worker线程不支持promise/async-await或fetch等异步api，但可通过主线程代理请求、消息驱动分片处理、sharedarraybuffer+atomics低延迟协同及封装流式处理器类实现复杂异步数据流。
Worker 线程本身不原生支持 Promise、async/await 或事件循环驱动的异步 I/O（如 fetch、setTimeout、DOM 操作），但它可以处理“复杂异步数据流”，关键在于把“异步”重新定义为：主线程与 Worker 之间**按需通信 + 任务分片 + 状态驱动**的协作模式，而非在 Worker 内部模拟浏览器事件循环。
用消息驱动替代事件循环
Worker 中无法调用 fetch 或 await，但可通过主线程代理网络请求，再将结果发给 Worker 处理：
- 主线程发起 fetch，拿到 JSON 或 ArrayBuffer 后，用 postMessage(..., [transferList]) 高效传入 Worker
- Worker 接收后做纯计算：解析、归一化、聚合、编码（如 Base64 转 ArrayBuffer）、加密解密等
- 处理完再 postMessage 回主线程，由主线程决定是否继续发起下一批请求
实现数据流分片与增量处理
面对大文件或长序列数据（如日志流、传感器采样、音频帧），避免一次性加载：
- 主线程按块读取（例如 FileReader 的 readAsArrayBuffer 分段）
- 每块通过 postMessage 发送给 Worker，附带序号和 totalChunks
- Worker 维护本地缓存数组或 TypedArray，累积处理；完成整批后统一输出摘要或中间状态
- 支持中断：主线程发送 {type: 'cancel'}，Worker 清空临时状态并 return
用 SharedArrayBuffer 实现低延迟协同流
当需要高频、双向、实时同步的数据流（如音视频处理、协同标注），可结合 SharedArrayBuffer + Atomics：
- 主线程与 Worker 共享一块内存（new SharedArrayBuffer(1024 * 1024)）
- 约定内存布局：前 4 字节存写入偏移量，后续存放数据帧
- Worker 轮询 Atomics.load(buffer, 0)，发现偏移更新就拉取新数据；处理完写回偏移+结果标志位
- 主线程通过 Atomics.notify 唤醒 Worker，避免 busy-wait，延迟可压至毫秒级
封装成可复用的流式处理器类
在 Worker 内定义结构化处理器，提升可维护性：
- 每个处理器实例对应一类数据流（如 CSVParser、WaveDecoder、JSONLAggregator）
- 暴露 .init()、.push(chunk)、.flush()、.destroy() 方法，状态封闭在实例内
- 主线程通过 message type 控制生命周期：{cmd: 'init', config: {...}} → {cmd: 'push', data: ...} → {cmd: 'flush'}
- 错误统一格式返回：{error: true, code: 'PARSE_FAILED', position: 12345}
