Web Worker 应用场景和实现

news2025/1/15 17:25:38

应用场景

众所周知JavaScript是单线程的语言，所有任务只能在一个线程上完成，一次只能做一件事，即前面的任务还没有完成，后面的任务只能排队等待。如果前面的任务需要执行一些大数据量的计算，页面就会出现卡顿、点击无反应、甚至页面崩溃等现象。这对用户体验而言是非常糟糕的。

在这种情况下，Web Worker可以为js提供一个多线程环境，主线程可以将一些耗时、复杂的计算任务分配给Worker线程，两者可以同时运行，互不干扰，等到Worker线程任务完成后，再把结果发送给主线程。这样Worker线程负责耗时、复杂的计算任务，主线程主要负责界面渲染不会被阻塞，使得用户体验更流畅

例如复杂的计算，上传大文件，请求耗时和计算耗时的都可以用

方法介绍

主线程
1、Worker.onerror：指定 error 事件的监听函数。
2、Worker.onmessage：指定 message 事件的监听函数，发送过来的数据在Event.data属性中。
3、Worker.onmessageerror：指定 messageerror 事件的监听函数。发送的数据无法序列化成字符串时，会触发这个事件。
4、Worker.postMessage()：向 Worker 主线程发送消息。
5、Worker.terminate()：立即终止 Worker 线程

子线程
1、self.name： Worker 的名字。该属性只读，由构造函数指定。
2、self.onmessage：指定message事件的监听函数。
3、self.onmessageerror：指定 messageerror 事件的监听函数。发送的数据无法序列化成字符串时，会触发这个事件。
4、self.close()：关闭 Worker 线程。
5、self.postMessage()：向产生这个 Worker 主线程发送消息。
6、self.importScripts()：加载 JS 脚本

vue 集成

npm i worker-loader -D

在vue.config.js中引入

config.module
      .rule('worker')
      .test(/\.worker\.js$/)// 以.worker.js结尾的文件将被worker-loader加载
      .use('worker-loader')
      .loader('worker-loader')
      .end();
    config.module.rule('js').exclude.add(/\.worker\.js$/)

创建js

以上传大文件的分片为例子 test.worker.js

import SparkMD5 from 'spark-md5';
import axios from "axios";
const CancelToken = axios.CancelToken;
let source = CancelToken.source();

//监听接收主线程 worker.postMessage发送的信息 chunkList uploadIdInfo 是主线程发送的数据 存放在e.data中
onmessage = async (e) => {
  //接收主线程参数
  const {chunkList,uploadIdInfo} = e.data;
  //执行分片上传逻辑
  const promises = chunkList.map(async (chunk) => {
    const response = await axios.put(chunk.uploadUrl, chunk.chunk.file, {
      onUploadProgress: 100,
      headers: {
        'Content-Type': 'application/octet-stream'
      },
      cancelToken: source.token,
    });
    if (response.status === 200) {
      console.log('分片：' + chunk.chunkNumber + ' 上传成功');
    } else {
      console.log('上传失败：' + response.status + '，' + response.statusText);
    }
    return response;
  });
  //等待全部请求完成
  const chunks = await Promise.all(promises);
  console.log("分片上传结果======="+chunks)

  //返回给主线程请求结果 
  postMessage(JSON.stringify(chunks));//返回给主线程一定要是基本类型，不是的转成json返回
};

页面引用

import  testWorker from "./test.worker";

/**
     * 上传分片文件
     * @param {*} chunkList
     */
    async uploadChunkBase(chunkList,uploadIdInfo) {
      const result = [];
      const self = this;
     //生成一个线程
      const worker = new testWorker()
     //像子线程发送数据
      worker.postMessage({chunkList,uploadIdInfo});
     //监听子线程返回结果
      worker.onmessage = e => {
        try {
          console.log("主线程回调")
          result[i] = e.data;//返回数据
          //销毁线程
          worker.terminate();
        } catch (error) {
          console.log(`Error processing the file in worker: ${error}`);
        }
      };
      worker.onerror = (error) => {
        console.log(`Worker encountered an error: ${error}`);
      };

说明

代码是上传大文件视频，分片去上传到minio文件服务器，因为分了太多分片，请求上传的时候页面会崩溃，所以分片上传改用多线程的方式，主要逻辑就是主线程生成一个worker 向子线程发送分片上传请求，子线程去执行上传分片

举个最简单的栗子

创建了一个aa.worker.js

//监听接收主线程发送的数据
onmessage = async (e) => {
  const {param1,param2} = e.data;
  console.log("主线程数据",param1,param2)
  let result = param1+param2;
  console.log("计算相加",result)
  //返回主线程计算结果
  postMessage(result);
};

需要用到的页面引用

import  aaWorker from "./aa.worker";

      const aaWorker1 = new aaWorker()
      let param1 = 1;
      let param2 = 1;
      aaWorker1.postMessage({param1,param2});
      aaWorker1.onmessage = e => {
        try {
          let result = e.data;
          console.log("返回结果",result)
          //销毁
          aaWorker1.terminate();
        } catch (error) {
          console.log(`Error processing the file in worker: ${error}`);
        }
      };
      aaWorker1.onerror = (error) => {
        console.log(`Worker encountered an error: ${error}`);
      };

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