cwg-mr v1.0.1

简易map-reduce封装

1. 因为js没有支持goroutine这种轻量级线程，所以cpu密集型计算会导致主进程卡死

2. 本库使用worker_threads模块，在调用方法时启动一个子进程池，对较大的任务数组均匀分组，依次交给子进程池里的进程来完成运算任务，从而提高cpu利用效率，可以减少响应时间

方法说明

1. async function runGroupMapReduce(dataArr, context, groupSize, funcMap, funcReduce);

• dataArr：任务数组的数据

• context：运行funcMap时的上下文变量或者方法，这是一个key-value对象，value如果是function则会被转换成字符串，其他类型的value必须是可序列化的类型，否则报错

• groupSize：交给单个子进程的数据条数，例如dataArr长度为1e5，groupSize为2e3，则作除法后向上取整结果为50，最终会向所有子进程总共调用50次运算

• funcMap：这是一个回调函数，入参为从dataArr截取出来的新数组，运行上下文环境是与当前调用者的上下文分开的，如果需要让funcMap调用当前上下文的变量或者方法，必须通过context参数传入

• funcReduce：这是一个回调函数，入参为一个数组，数组元素为每次子进程的响应结果，返回值为runGroupMapReduce方法的最终结果

2. function parseContext(context);

• 这个方法把context转换成WCONTEXT

3. async function runInWorker(WDATA, WFUNC, WCONTEXT);

• 把耗时的运算代码交给子进程运行，返回值为运算结果

使用示例：

见test.js