我是兰瓶Coding，一枚刚踏入鸿蒙领域的转型小白，原是移动开发中级，如下是我学习笔记《零基础学鸿蒙》，若对你所有帮助，还请不吝啬的给个大大的赞~

前言

我承认，第一眼看到 ArkTS 的时候，我把“异步”三个字往脑门上一贴，条件反射就是 async/await 一顿乱敲。直到一个周五晚上，我的 Demo 在列表滚动时卡成 PPT，后台统计一跑 CPU 飙到 120%，手机风扇（哦对，手机没风扇）仿佛在冲我叹气，我才老实下来：鸿蒙里“异步”不只是语法糖，它涉及任务模型、线程池（TaskPool）、事件循环（EventHandler）以及你如何调度并发。
  本文我不讲空话，直接沿着你给的大纲来——异步 API → Promise 与 async/await → 并发任务调度——但每一段都上手可跑的例子。还会把 TaskPool、AsyncFunction、EventHandler 这三个“关键字”拆开揉碎，让它们在实际工程里各司其职。
  先立个 flag：整文拒绝 AI 腔，只有我（一个长期被 deadline 教育过的鸿蒙全栈）夜半踩坑后写下的实话实说。有调侃、有复盘、有代码。你照着抄也能跑，抄了还能快。

一、前言｜为什么“会用 async/await”≠“会写异步”

说说我那次栽跟头。一个看似“朴素”的统计页面：

• 列表展示 5 千条待办（离线缓存）；
• 点击“统计”按钮，做去重、关键词聚类、权重计算；
• 顺手把结果写回本地数据库，再上传云端。

我天真地在 onClick 里来一句：

await crunchBigData(this.todos); // 超大数组，CPU 重型运算

结果 UI 主线程被我锁死了。async/await 不是“后台线程”的代名词，它只是把异步逻辑写得像同步。要是 await 的那个 Promise 里恰好做了重活（纯 JS 计算），仍然在当前线程跑。
  这时就轮到鸿蒙的任务池（TaskPool）大显身手，把重活丢到后台执行；细粒度调度、时序编排交给EventHandler；而 async/await 负责拼出通顺的流程与明确的错误边界。三者合体，才是一套“可维护、不卡顿、能扩展”的异步并发解。

二、异步 API 一图观（ArkTS 视角）

我习惯先画一张“脑内地图”，把名词放到位：

• 回调（Callback）：最原始的异步接口风格，常见于某些系统能力；优点轻量，缺点“回调地狱”“错误传递难”。
• Promise：状态有限（pending/fulfilled/rejected），可链式调用；配合 then/catch/finally。
• async/await：Promise 的语法糖，写法像同步；异常用 try/catch。
• TaskPool（@ohos.taskpool）：把重 CPU 的纯函数任务放进系统线程池跑；和 Web Worker 思路类似，但用起来更轻。
• EventHandler（@ohos.eventhandler）：创建一个事件循环（Runner）与任务队列；可定时、可串行化、可在“专属线程”跑轻中型任务。
• 定时/延迟：handler.postTask(fn, delay) 比随手 setTimeout 更工程化（且在 ArkTS 场景更贴边）。
• AsyncFunction：动态生成异步函数的黑科技（JS 原生能力），在“可配置脚本”“插件”场景下特别好用；在 TaskPool 里执行，既灵活又安全（相对而言）。

把它们放在“正确的位置”：UI 线程只做轻渲染 + IO 启动；CPU 重活进 TaskPool；轻中型串行/定时任务用 EventHandler；流程 glue 用 async/await。
  这不是教条，是我踩过坑后总结出来的经验曲线。

三、Promise 与 async/await：甜不甜取决于你“收口”的姿势

3.1 用 Promise 包一层：把回调式 API 拉平

鸿蒙里有些系统能力仍提供回调式接口。我的习惯是第一时间做 Promise 化封装。下面以 HTTP 请求（@ohos.net.http）为例，给出一个非常“可抄可改”的写法：

// http/client.ts
import http from '@ohos.net.http';

export interface ApiResp<T> { code: number; msg: string; data: T }

export class HttpClient {
  constructor(private base: string) {}

  get<T>(path: string, headers: Record<string, string> = {}): Promise<T> {
    const req = http.createHttp();
    return new Promise<T>((resolve, reject) => {
      req.request(this.base + path, { method: http.RequestMethod.GET, header: headers })
        .then(res => {
          if (res.responseCode !== 200) return reject(new Error(`HTTP ${res.responseCode}`));
          let body: ApiResp<T>;
          try {
            body = JSON.parse(String(res.result));
          } catch (e) {
            return reject(new Error('JSON parse error'));
          }
          if (body.code !== 0) return reject(new Error(body.msg || 'Biz error'));
          resolve(body.data);
        })
        .catch(reject)
        .finally(() => req.destroy());
    });
  }
}

以后在页面里，你就可以优雅地：

const api = new HttpClient('https://api.example.com');
try {
  const profile = await api.get<{ name: string; vip: boolean }>('/me');
  this.userName = profile.name;
} catch (e) {
  this.toast('网络开小差了：' + (e as Error).message);
}

要点：

• 捕获解析错误，别把“网络成功但 JSON 失败”当成“网络失败”。
• 业务态与协议态分离：HTTP 200 不代表业务成功；code !== 0 也要走 reject。
• 资源回收：finally 里 req.destroy()，形成肌肉记忆。

3.2 async/await 的“收口设计”：三段式

凡是交互触发的异步流程，我都有“三段式”套路：准备 → 核心 → 善后。

async doSyncAll() {
  this.loading = true; // 准备
  try {
    const local = await this.repo.list();
    const payload = await this.buildSyncPayload(local); // 可能是 CPU 重
    const result = await this.api.post('/sync', payload);
    await this.repo.merge(result.updated);
    this.toast('同步完成 ✅');
  } catch (e) {
    this.toast('同步失败：' + (e as Error).message);
  } finally {
    this.loading = false; // 善后必执行
  }
}

这段和平时写没差，但关键在“可能很重”的那步：buildSyncPayload 就是适合丢 TaskPool 的候选。我们先按普通写法跑通，再做“重活下沉”，这是我在中大型项目里保持“增量可控”的策略。

3.3 并行与串行：真的不要“一股脑儿 await All”

当你要并行请求多个接口，或同时读写多份数据，不要条件反射地：

// 慢且串行
const a = await getA();
const b = await getB();
const c = await getC();

更高效的写法是：

const [a, b, c] = await Promise.all([getA(), getB(), getC()]);

但！如果有依赖关系，就别硬上 all。把依赖明确地串起来，它更“可读可测”。

3.4 超时控制与取消语义

ArkTS 没有内建的 Promise 超时，你可以做一个小工具：

export async function withTimeout<T>(p: Promise<T>, ms: number, tag = 'timeout'): Promise<T> {
  let timer: number;
  const t = new Promise<never>((_, reject) => {
    // @ts-ignore 延迟的计时器
    timer = setTimeout(() => reject(new Error(tag)), ms) as unknown as number;
  });
  try {
    return await Promise.race([p, t]);
  } finally {
    clearTimeout(timer);
  }
}

取消呢？HTTP 有 req.destroy()；自定义任务你可以引入 AbortController 思路（传入 token，任务里主动检查并早停）。这点等我们写 TaskPool 例子时再演示。

四、TaskPool：把“重活”丢给后台，UI 线程只做漂亮的自己

4.1 为什么是 TaskPool

结论先说：在鸿蒙 NEXT 的 ArkTS 里，要把 CPU 密集型任务、长循环、复杂聚合运算放到 TaskPool。这跟 Web Worker 的哲学一致——只不过 TaskPool 的使用门槛更低。在多数情况下，你就把纯函数丢过去，带上参数，它跑完给你结果。

4.2 基本用法：taskpool.Task + taskpool.execute

// worker/heavy.ts
import taskpool from '@ohos.taskpool';

// 一个“纯函数”风格：输入->输出，便于序列化
export function topNWords(text: string, n: number): Array<[string, number]> {
  const freq = new Map<string, number>();
  const words = text.toLowerCase().split(/[^a-zA-Z0-9_\u4e00-\u9fa5]+/).filter(Boolean);
  for (let w of words) freq.set(w, (freq.get(w) || 0) + 1);
  return Array.from(freq.entries()).sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, n);
}

// 页面里调用
import { topNWords } from '../worker/heavy';
import taskpool from '@ohos.taskpool';

async function analyzeInPool(text: string) {
  const task = new taskpool.Task(topNWords, text, 20);
  const res = await taskpool.execute(task);
  return res as Array<[string, number]>;
}

要点：

• 纯函数更稳：无外部闭包依赖（序列化困难），更易被 TaskPool 执行器“搬到另一边”。
• 参数与返回值建议使用可序列化类型（字符串、数值、对象、数组、ArrayBuffer），避免“带引用”的复杂实例。
• taskpool.execute 返回 Promise，异常会 reject，照常 try/catch。

4.3 一个真·CPU 重活示例：找素数（顺便演示取消）

// worker/primes.ts
export interface PrimeRequest {
  limit: number;
  abortFlag?: { value: boolean }; // 手工的“取消标志”
}

export function sievePrimes(req: PrimeRequest): number[] {
  const { limit, abortFlag } = req;
  const isPrime = new Array<boolean>(limit + 1).fill(true);
  isPrime[0] = isPrime[1] = false;

  for (let p = 2; p * p <= limit; p++) {
    if (abortFlag?.value) { // 轮询取消
      // 抛出一个特殊错误，外层可识别为“被取消”
      throw new Error('ABORTED');
    }
    if (!isPrime[p]) continue;
    for (let m = p * p; m <= limit; m += p) {
      isPrime[m] = false;
    }
  }
  const res: number[] = [];
  for (let i = 2; i <= limit; i++) if (isPrime[i]) res.push(i);
  return res;
}

// 页面调用 primes
import taskpool from '@ohos.taskpool';
import { sievePrimes, PrimeRequest } from '../worker/primes';

class PrimePageVM {
  abortFlag = { value: false };
  running = false;

  async run(limit: number) {
    this.abortFlag.value = false;
    this.running = true;
    try {
      const task = new taskpool.Task(sievePrimes, { limit, abortFlag: this.abortFlag } as PrimeRequest);
      const primes = await taskpool.execute(task);
      this.show(`找到 ${primes.length} 个素数`);
    } catch (e) {
      if ((e as Error).message === 'ABORTED') {
        this.show('用户取消了任务');
      } else {
        this.show('计算失败：' + (e as Error).message);
      }
    } finally {
      this.running = false;
    }
  }

  cancel() {
    this.abortFlag.value = true; // 轮询式取消
  }
}

经验小记：

• 真想做“硬取消”，你需要任务里遵守取消协议（轮询或检查 token）；不遵守就没法停。
• 细颗粒度轮询：把内层循环分段，每 N 次检查一次 abortFlag，既不太耗性能，也不至于“很久才响应取消”。
• 避免把巨大的对象来回搬运：结果集尽量“轻”，必要时只返回统计指标（例如 top-10），后续再按需分页请求。

4.4 把 TaskPool 封装成“项目级工具”

我常用下面这个“小外衣”，让 TaskPool 用起来像“只换了个 await”：

// worker/pool.ts
import taskpool from '@ohos.taskpool';

export async function runInPool<T extends (...args: any[]) => any>(
  fn: T,
  ...args: Parameters<T>
): Promise<ReturnType<T>> {
  const task = new taskpool.Task(fn, ...args);
  return taskpool.execute(task) as Promise<ReturnType<T>>;
}

以后就可以：

import { runInPool } from '../worker/pool';
import { topNWords } from '../worker/heavy';

const top = await runInPool(topNWords, bigText, 50);

好处：

• 屏蔽 Task 创建/执行细节；
• 便于统一加日志、超时、埋点；
• 将来如果要在某些平台切换到 Worker，也只改封装不改业务。

五、EventHandler：你需要一个“轻调度器”，而不是到处 setTimeout

5.1 EventRunner + EventHandler 是什么

@ohos.eventhandler 提供了 EventRunner（事件循环）和 EventHandler（向该循环投递任务）的组合。一个 Runner 通常绑定一个线程，你可以在其上串行地执行任务、安排延迟任务、实现“消息队列式”的小调度。

5.2 基础用法：创建 Runner 与投递任务

// sched/scheduler.ts
import eventHandler from '@ohos.eventhandler';

export class Scheduler {
  private runner = eventHandler.createEventRunner('bg-runner');
  private handler = new eventHandler.EventHandler(this.runner);

  post(task: () => void, delay = 0): void {
    this.handler.postTask(task, delay);
  }

  // 周期性任务（简单实现）
  every(task: () => void, interval: number): () => void {
    let stopped = false;
    const tick = () => {
      if (stopped) return;
      task();
      this.handler.postTask(tick, interval);
    };
    this.handler.postTask(tick, interval);
    return () => { stopped = true; };
  }
}

你可以把这个 Scheduler 作为 服务/Store 的内部成员，比如日志上报、缓存刷盘、轻量计算等都丢到它上面跑。优点是串行：天然线程安全（相对而言），避免到处 setTimeout 带来的散乱与难测。

5.3 把 EventHandler 与 Promise 打通：postAsync

// sched/asyncPost.ts
import eventHandler from '@ohos.eventhandler';

export function createAsyncScheduler() {
  const runner = eventHandler.createEventRunner('async-runner');
  const handler = new eventHandler.EventHandler(runner);

  function postAsync<T>(fn: () => T | Promise<T>, delay = 0): Promise<T> {
    return new Promise<T>((resolve, reject) => {
      handler.postTask(async () => {
        try {
          resolve(await fn());
        } catch (e) {
          reject(e);
        }
      }, delay);
    });
  }

  return { postAsync };
}

用法：

const { postAsync } = createAsyncScheduler();
const value = await postAsync(() => computeLightWeight()); // 串行执行

适用场景：

• 需要顺序一致性（同一 Runner 上，先发先到，先到先执行）；
• 任务比较“轻”（IO glue / 小型计算），不值得为它专门开 TaskPool；
• 需要与主流程隔离（避免 UI 线程被卡），但又希望有“顺序保障”。

六、AsyncFunction：动态拼装异步逻辑，交给 TaskPool 安全落地

有些业务需要动态逻辑：后端下发一个“计算脚本”或“策略表达式”，端侧执行。ArkTS 是 TS 超集，本质上运行在 JS 引擎上，所以你可以用原生的 AsyncFunction 构造器动态创建异步函数。

小心使用、注意安全！生产上应有“可信脚本白名单”“沙箱参数”“只读上下文”等限制。以下示例偏工程演示。

// dynamic/loader.ts
export const AsyncFunction = Object.getPrototypeOf(async function () {}).constructor as
  new (...args: string[]) => (...args: any[]) => Promise<any>;

export interface ScriptSpec {
  args: string[];   // ['text', 'n']
  body: string;     // 'const arr = text.split(/\\s+/); return arr.slice(0, n);'
}

export function buildAsync(spec: ScriptSpec) {
  const fn = new AsyncFunction(...spec.args, spec.body);
  return fn; // 异步函数
}

配合 TaskPool：

// dynamic/runner.ts
import taskpool from '@ohos.taskpool';
import { buildAsync, ScriptSpec } from './loader';

export async function runScriptInPool(spec: ScriptSpec, ...params: any[]) {
  const fn = buildAsync(spec); // 异步函数
  const task = new taskpool.Task(fn, ...params);
  return taskpool.execute(task); // 由 TaskPool 调度
}

这样策略就可配置了。比如你要做“文本评分策略 AB 测试”，后端下发 body，端上直接执行，同时又不阻塞 UI。
  提醒：不要把敏感对象暴露给脚本，只传入 data 与受控 helper；必要时做执行时间上限与结果结构校验。

七、并发任务调度：别把“多线程”当灵丹妙药

7.1 限流（并发度控制）：写个轻量 Semaphore

最常见的坑：一口气启动 100 个并发下载，然后你就看着内存飙升、失败重试排队、用户骂娘。解决它，用 信号量：

// sched/semaphore.ts
export class Semaphore {
  private q: Array<() => void> = [];
  private used = 0;
  constructor(private limit: number) {}

  async acquire(): Promise<void> {
    if (this.used < this.limit) {
      this.used++;
      return;
    }
    return new Promise<void>(resolve => this.q.push(() => {
      this.used++;
      resolve();
    }));
  }

  release(): void {
    this.used--;
    const next = this.q.shift();
    if (next) next();
  }

  async use<T>(fn: () => Promise<T>): Promise<T> {
    await this.acquire();
    try {
      return await fn();
    } finally {
      this.release();
    }
  }
}

用法：

const sem = new Semaphore(4); // 最多 4 个并发
const results = await Promise.all(files.map(f => sem.use(() => uploadFile(f))));

要点：

• 系统有 TaskPool，不代表你“想开几个就开几个”；合理的并发度往往更快、更稳。
• UI 线程的资源（比如可见列表项）也有限，限流能避免突刺。

7.2 任务编排：队列 + 去重（防抖）

有些任务天然会被频繁触发（例如搜索实时联想、批量同步的增量触发）。写个“队列 + 去重”的小调度器很值当。

// sched/dedupQueue.ts
type Key = string;
export class DedupQueue<T> {
  private pend = new Map<Key, Promise<T>>();
  constructor(private runner: (key: Key) => Promise<T>) {}

  run(key: Key): Promise<T> {
    if (!this.pend.has(key)) {
      const p = this.runner(key).finally(() => this.pend.delete(key));
      this.pend.set(key, p);
    }
    return this.pend.get(key)!;
  }
}

场景：短时间内对同一个资源发起多次“刷新”，只保留一个在飞的任务，节约带宽与算力。

7.3 组合技：TaskPool + EventHandler + 限流

来个“综合菜”：分批把大数组丢给 TaskPool 计算，EventHandler 负责节奏，Semaphore 把并发度卡住。

import { runInPool } from '../worker/pool';
import { topNWords } from '../worker/heavy';
import { Semaphore } from './semaphore';
import eventHandler from '@ohos.eventhandler';

export async function batchAnalyze(documents: string[]) {
  const sem = new Semaphore(3);
  const runner = eventHandler.createEventRunner('batch');
  const handler = new eventHandler.EventHandler(runner);

  const results: Array<Array<[string, number]>> = [];
  let i = 0;

  return await new Promise<typeof results>((resolve, reject) => {
    const tick = () => {
      if (i >= documents.length) return resolve(results);
      // 每tick 启动至多 3 个任务
      const chunk = documents.slice(i, i + 3);
      i += 3;

      Promise.all(chunk.map(doc => sem.use(() => runInPool(topNWords, doc, 10))))
        .then(arr => { results.push(...arr); handler.postTask(tick, 0); })
        .catch(reject);
    };
    handler.postTask(tick, 0);
  });
}

说明：

• 这里 EventHandler 让批处理分帧启动，避免一次性把所有 Promise 建起来。
• Semaphore 确保每帧最多 3 个在飞。
• TaskPool 真正承担 CPU 负载。
• UI 仍然流畅，因为所有重活都移走了。

八、把它落到 ArkUI 页面：一个能跑的“文本分析器”小样

接下来上 ArkUI 组件，把上面的能力拼在一个页面里（结构化省略若干边角逻辑，重点在异步与并发）。

// pages/AnalyzerPage.ets
import taskpool from '@ohos.taskpool';
import { runInPool } from '../worker/pool';
import { topNWords } from '../worker/heavy';
import { withTimeout } from '../utils/timeout';
import { Semaphore } from '../sched/semaphore';

@Entry
@Component
struct AnalyzerPage {
  @State text: string = ''
  @State top: Array<[string, number]> = []
  @State loading: boolean = false
  @State logs: string[] = []

  private log(s: string) { this.logs = [s, ...this.logs].slice(0, 20) }

  build() {
    Column({ space: 12 }) {
      Text('ArkTS 文本分析器（TaskPool 并发示例）')
        .fontSize(20).fontWeight(FontWeight.Bold).margin({ top: 12 })

      TextArea({ placeholder: '粘贴一大段文本...' })
        .height(160)
        .onChange(v => this.text = v)

      Row({ space: 12 }) {
        Button(this.loading ? '分析中…' : '分析 Top50')
          .enabled(!this.loading)
          .onClick(() => this.analyzeNow(50))
        Button('随机噪声 + 并发分批')
          .onClick(() => this.analyzeBatches())
      }

      if (this.top.length > 0) {
        List() {
          ForEach(this.top, item => {
            ListItem() {
              Row({ space: 12 }) {
                Text(item[0]).width('50%')
                Text(String(item[1])).width('50%').textAlign(TextAlign.End)
              }.width('100%').padding(8)
            }
          }, item => item[0])
        }.height(240)
      }

      Text('Logs').fontWeight(FontWeight.Bold).margin({ top: 8 })
      List() {
        ForEach(this.logs, (s, i) => ListItem() { Text(s).fontSize(12) }, (s, i) => i.toString())
      }.height(120)
    }
    .padding(16)
  }

  private async analyzeNow(n: number) {
    if (!this.text) { this.log('请输入文本'); return; }
    this.loading = true;
    try {
      const res = await withTimeout(runInPool(topNWords, this.text, n), 8000, '分析超时');
      this.top = res;
      this.log(`完成：Top${n} 统计`)
    } catch (e) {
      this.log('失败：' + (e as Error).message)
    } finally {
      this.loading = false;
    }
  }

  private async analyzeBatches() {
    const docs = new Array(12).fill(0).map((_, i) => this.text + ' ' + this.makeNoise(i));
    const sem = new Semaphore(3);
    this.log('开始分批并发分析（并发=3）');

    const all: Array<Array<[string, number]>> = [];
    for (let i = 0; i < docs.length; i += 3) {
      const batch = docs.slice(i, i + 3);
      const res = await Promise.all(batch.map(d => sem.use(() => runInPool(topNWords, d, 20))));
      all.push(...res);
      this.log(`完成批次 #${(i/3)+1}`);
    }
    // 随便合并一下：取每批第一项
    this.top = all.flat().slice(0, 50);
    this.log('全部完成 ✅');
  }

  private makeNoise(seed: number): string {
    const base = ['ArkTS', 'TaskPool', 'EventHandler', 'AsyncFunction', 'Promise', 'await'];
    return new Array(2000).fill(0).map((_, i) => base[(i + seed) % base.length]).join(' ');
  }
}

你会看到：

• 点击“分析 Top50”，数据会迅速给出，UI 不会卡。
• 点击“并发分批”，日志会按批次滚动打印，整个过程平滑。
• 即使输入超大文本，TaskPool 也能兜住 CPU 压力。

九、工程化套路：从“能跑”到“好维护”

9.1 模块划分：把“异步的角色”写清楚

• api/：Promise 化的系统能力封装（http、文件、相册、蓝牙等）。
• worker/：TaskPool 纯函数库，每个文件尽量无外部闭包依赖。
• sched/：调度器（Semaphore、队列、EventHandler 包装）。
• utils/：withTimeout、重试器（指数退避）、节流/防抖。
• pages/：ArkUI 组件，只关心“业务流程 + UI 状态”，不关心底层如何调度。

9.2 错误边界与兜底

• 所有 await 外围套 try/catch，catch 里只做“复述 + 埋点”，别吞掉错误。
• Promise.all 用时要小心：一个任务挂全挂。对“尽可能完成”的场景，考虑 Promise.allSettled。
• TaskPool 的异常会被正常抛回，别忘了日志（携带任务名、参数摘要、耗时）。

9.3 重试策略（指数退避）

export async function retry<T>(fn: () => Promise<T>, times = 3, base = 300): Promise<T> {
  let lastErr: any;
  for (let i = 0; i < times; i++) {
    try { return await fn(); }
    catch (e) {
      lastErr = e;
      await new Promise(r => setTimeout(r, base * 2 ** i));
    }
  }
  throw lastErr;
}

和 withTimeout 混搭：

await retry(() => withTimeout(api.get('/heavy'), 5000), 2, 400);

9.4 观测与压测

• 打点：TaskPool 任务开始/结束、耗时、内存峰值（可借助系统日志 + 业务统计）；
• 压测：用批量生成数据在模拟器/真机上跑，记录冷启动/首屏/交互卡顿；
• 回归测试：对“调度相关 bug”写回归用例（例如“并发=3 时永远不会超过 3 个在飞”）。

十、把“异步/并发”讲成人话：几个常见误区

1. 误区：await 就是“后台线程”。
   更正：不是。它只是 Promise 的语法糖。CPU 重活仍会卡住当前线程，需要 TaskPool。

2. 误区：并发越多越快。
   更正：资源竞争 + 上下文切换的代价很实在。合理限流往往更快。

3. 误区：EventHandler 只是“高级 setTimeout”。
   更正：它提供绑定线程的事件循环，天然串行与顺序保障，适合“轻中型任务编排”。

4. 误区：动态脚本必不安全。
   更正：风险确实大，但通过 AsyncFunction + 受控上下文 + TaskPool + 超时，你能把风险装进小盒子里。

5. 误区：一次性把 10 万条数据都交给 TaskPool。
   更正：TaskPool 强，并不等于你能“无脑塞”。分批 + 限流 + 合并才专业。

十一、把“异步 API”到“并发调度”串起来：一个端到端小闭环

来个更贴近实战的“同步流程”——“离线优先的多段上传”（比如把本地离线的 5000 条操作日志合并后上报）。

1. 准备：从 RDB 拉出 5000 条记录（IO），然后TaskPool 做“合并 + 去重 + 分桶”（CPU）。
2. 分批上传：用 Semaphore(4) 控制并发度 4，分批 Promise.all 上传；每批完成后 EventHandler postTask 把“进度”投递回 UI。
3. 出错/重试：每个上传用 retry(withTimeout(...))，最多重试 2 次。
4. 收尾：全部成功后标记本地“已上报”；失败则只记录失败桶，等待下一次增量重试。

关键代码骨架：

async function syncAll() {
  this.loading = true;
  try {
    const logs = await this.repo.listPendingLogs();           // IO
    const buckets = await runInPool(mergeAndBucket, logs);     // CPU: TaskPool
    const sem = new Semaphore(4);

    let done = 0;
    for (const bucket of buckets) {
      await Promise.all(bucket.map(item => sem.use(() =>
        retry(() => withTimeout(this.api.post('/upload', item), 4000), 2, 300)
      )));
      done += bucket.length;
      this.uiRunner.postTask(() => this.progress = done / total, 0); // EventHandler 投递回 UI
    }

    await this.repo.markUploaded(buckets.flat());
    this.toast('上传完成 ✅');
  } catch (e) {
    this.toast('上传失败：' + (e as Error).message);
  } finally {
    this.loading = false;
  }
}

这段逻辑是“课代表范本”：IO、CPU、调度、UI 更新各就各位，谁也不抢谁饭碗。

十二、更多“细节的火候”：序列化、数据结构、拷贝成本

• 序列化成本：TaskPool 参数/返回值要过边界，结构越扁平越好；能用 Array<number> 就别传“复杂 class”。
• 二进制数据：大块 ArrayBuffer 建议分片；必要时仅传“指纹/摘要”做判等。
• 对象拷贝：跨线程边界一般是“复制语义”，避免把大对象在多个任务间来回搬运。
• 临界区：在 EventHandler 的“串行保证”下可以少用锁；多线程共享态尽量改为“消息传递 + 不可变数据”。

十三、常见问题清单（踩坑复盘）

1. TaskPool 里引用了外侧闭包变量 → 某些情况下不可序列化，任务直接失败。
   改法：纯函数 + 参数传入。
2. EventHandler 里跑了重活 → 它也会卡自己所属线程。
   改法：EventHandler 跑“轻中型、需要顺序”的活，重活进 TaskPool。
3. Promise.all 晚上线上炸了 → 单个失败导致整批失败。
   改法：allSettled + 失败重试，或批次更细。
4. 取消语义形同虚设 → 任务内部不检查标志。
   改法：建立“取消协议”，循环里轮询；IO 用 API 的取消能力。
5. 日志缺失 → 出事找不到定位点。
   改法：统一封装 runInPool/withTimeout/retry，在封装层打点。

十四、把“知识点”翻成“面经答法”

Q：ArkTS 里 async/await 与 TaskPool 的关系？
A：async/await 是语法层，不改变线程；TaskPool 是运行时层，把 CPU 密集任务丢到后台线程池跑。二者互补，一个负责“流程可读”，一个负责“负载隔离”。

Q：EventHandler 与 TaskPool 的边界？
A：EventHandler 负责轻中型任务的串行调度/定时；TaskPool 负责计算重活。你可以用 EventHandler 分帧分批投递 TaskPool 任务，实现“稳中求快”。

Q：AsyncFunction 有啥用？
A：动态脚本/策略化场景的解法。配合 TaskPool、超时、只读上下文，可以安全地做“端上动态计算”。

十五、一个“可抽走复用”的工具集锦（即拿即用）

// utils/timeout.ts
export async function withTimeout<T>(p: Promise<T>, ms: number, tag = 'timeout'): Promise<T> { /* 同上 */ }

// utils/retry.ts
export async function retry<T>(fn: () => Promise<T>, times = 3, base = 300): Promise<T> { /* 同上 */ }

// worker/pool.ts
import taskpool from '@ohos.taskpool';
export async function runInPool<T extends (...args: any[]) => any>(fn: T, ...args: Parameters<T>): Promise<ReturnType<T>> {
  const task = new taskpool.Task(fn, ...args);
  return taskpool.execute(task) as Promise<ReturnType<T>>;
}

// sched/semaphore.ts
export class Semaphore { /* 同上 */ }

// sched/scheduler.ts
import eventHandler from '@ohos.eventhandler';
export class Scheduler { /* 同上 */ }

// dynamic/loader.ts
export const AsyncFunction = Object.getPrototypeOf(async function(){}).constructor as
  new (...args: string[]) => (...args: any[]) => Promise<any>;
export function buildAsync(spec: { args: string[], body: string }) { return new AsyncFunction(...spec.args, spec.body); }

十六、收个尾：把它当“日常工程”，而不是“黑魔法”

回到文章最开始那个卡成 PPT 的页面。如今它的实现，不过是这些规则的自然结果：

• 主流程 async/await，每段都有错误边界；
• 重计算 runInPool（TaskPool），参数扁平、结果轻巧；
• 批处理 EventHandler 分帧调度 + Semaphore 限流；
• 失败走 retry(withTimeout)，进度用 handler 往 UI 线程 post；
• 全程打点、日志清晰，出了事第二天我还能记得昨晚怎么改的（关键）。

异步与并发，不是某个“独门绝技”，而是你每天写代码时的一种“摆放秩序”。当你把“谁做什么、什么时候做、做不完怎么办、做快了怎么限制”都想清楚，ArkTS 的这套工具就会在你手里变得顺手、优雅，甚至……有点好玩。

下次有人问你：“ArkTS 的异步/并发怎么写才不崩？”——不妨把这篇给 TA，然后反问一句：
“都 2025 了，你还在主线程里跑素数筛吗？”

…

(未完待续)