally(() => {
          this.activeCount--;
          this.processQueue();
        });
      }
    }
  }

5. 前端缓存

• 使用浏览器缓存：设置缓存头（如 Cache-Control 和 ETag）来缓存请求结果，减少重复请求。

• 本地存储：使用 localStorage 或 sessionStorage 来缓存数据，避免重复请求。

6. 使用 Web Workers

• Web Workers：将一些计算密集型的请求处理任务放到 Web Worker 中，避免阻塞主线程，提升用户体验。

题目要点：

解决大规模并发请求问题，结合前端和后端的优化策略，包括请求合并、节流防抖、并发控制、缓存机制等，可以有效降低请求负载，提高系统性能和用户体验。