audioworkletglobalscope是单线程环境，不支持并发计算，因其设计目标是低延迟、确定性音频处理；禁止dom访问、异步i/o及sharedarraybuffer，仅可通过分块预计算、增量更新、simd加速和主线程协同（port通信）优化性能。
AudioWorkletGlobalScope 本身不支持并发计算，它是一个单线程执行环境，设计目标是低延迟、确定性的音频处理，而非通用并行计算。你不能在其中直接使用 Web Workers、SharedArrayBuffer（受限）、Promise.all 并发执行耗时任务，也不能用 async/await 做“真正并发”的 CPU 密集型运算——所有代码都在同一个线程里顺序执行。
为什么 AudioWorklet 不适合并发计算
AudioWorklet 的全局作用域（AudioWorkletGlobalScope）运行在独立的音频渲染线程上，该线程：
- 被浏览器严格保护，禁止访问 DOM、window、document 等主线程 API
- 不允许使用 eval、setTimeout、fetch、XMLHttpRequest 等异步 I/O API（v10+ Chrome 虽开放部分 fetch，但会阻塞音频线程，严禁用于耗时请求）
- 没有事件循环意义上的“并发”：所有 processor 的 process() 方法按固定块（如 128 frames）同步调用，无抢占、无调度
- SharedArrayBuffer + Atomics 在多数浏览器中默认禁用或需跨域隔离（Cross-Origin-Isolated），且 AudioWorklet 中实际支持度极低、不稳定
真正可行的“类并发”优化策略
虽然不能并发，但可通过以下方式提升 AudioWorklet 内部计算效率与响应性：
- 分块预计算 + 查表（LUT）：把耗时数学运算（如振荡器波形生成、滤波器系数计算）移到 constructor 或 parameterDescriptors 初始化阶段，运行时只查表索引
- 增量更新（Delta Update）：对缓慢变化的参数（如包络、LFO 频率），不在每个 process() 帧都重算，而是累积步进量，每 N 帧更新一次中间状态
- SIMD 加速（有限支持）：Chrome 支持 WebAssembly SIMD，可将密集向量计算（如 FIR 卷积、FFT butterfly）编译为 wasm 模块，在 AudioWorklet 中同步调用（注意：必须是同步 wasm 函数，不可含任何异步逻辑）
- 参数驱动，计算外移：把复杂逻辑（如物理建模、谱分析）放在主线程或 Worker 中完成，仅通过 audioWorkletNode.port 发送轻量参数（Float32Array）给 AudioWorklet，由其专注做 fast-path 音频采样合成
正确使用 port 进行主线程协同
这是最实用的“分工并发”模式：让主线程/Worker 做重计算，AudioWorklet 只做实时音频输出。
- 主线程启动一个 Worker 执行 FFT、粒子模拟等任务
- Worker 定期（如每 50ms）将结果打包为 Float32Array，通过 port.postMessage() 推送给 AudioWorklet
- AudioWorklet 的 processor 监听 onmessage，缓存数据，并在 process() 中线性插值或触发事件驱动行为
- 关键：避免在 process() 中解析复杂结构或分配新数组；始终复用已分配的 Float32Array 缓冲区
替代方案：什么时候该放弃 AudioWorklet
如果你的核心需求是高吞吐数据处理 + 并发控制 + 异步 I/O，AudioWorklet 是错误选择：
- 用 Web Worker 处理算法、解码、AI 推理等，再将结果喂给 ScriptProcessorNode（已废弃） 或更现代的 AudioWorkletNode（仅作桥接）
- 用 OffscreenCanvas + WebGPU 做图形+音频联合仿真，利用 GPU 并行能力
- 对非实时场景（如音频离线渲染），直接用 OfflineAudioContext + Promise 链式调度，无需 AudioWorklet
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