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场景介绍

napi_create_async_work是Node-API接口之一，用于创建一个异步工作对象。在需要执行耗时操作的场景中使用，避免阻塞env所在的ArkTS线程，确保应用程序的性能和响应速度。例如以下场景：

文件操作：读取大型文件或执行复杂的文件操作时，可以使用异步工作对象来避免阻塞env所在的ArkTS线程。
网络请求：当需要进行网络请求并等待响应时，使用异步工作对象确保主线程不被阻塞，提高应用程序的响应性能。
数据库操作：当需要执行复杂的数据库查询或写入操作时，使用异步工作对象确保主线程不被阻塞，提高应用程序的并发性能。
图像处理：当需要对大型图像进行处理或执行复杂的图像算法时，使用异步工作对象确保主线程不被阻塞，提高应用程序的实时性能。

napi_queue_async_work接口使用uv_queue_work能力，并管理回调中napi_value的生命周期。

异步调用支持callback和Promise两种方式，选择哪种方式由开发者决定。以下是两种方式的示例代码：

使用Promise方式示例

CMakeLists.txt配置

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# the minimum version of CMake.
cmake_minimum_required(VERSION 3.5.0)
project(NodeAPIAsynchronousTask)

set(NATIVERENDER_ROOT_PATH ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR})

if(DEFINED PACKAGE_FIND_FILE)
    include(${PACKAGE_FIND_FILE})
endif()

include_directories(${NATIVERENDER_ROOT_PATH}
                    ${NATIVERENDER_ROOT_PATH}/include)

add_library(entry SHARED napi_init.cpp)
target_link_libraries(entry PUBLIC libace_napi.z.so)

add_library(entry1 SHARED callback.cpp)
target_link_libraries(entry1 PUBLIC libace_napi.z.so)

使用napi_create_async_work创建异步任务，使用napi_queue_async_work将任务加入队列，等待执行。

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#include "napi/native_api.h"
// 调用方提供的data context，该数据会传递给execute和complete函数
struct CallbackData {
    napi_async_work asyncWork = nullptr;
    napi_deferred deferred = nullptr;
    napi_ref callback = nullptr;
    double args = 0;
    double result = 0;
};

// ...

static napi_value AsyncWork(napi_env env, napi_callback_info info)
{
    size_t argc = 1;
    napi_value args[1];
    napi_get_cb_info(env, info, &argc, args, nullptr, nullptr);

    napi_value promise = nullptr;
    napi_deferred deferred = nullptr;
    napi_create_promise(env, &deferred, &promise);

    auto callbackData = new CallbackData();
    callbackData->deferred = deferred;
    napi_get_value_double(env, args[0], &callbackData->args);

    napi_value resourceName = nullptr;
    napi_create_string_utf8(env, "AsyncCallback", NAPI_AUTO_LENGTH, &resourceName);
    // 创建异步任务
    napi_create_async_work(env, nullptr, resourceName, ExecuteCB, CompleteCB, callbackData, &callbackData->asyncWork);
    // 将异步任务加入队列
    napi_queue_async_work(env, callbackData->asyncWork);

    return promise;
}
napi_init.cpp

定义异步任务的第一个回调函数，该函数在工作线程中执行，处理具体的业务逻辑。

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static void ExecuteCB(napi_env env, void *data)
{
    CallbackData *callbackData = reinterpret_cast<CallbackData *>(data);
    callbackData->result = callbackData->args;
}
napi_init.cpp

定义异步任务的第二个回调函数，该函数在主线程执行，将结果传递给ArkTS侧。

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static void CompleteCB(napi_env env, napi_status status, void *data)
{
    CallbackData *callbackData = reinterpret_cast<CallbackData *>(data);
    napi_value result = nullptr;
    napi_create_double(env, callbackData->result, &result);
    if (callbackData->result > 0) {
        napi_resolve_deferred(env, callbackData->deferred, result);
    } else {
        napi_reject_deferred(env, callbackData->deferred, result);
    }

    napi_delete_async_work(env, callbackData->asyncWork);
    delete callbackData;
    callbackData = nullptr;
}
napi_init.cpp

模块注册及ArkTS侧调用接口。

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// 模块初始化
static napi_value Init(napi_env env, napi_value exports)
{
    napi_property_descriptor desc[] = {
        { "asyncWork", nullptr, AsyncWork, nullptr, nullptr, nullptr, napi_default, nullptr }
    };
    napi_define_properties(env, exports, sizeof(desc) / sizeof(desc[0]), desc);
    return exports;
}

接口对应的.d.ts描述。

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// index.d.ts
export const asyncWork: (data: number) => Promise<number>;
Index.d.ts

ArkTS侧调用接口。

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import { hilog } from '@kit.PerformanceAnalysisKit';
import testNapi from 'libentry.so';

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testNapi.asyncWork(1024).then((result: number) => {
  hilog.info(0x0000, 'XXX', 'result is %{public}d', result);
});
Index.ets

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运行结果：result is 1024

使用callback方式示例

使用napi_create_async_work创建异步任务，并使用napi_queue_async_work将异步任务加入队列，等待执行。

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#include "napi/native_api.h"

static constexpr int INT_ARGS_2 = 2; // 入参索引

// 调用方提供的data context，该数据会传递给execute和complete函数
struct CallbackData {
    napi_async_work asyncWork = nullptr;
    napi_ref callbackRef = nullptr;
    double args[2] = {0};
    double result = 0;
};

// ...
napi_value AsyncWork(napi_env env, napi_callback_info info)
{
    size_t argc = 3;
    napi_value args[3];
    napi_get_cb_info(env, info, &argc, args, nullptr, nullptr);
    auto asyncContext = new CallbackData();
    // 将接收到的参数保存到callbackData
    napi_get_value_double(env, args[0], &asyncContext->args[0]);
    napi_get_value_double(env, args[1], &asyncContext->args[1]);
    // 将传入的callback转换为napi_ref延长其生命周期，防止被GC掉
    napi_create_reference(env, args[INT_ARGS_2], 1, &asyncContext->callbackRef);
    napi_value resourceName = nullptr;
    napi_create_string_utf8(env, "asyncWorkCallback", NAPI_AUTO_LENGTH, &resourceName);
    // 创建异步任务
    napi_create_async_work(env, nullptr, resourceName, ExecuteCB, CompleteCB,
                           asyncContext, &asyncContext->asyncWork);
    // 将异步任务加入队列
    napi_queue_async_work(env, asyncContext->asyncWork);
    return nullptr;
}
callback.cpp

定义异步任务的第一个回调函数，该函数在工作线程中执行，处理具体的业务逻辑。

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static void ExecuteCB(napi_env env, void *data)
{
    CallbackData *callbackData = reinterpret_cast<CallbackData *>(data);
    callbackData->result = callbackData->args[0] + callbackData->args[1];
}
callback.cpp

定义异步任务的第二个回调函数，该函数在主线程执行，将结果传递给ArkTS侧。

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static void CompleteCB(napi_env env, napi_status status, void *data)
{
    CallbackData *callbackData = reinterpret_cast<CallbackData *>(data);
    napi_value callbackArg[1] = {nullptr};
    napi_create_double(env, callbackData->result, &callbackArg[0]);
    napi_value callback = nullptr;
    napi_get_reference_value(env, callbackData->callbackRef, &callback);
    // 执行回调函数
    napi_value result;
    napi_value undefined;
    napi_get_undefined(env, &undefined);
    napi_call_function(env, undefined, callback, 1, callbackArg, &result);
    // 删除napi_ref对象以及异步任务
    napi_delete_reference(env, callbackData->callbackRef);
    napi_delete_async_work(env, callbackData->asyncWork);
    delete callbackData;
    callbackData = nullptr;
}
callback.cpp

模块注册以及ArkTS侧调用接口。

导出方法名与上面一致，可直接复用模块注册的代码。

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// 模块初始化
static napi_value Init(napi_env env, napi_value exports)
{
    napi_property_descriptor desc[] = {
        { "asyncWork", nullptr, AsyncWork, nullptr, nullptr, nullptr, napi_default, nullptr }
    };
    napi_define_properties(env, exports, sizeof(desc) / sizeof(desc[0]), desc);
    return exports;
}

接口对应的.d.ts描述。

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export const asyncWork: (arg1: number, arg2: number, callback: (result: number) => void) => void;
Index.d.ts

ArkTS侧调用接口。

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import { hilog } from '@kit.PerformanceAnalysisKit';
import nativeModule from 'libentry1.so';

let num1: number = 123;
let num2: number = 456;

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nativeModule.asyncWork(num1, num2, (result: number) => {
  hilog.info(0x0000, 'XXX', 'result is %{public}d', result);
});
Index.ets

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运行结果：result is 579

子线程交互场景介绍

由于napi_queue_async_work接口本身会创建一个C++子线程，因此native侧代码可以直接复用上面使用callback方式的代码，以下展示ArkTS侧使用上的差异。

基于Worker实现的C++子线程与ArkTS子线程交互场景

DevEco Studio支持一键生成Worker，在对应的{moduleName}目录下任意位置，点击鼠标右键 > New > Worker，即可自动生成Worker的模板文件及配置信息。本文以创建 "Worker" 为例。

Worker配置。

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"buildOption": {
  "sourceOption": {
    "workers": [
      "./src/main/ets/workers/Worker.ets"
     ]
  },
}

Worker线程示例代码。

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// entry/src/main/ets/workers/Worker.ets

import nativeModule from 'libentry1.so';
import { worker, MessageEvents } from '@kit.ArkTS';

const port = worker.workerPort;

port.onmessage = (e : MessageEvents) => {
    console.info('Worker thread received data:', e.data.num1 + '、' + e.data.num2);
    nativeModule.asyncWork(e.data.num1, e.data.num2, (result: number) => {
        port.postMessage(result);
    });
}
Worker.ets

ArkTS线程代码。

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import { hilog } from '@kit.PerformanceAnalysisKit';
import { worker } from '@kit.ArkTS';
let num1: number = 123;
let num2: number = 456;

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const wk = new worker.ThreadWorker('entry/ets/workers/Worker.ets');
wk.postMessage({num1, num2});
wk.onmessage = (msg) => {
  console.info('result is:', msg.data);
  wk.terminate();
}
Index.ets

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运行结果：
Worker thread received data: 123、456
result is 579

基于Taskpool实现的C++子线程与ArkTS子线程交互场景