Event Loop

1.Event loop

事件循环,指浏览器或node的一种解决javascript单线程运行时不会阻塞的一种机制,也就时我们经常使用的异步的原理。

同步和异步:

同步:当前代码必须要等上一行代码执行结束才会继续执行

异步:当前代码不会等待上一行代码执行结束就直接开始执行

2.Event Loop是什么?

是一个执行模型,在不同的地方有不同的实现,浏览器和Node.js,基于不同的技术实现了各自的Event Loop。浏览器的Event Loop是在HTML5的规范中明确定义。Node.js的Event Loop是基于libuv实现的。

3.宏任务与微任务

宏任务:macrotask,也叫tasks,一些异步任务的回调会依次进入macrotask Queue,等待后续被调用,这些异步任务包括:

setTimeout

setInterval

setImmediate(node特有)

requestAnimationFrame(浏览器独有)

I/O

UI rendering

微任务,microtask,也叫jobs,另一些异步任务的回调会依次进入microtask queue,等待后续被调用,这些异步任务包括:

process.nextTick(node独有)

Promise.then(注意 new Promise是同步的)

Object.observe

mutationObserver

4.浏览器的Event Loop

一个函数执行栈,一个事件队列和一个微服务队列

每从事件队列中取一个事件时有微服务任务就把微服务任务执行完,然后才开始执行事件

宏任务在一个队列中,宏任务一次执行一个,微任务一定要等所有微任务执行完

5.Node.js的Event Loop

过程:

1).执行全局的同步代码

2)执行microtask微任务,先执行所有的nextTick queue中的所有任务,再执行other Microtask queue 中的所有任务

3)开始执行macrotask宏任务,共六个阶段,从第一个阶段开始执行相应每一个阶段macrotask中的所有任务,注意这里是所有每个阶段宏任务阶段的所有任务,在浏览器的Event Loop中是只取宏队列的第一个任务出来执行,每一个阶段的macrotask任务执行完毕之后开始执行微任务

4)Timers queue ->步骤2)-> I/O queue ->步骤2)->close callback queue ->步骤2) ->Timers queue

console.log('1');//同步代码

setTimeout(()=>{//macrotask
    console.log('2');
    process.nextTick(function () {
        console.log('3');
    })
    new Promise(function (resolve) {
        console.log('4');
        resolve();
    }).then(function () {
        console.log('5');
    })
})
new Promise(function (resolve) {//new Promise为同步代码
    console.log('7');
    resolve();
}).then(function () {//microtask,微任务队列会追加到这一轮事件循环的末尾
    console.log('8');
})
setTimeout(()=>{//macrotask
    console.log('9');
    process.nextTick(function () {//microtask
        console.log('10');
    })
    new Promise(function (resolve) {
        console.log('11');
        resolve();
    }).then(function () {
        console.log('12');
    })
})

结果:1 7 8 2 4 9 11 3 10 5 12,node环境下
6.总结:

1)浏览器的Event Loop 和node.js的Event loop是不同的,实现机制也不一样

2)Node.js可以理解成有4个宏任务队列和2个微服务任务队列,但是执行宏任务时有6个阶段

3)Node.js中,先执行全局代码,执行完同步代码调用栈清空后,先从微任务队列NextTick queue中依次取出所有的任务放入调用栈中执行,再从微任务队列Other Mirotask queue 中依次取出所有的任务放入调用栈中执行,然后开始宏任务的六个阶段,每个阶段都将该宏任务队列中的所有任务取出来执行(注意:在浏览器中只取一个宏任务),每个宏任务阶段执行完毕后,开始执行微任务,再开始执行下一段的宏任务,以此构成事件循环

7.细节特性

7.1微任务有两种nextTick和Promise.then,那么谁比较快呢???

promise.resolve('123').then(res => {console.log(res)});
process.nextTick(() => console.log('nextTick'));

执行结果:

nextTick 123

nextTick比较快,解释:虽然process.nextTick和Promise.then都是将回调函数注册到microtask,但是优先级不一样,process.nextTick 的microtask queue 总是优先于promise.then的microtask queue

7.2setTimeOut 和setImmediate

2setTimeOut 和setImmediate执行顺序不固定,取决于node的准备时间

setTimeout(()=>{
    console.log('setTimeOut')
},0);
setImmediate(()=>{
    console.log('setImmediate');
})

为什么不固定??

setTimeOut/setInterval的第二个参数取值范围是[1,2^31-1],如果超过这个范围则会初始化为1

我们知道setTimeOut的回调函数在timer阶段执行,setImmediate的回调函数在check阶段执行,event loop的开始会检查timer阶段,但是在开始之前到timer阶段会消耗一定时间,所以会出现两种情况:

1)timer前的准备时间超过1ms,满足loop time>=1ms,执行timer阶段的回调函数

2)timer前的准备时间小于1ms,则先执行check阶段的回调函数,下一次event loop执行timer阶段的回调函数

让setTimeout先于setImmediate的方法:

setTimeout(()=>{
    console.log('setTimeOut')
},0);
setImmediate(()=>{
    console.log('setImmediate');
})
    const start = Date.now();
while(Date.now()-start <10);

让setImemediate 先于 setTimeout的方法:

const fs = require('fs');
fs.readFile(__filename,()=>{
    setTimeout(()=>{
        console.log('setTimeOut');
    },0);
    setImmediate(()=>{
        console.log('setImmediate');
    })
});

 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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