Javascript 在使用IO操作时，如何避免任务使libuv过饱和

我正在使用Typescript，因此

libuv

来执行任何IO操作。在我的特定场景中，我对给定文件进行指纹哈希。为了对我的问题作一点说明，请考虑输入文件是<强> 1Tb的文件。要获取文件的指纹，我可以通过文件流打开文件并更新哈希：

return new Promise((resolve, reject) => {
    const hash = crypto.createHash('sha256');
    const fh = fse.createReadStream(filepath, {
        highWaterMark : 100000000
    });

    fh.on('data', (d) => { hash.update(d); });
    fh.on('end', () => {
        resolve(hash);
    });
    fh.on('error', reject);
});

上面的例子是相当缓慢的，因为它的顺序方法。所以我想的一个更快的方法是将计算分成N个块，如下所示：

let promises = [];
for (let i = 0; i < N; ++i) {
    promises.push(calculateFilePart(file, from, to));
}
return Promise.all(all);

let promissions=[]；
for（设i=0；i

在上面的示例中，假设

N

为1000000，这是否意味着

libuv

同时在后台启动1000000个异步I/O操作？或者libuv是否会自动成批地将它们排队，以避免IO请求的过度饱和

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非常感谢您对本主题的任何帮助

我将尽可能简要地总结一些关键概念。我将在下面留下链接供参考，以便您可以验证事实

Promise将任务添加到称为微任务队列的东西中。在事件循环的每次迭代中，当调用堆栈为空时，将处理来自微任务队列的任务。这被称为

勾选

。所以，每次勾选，都会处理微任务队列中的一些任务

对于每个进程标记，都有一个最大深度（

process.maxTickDepth

）。这指定要从微任务队列卸载并推入调用堆栈的任务数

算法的主要部分包括读取作为I/O操作的内容。这些操作被推送到一个称为宏任务队列的单独队列中。当schedule宏任务操作完成并且具有指定的内容块时，读取操作的事件处理程序将排队到Microtask队列中，以便在下一次勾选时进行处理

给定代码段和约束条件，如果最大深度为1000，则需要传递至少

N/1000=1000000/1000=1000

个记号，才能使算法完全更新哈希。这意味着Node.js进程将只处理每个刻度的特定数量的任务

我希望这能给你提供你想要的理解

参考资料：

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谢谢！这是一个了不起的见解！我将查看您的链接，因此如果我理解正确，

libuv

将自行处理宏任务，因此如果我在

libuv

上推送bizillion

async readFile（…）

操作，则无需担心，因为它只会通过内部限制来限制真正的并行执行，并成批执行。我总结得对吗？我想是的。我自己对迄今为止所遇到的所有材料的理解和知识表明。