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# TaskPool和Worker的对比 (TaskPool和Worker)


TaskPool（任务池）和Worker的作用是为应用程序提供一个多线程的运行环境，用于处理耗时的计算任务或其他密集型任务。可以有效地避免这些任务阻塞主线程，从而最大化系统的利用率，降低整体资源消耗，并提高系统的整体性能。


本文将从[实现特点](#实现特点对比)和[适用场景](#适用场景对比)两个方面来进行TaskPool与Worker的比较。


## 实现特点对比

**表1** TaskPool和Worker的实现特点对比

| 实现 | TaskPool | Worker |
| -------- | -------- | -------- |
| 内存模型 | 线程间隔离，内存不共享。 | 线程间隔离，内存不共享。 |
| 参数传递机制 | 采用标准的结构化克隆算法（Structured Clone）进行序列化、反序列化，完成参数传递。<br/>支持ArrayBuffer转移和SharedArrayBuffer共享。 | 采用标准的结构化克隆算法（Structured Clone）进行序列化、反序列化，完成参数传递。<br/>支持ArrayBuffer转移和SharedArrayBuffer共享。 |
| 参数传递 | 直接传递，无需封装，默认进行transfer。 | 消息对象唯一参数，需要自己封装。 |
| 方法调用 | 直接将方法传入调用。 | 在Worker线程中进行消息解析并调用对应方法。 |
| 返回值 | 异步调用后默认返回。 | 主动发送消息，需在onmessage解析赋值。 |
| 生命周期 | TaskPool自行管理生命周期，无需关心任务负载高低。 | 开发者自行管理Worker的数量及生命周期。 |
| 任务池个数上限 | 自动管理，无需配置。 | 同个进程下，最多支持同时开启64个Worker线程，实际数量由进程内存决定。 |
| 任务执行时长上限 | 3分钟（不包含Promise和async/await异步调用的耗时，例如网络下载、文件读写等I/O任务的耗时），长时任务无执行时长上限。 | 无限制。 |
| 设置任务的优先级 | 支持配置任务优先级。 | 不支持。 |
| 执行任务的取消 | 支持取消已经发起的任务。 | 不支持。 |
| 线程复用 | 支持。 | 不支持。 |
| 任务延时执行 | 支持。 | 不支持。 |
| 设置任务依赖关系 | 支持。 | 不支持。 |
| 串行队列 | 支持。 | 不支持。 |
| 任务组 | 支持。 | 不支持。 |


## 适用场景对比

TaskPool和Worker均支持多线程并发能力。由于TaskPool的工作线程会绑定系统的调度优先级，并且支持负载均衡（自动扩缩容），而Worker需要开发者自行创建，存在创建耗时以及不支持设置调度优先级，故在性能方面使用TaskPool会优于Worker，因此大多数场景推荐使用TaskPool。

TaskPool偏向独立任务维度，该任务在线程中执行，无需关注线程的生命周期，超长任务（大于3分钟且非长时任务）会被系统自动回收；而Worker偏向线程的维度，支持长时间占据线程执行，需要主动管理线程生命周期。

常见的一些开发场景及适用具体说明如下：

- 运行时间超过3分钟（不包含Promise和async/await异步调用的耗时，例如网络下载、文件读写等I/O任务的耗时）的任务。例如后台进行1小时的预测算法训练等CPU密集型任务，需要使用Worker。

- 有关联的一系列同步任务。例如在一些需要创建、使用句柄的场景中，句柄创建每次都是不同的，该句柄需永久保存，保证使用该句柄进行操作，需要使用Worker。

- 需要设置优先级的任务。例如图库直方图绘制场景，后台计算的直方图数据会用于前台界面的显示，影响用户体验，需要高优先级处理，需要使用TaskPool。

- 需要频繁取消的任务。例如图库大图浏览场景，为提升体验，会同时缓存当前图片左右侧各2张图片，往一侧滑动跳到下一张图片时，要取消另一侧的一个缓存任务，需要使用TaskPool。

- 大量或者调度点较分散的任务。例如大型应用的多个模块包含多个耗时任务，不方便使用Worker去做负载管理，推荐采用TaskPool。