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title: "别把耗时任务都丢进 async：HarmonyOS 里 TaskPool 和 Worker 的边界感"
source_name: "掘金本周最热"
original_url: "https://juejin.cn/post/7633709567295012900"
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content_type: "article"
language: "中文"
score: 8
tags: ["HarmonyOS","TaskPool","Worker","并发编程","ArkUI"]
published_at: "2026-04-29T07:06:05+00:00"
created_at: "2026-04-30T13:37:56.499279+00:00"
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# 别把耗时任务都丢进 async：HarmonyOS 里 TaskPool 和 Worker 的边界感

Canonical URL: https://www.traeai.com/articles/ca866af9-7b6f-4ddb-a85e-ceff515fff5f
Original source: https://juejin.cn/post/7633709567295012900

## Summary

文章探讨了HarmonyOS应用开发中TaskPool与Worker的正确使用场景，通过实例分析如何避免UI卡顿，区分短时计算任务与长时间后台任务，强调合理拆分业务逻辑以优化性能。

## Key Takeaways

- TaskPool适合处理短、散、可切分的计算任务，保持UI响应流畅。
- Worker适用于长、独立、有状态的后台任务，如文件同步、持续处理队列。
- 确保后台线程不直接操作UI，通过清晰的数据传递和状态管理优化并发任务处理。

## Content

Title: 别把耗时任务都丢进 async：HarmonyOS 里 TaskPool 和 Worker 的边界感

URL Source: http://juejin.cn/post/7633709567295012900

Published Time: 2026-04-29T07:06:05+00:00

Markdown Content:
上个月做一个数据整理页，页面本身不复杂：本地库里拉一批记录，按规则清洗，再生成一份可展示的分组列表。逻辑写起来很顺，`async/await` 一套下来，代码看着也挺规整。

问题是，上真机之后不对劲。

页面第一次进入会有一个很短的卡顿，列表滚动到一半偶尔掉帧，点筛选时按钮反馈慢半拍。最开始我还以为是 ArkUI 列表写得不够克制，后来把日志打细一点才发现，真正拖后腿的是那段“看起来只是处理数组”的同步计算。

`async` 不是多线程。这个坑，做前端或者移动端的人应该都踩过。它能把异步流程写得舒服一点，但 CPU 真在主线程上跑的时候，UI 该卡还是卡。

后来这块我拆成了两层：短任务走 TaskPool，长活儿交给 Worker。不是为了显得架构高级，纯粹是被卡顿逼出来的。

![Image 1: image.png](https://p3-xtjj-sign.byteimg.com/tos-cn-i-73owjymdk6/265e1d44e5d444d182489516c48e9391~tplv-73owjymdk6-jj-mark-v1:0:0:0:0:5o6Y6YeR5oqA5pyv56S-5Yy6IEAg5p2O5ri4TGVv:q75.awebp?rk3s=f64ab15b&x-expires=1778051165&x-signature=F3b4I8tAvHIimkxLjkqrvidBzqo%3D)

## 为什么这事值得单独拿出来讲

HarmonyOS 里聊并发，很多文章会直接给一个 TaskPool 示例：写一个 `@Concurrent` 函数，丢给 `taskpool.execute()`，拿到结果更新 UI。这个例子没问题，但如果项目稍微复杂一点，真正难的不是“怎么调 API”，而是下面几个问题：

*   哪些任务适合 TaskPool，哪些任务别塞进去；
*   并发任务里传什么数据，别把 UI 状态、Context、复杂对象乱丢；
*   任务结果回来时，页面可能已经销毁了，怎么避免回写脏状态；
*   用户连续点击筛选、搜索、刷新时，旧任务怎么处理；
*   Worker 用完不释放，内存和线程会悄悄把你坑了。

我现在的判断比较简单：

**TaskPool 适合“短、散、可切分”的计算任务。Worker 适合“长、独立、有自己状态”的后台任务。**

比如：

| 场景 | 更合适的方式 | 原因 |
| --- | --- | --- |
| 列表数据清洗、排序、分组 | TaskPool | 任务短，输入输出清晰，不想维护线程生命周期 |
| 多段文本规则匹配 | TaskPool / TaskGroup | 可以拆成多份并行处理，再聚合结果 |
| 长时间日志解析 | Worker | 任务持续时间长，可能需要进度、暂停、取消 |
| 持续 OCR 队列、文件同步队列 | Worker | 有队列状态，生命周期独立，不能每次都临时起任务 |
| UI 动画、组件状态修改 | 主线程 | 后台线程不要直接碰 UI |

这篇不打算写成 API 字典。就按一个“本地数据整理页”的例子，把我最后落地的写法拆出来。

## 核心思路：别直接把业务对象扔进后台线程

当时页面里的数据大概长这样：

```
export interface RawRecord {
  id: string;
  title: string;
  type: string;
  createdAt: number;
  rawText: string;
  score?: number;
}

export interface ViewSection {
  groupName: string;
  count: number;
  items: ViewItem[];
}

export interface ViewItem {
  id: string;
  title: string;
  summary: string;
  level: 'low' | 'middle' | 'high';
}
```

一开始我犯过一个懒：从页面状态里直接拿数组，塞给后台任务。后面越改越别扭，因为页面对象里混进了不少展示状态，比如是否展开、是否选中、临时高亮字段。这些东西对计算没用，传过去还容易把边界搞脏。

后来我改成了三步：

1.   主线程只准备“纯输入数据”；
2.   TaskPool 只做纯计算，不知道页面存在；
3.   结果回来后，再由页面决定是否更新状态。

这个拆法有点啰嗦，但后面排问题会轻松很多。

## 用 TaskPool 处理一次短计算

先看一个最小可用的版本。

```
// common/model/record.ts
export interface RawRecord {
  id: string;
  title: string;
  type: string;
  createdAt: number;
  rawText: string;
  score?: number;
}

export interface ViewItem {
  id: string;
  title: string;
  summary: string;
  level: string;
}

export interface ViewSection {
  groupName: string;
  count: number;
  items: ViewItem[];
}
```

```
// common/worker/record_task.ts
import { RawRecord, ViewItem, ViewSection } from '../model/record';

function buildSummary(text: string): string {
  if (text.length <= 42) {
    return text;
  }
  return `${text.substring(0, 42)}...`;
}

function calcLevel(score: number): string {
  if (score >= 80) {
    return 'high';
  }
  if (score >= 50) {
    return 'middle';
  }
  return 'low';
}

// 注意：TaskPool 执行的函数要标注 @Concurrent。
// 这里尽量保持纯函数：不读页面状态，不操作 UI，不拿 Context。
@Concurrent
export function buildRecordSections(records: RawRecord[]): ViewSection[] {
  const map = new Map<string, ViewItem[]>();

  for (const record of records) {
    const groupName = record.type.length > 0 ? record.type : '未分类';
    const item: ViewItem = {
      id: record.id,
      title: record.title,
      summary: buildSummary(record.rawText),
      level: calcLevel(record.score ?? 0)
    };

    const list = map.get(groupName) ?? [];
    list.push(item);
    map.set(groupName, list);
  }

  const sections: ViewSection[] = [];
  map.forEach((items: ViewItem[], groupName: string) => {
    items.sort((a: ViewItem, b: ViewItem) => a.title.localeCompare(b.title));
    sections.push({
      groupName,
      count: items.length,
      items
    });
  });

  sections.sort((a: ViewSection, b: ViewSection) => b.count - a.count);
  return sections;
}
```

页面里不要直接到处散落 `taskpool.execute()`。我一般会再包一层服务类，这样后面做取消、降级、日志都会方便一点。

```
// common/service/RecordComputeService.ts
import { taskpool } from '@kit.ArkTS';
import { RawRecord, ViewSection } from '../model/record';
import { buildRecordSections } from '../worker/record_task';

export class RecordComputeService {
  async buildSections(records: RawRecord[]): Promise<ViewSection[]> {
    if (records.length === 0) {
      return [];
    }

    // 只传纯数据。这里不要传 this，不要传组件对象，不要传 UI 状态。
    const task = new taskpool.Task('build-record-sections', buildRecordSections, records);
    const result = await taskpool.execute(task, taskpool.Priority.MEDIUM);

    return result as ViewSection[];
  }
}
```

页面调用时，要特别注意“结果回来时页面还在不在”。这个问题很常见，尤其是用户快速返回、切 tab、重复进入页面的时候。

```
// pages/RecordPage.ets
import { RecordComputeService } from '../common/service/RecordComputeService';
import { RawRecord, ViewSection } from '../common/model/record';

@Entry
@Component
struct RecordPage {
  private computeService: RecordComputeService = new RecordComputeService();
  private alive: boolean = true;
  private requestSeq: number = 0;

  @State loading: boolean = false;
  @State sections: ViewSection[] = [];
  @State errorText: string = '';

  aboutToDisappear(): void {
    this.alive = false;
  }

  async reload(records: RawRecord[]): Promise<void> {
    const seq = ++this.requestSeq;
    this.loading = true;
    this.errorText = '';

    try {
      const result = await this.computeService.buildSections(records);

      // 页面走了，或者后一次请求已经发出，旧结果就不要回写了。
      if (!this.alive || seq !== this.requestSeq) {
        return;
      }

      this.sections = result;
    } catch (err) {
      if (this.alive && seq === this.requestSeq) {
        this.errorText = `数据整理失败：${JSON.stringify(err)}`;
      }
    } finally {
      if (this.alive && seq === this.requestSeq) {
        this.loading = false;
      }
    }
  }

  build() {
    Column() {
      if (this.loading) {
        Text('整理中...')
          .fontSize(14)
          .opacity(0.7)
      }

      if (this.errorText.length > 0) {
        Text(this.errorText)
          .fontColor(Color.Red)
          .fontSize(13)
      }

      List() {
        ForEach(this.sections, (section: ViewSection) => {
          ListItem() {
            Column() {
              Text(`${section.groupName} · ${section.count}`)
                .fontSize(16)
                .fontWeight(FontWeight.Medium)

              ForEach(section.items, item => {
                Text(`${item.title} - ${item.summary}`)
                  .fontSize(13)
                  .opacity(0.75)
              }, item => item.id)
            }
          }
        }, (section: ViewSection) => section.groupName)
      }
      .layoutWeight(1)
    }
    .width('100%')
    .height('100%')
    .padding(16)
  }
}
```

这段代码看着普通，但有两个点是我后来才养成习惯的：

**一个是 `requestSeq`。** 只要页面上有搜索、筛选、刷新这种连续触发的入口，就别相信异步返回顺序。旧任务慢一点回来，把新结果覆盖掉，这种 bug 很烦，而且不好复现。

**另一个是 `alive`。** 页面消失之后继续更新 `@State`，有时候不会马上炸，但它会把状态链路搞得很脏。尤其在复杂页面里，后面会出现一些莫名其妙的刷新。

## 多个短任务：TaskGroup 比自己 Promise.all 更稳一点

如果一批数据特别大，我不太建议把整个大数组一次性塞进去。更稳的方式是按业务边界切块，比如按月份、按类型、按文件批次拆开。

```
// common/worker/record_task.ts
@Concurrent
export function buildRecordSectionsByChunk(records: RawRecord[], chunkName: string): ViewSection[] {
  const sections = buildRecordSections(records);

  // 给结果带一点来源信息，方便聚合和排查。
  return sections.map((section: ViewSection) => {
    return {
      groupName: `${chunkName}/${section.groupName}`,
      count: section.count,
      items: section.items
    } as ViewSection;
  });
}
```

```
// common/service/RecordComputeService.ts
import { taskpool } from '@kit.ArkTS';
import { RawRecord, ViewSection } from '../model/record';
import { buildRecordSectionsByChunk } from '../worker/record_task';

export interface RecordChunk {
  name: string;
  records: RawRecord[];
}

export class RecordComputeService {
  async buildSectionsByChunks(chunks: RecordChunk[]): Promise<ViewSection[]> {
    if (chunks.length === 0) {
      return [];
    }

    const group = new taskpool.TaskGroup();

    for (const chunk of chunks) {
      // 每一块都是独立输入，避免任务之间共享可变对象。
      group.addTask(buildRecordSectionsByChunk, chunk.records, chunk.name);
    }

    const result = await taskpool.execute(group, taskpool.Priority.MEDIUM) as Object[];
    const merged: ViewSection[] = [];

    for (const item of result) {
      const sections = item as ViewSection[];
      merged.push(...sections);
    }

    return merged;
  }
}
```

这里有个小经验：**不要为了并发而切得太碎。**

我试过把几千条记录拆成几十个小任务，结果并没有更快，调度、序列化、结果聚合的开销反而上来了。后来按“每块几百到一两千条”粗粒度切，整体更稳。

这个数字不是标准答案，要看数据结构、算法复杂度和设备性能。我的习惯是先保守切，真有性能问题再用日志和耗时统计说话。

## Worker：别拿它当高级版 setTimeout

TaskPool 用起来省心，但它不适合所有场景。

比如有一个截图整理类功能：用户导入一批图片，后台要做 OCR、规则匹配、去重、写库，还要持续返回进度。这个任务不是“算一下就结束”，它有自己的队列、有状态、有重试，还可能持续几十秒。

这种我会放到 Worker。

目录大概这样：

```
entry/src/main/ets/
├── pages/
│   └── ImportPage.ets
├── workers/
│   └── ImportWorker.ets
└── common/
    ├── model/
    └── service/
```

主线程创建 Worker：

```
// common/service/ImportWorkerClient.ts
import { worker, MessageEvents, ErrorEvent } from '@kit.ArkTS';

export interface ImportJob {
  jobId: string;
  files: string[];
}

export interface ImportProgress {
  jobId: string;
  current: number;
  total: number;
  message: string;
}

export class ImportWorkerClient {
  private threadWorker?: worker.ThreadWorker;
  private currentJobId: string = '';

  start(job: ImportJob, onProgress: (progress: ImportProgress) => void, onDone: () => void, onError: (msg: string) => void): void {
    this.currentJobId = job.jobId;

    // Stage 模型下注意 worker 文件路径，不要写成 src/main/ets 的完整路径。
    this.threadWorker = new worker.ThreadWorker('entry/ets/workers/ImportWorker.ets', {
      name: 'import-worker'
    });

    this.threadWorker.onmessage = (event: MessageEvents) => {
      const data = event.data as Record<string, Object>;
      const type = data['type'] as string;
      const jobId = data['jobId'] as string;

      // 旧任务或者脏消息直接丢掉。
      if (jobId !== this.currentJobId) {
        return;
      }

      if (type === 'progress') {
        onProgress(data['payload'] as ImportProgress);
      } else if (type === 'done') {
        onDone();
        this.release();
      } else if (type === 'error') {
        onError(data['message'] as string);
        this.release();
      }
    };

    this.threadWorker.onerror = (error: ErrorEvent) => {
      onError(`Worker 异常：${error.message}`);
      this.release();
    };

    this.threadWorker.postMessage({
      type: 'start',
      jobId: job.jobId,
      files: job.files
    });
  }

  cancel(): void {
    this.threadWorker?.postMessage({
      type: 'cancel',
      jobId: this.currentJobId
    });
    this.release();
  }

  release(): void {
    this.threadWorker?.terminate();
    this.threadWorker = undefined;
    this.currentJobId = '';
  }
}
```

Worker 文件里只处理后台逻辑：

```
// workers/ImportWorker.ets
import { worker, MessageEvents } from '@kit.ArkTS';

const workerPort = worker.workerPort;
let canceled = false;

function postProgress(jobId: string, current: number, total: number, message: string): void {
  workerPort.postMessage({
    type: 'progress',
    jobId,
    payload: {
      jobId,
      current,
      total,
      message
    }
  });
}

async function handleImport(jobId: string, files: string[]): Promise<void> {
  canceled = false;

  for (let i = 0; i < files.length; i++) {
    if (canceled) {
      workerPort.postMessage({
        type: 'error',
        jobId,
        message: '用户取消导入'
      });
      return;
    }

    const file = files[i];
    postProgress(jobId, i + 1, files.length, `正在处理：${file}`);

    // 这里放真正的耗时逻辑：OCR、规则匹配、去重、写临时结果等。
    // 示例里只保留结构，不硬凑一个假的算法。
    await doOneFile(file);
  }

  workerPort.postMessage({
    type: 'done',
    jobId
  });
}

async function doOneFile(file: string): Promise<void> {
  // 实际项目里建议继续拆服务，别把所有逻辑堆在 worker 文件里。
  // 这里可以做文件读取、文本分析、批量写入前的数据准备。
  console.info(`processing file: ${file}`);
}

workerPort.onmessage = (event: MessageEvents) => {
  const data = event.data as Record<string, Object>;
  const type = data['type'] as string;
  const jobId = data['jobId'] as string;

  if (type === 'start') {
    const files = data['files'] as string[];
    handleImport(jobId, files).catch((err: Error) => {
      workerPort.postMessage({
        type: 'error',
        jobId,
        message: err.message
      });
    });
  } else if (type === 'cancel') {
    canceled = true;
  }
};
```

Worker 的麻烦点不是创建，而是**收尾**。

很多问题都出在“我以为它自己会停”。实际上 Worker 更像一个你手动养出来的后台线程：用完要 `terminate()`，页面退出要释放，任务取消也要释放。否则看不出明显报错，但内存和线程资源会被占着。

![Image 2: image.png](https://p3-xtjj-sign.byteimg.com/tos-cn-i-73owjymdk6/1347dcfb60584ca1bb3f02567afbc6ee~tplv-73owjymdk6-jj-mark-v1:0:0:0:0:5o6Y6YeR5oqA5pyv56S-5Yy6IEAg5p2O5ri4TGVv:q75.awebp?rk3s=f64ab15b&x-expires=1778051165&x-signature=VNn8Mu5lL1n4DNkh9zWZ61JYA6U%3D)

## TaskPool 和 Worker 的边界，我一般这么定

项目里我会用下面这几个问题判断。

### 任务是不是短时间就能结束？

能结束，优先 TaskPool。比如排序、分组、规则计算、数据压缩前处理。

如果任务天然要跑很久，比如持续同步、批量导入、后台队列，就别硬塞 TaskPool。TaskPool 适合把任务交给系统调度，不适合自己在里面写一个长期循环。

### 任务有没有自己的状态？

没有状态，或者状态只来自输入参数，TaskPool 很舒服。

如果任务里有队列、重试次数、暂停恢复、进度回调、缓存状态，Worker 更清楚。因为这个时候你已经不是在跑一个函数了，而是在维护一个后台执行单元。

### 是否需要频繁和主线程通信？

TaskPool 也能做任务和宿主线程通信，但如果是持续进度、阶段回传、用户取消、错误恢复这一类，我更倾向 Worker。写起来没那么“漂亮”，但状态关系比较直。

### 输入输出是不是干净？

后台线程最怕传一堆复杂对象。我的原则是：

```
能传 number/string/boolean/普通数组/普通对象，就别传带行为的对象。
能传 id，就别传整个业务实体。
能传快照，就别传还会被 UI 修改的引用。
```

这不是洁癖，是为了少踩坑。

## 常见坑位

### 1. 把 async 当成多线程

`async/await` 只是让异步代码更像同步流程，它不会自动把 CPU 计算挪到后台线程。你在 async 函数里写一个很重的 for 循环，主线程照样要扛。

我现在看到下面这种代码就会警惕：

```
async function refresh(): Promise<void> {
  const rows = await queryRows();

  // 这里如果数据量大，本质还是主线程同步计算。
  const sections = buildBigSections(rows);

  this.sections = sections;
}
```

要么把 `buildBigSections` 拆到 TaskPool，要么在数据源阶段就减小计算量。

### 2. 后台任务直接操作 UI

不要在 TaskPool 函数或者 Worker 里直接改 `@State`，也不要传组件实例进去。后台只负责算，UI 更新回到页面层做。

这个边界一旦破了，后面代码会非常难维护。

### 3. 任务返回顺序覆盖新状态

搜索框输入、筛选条件切换、下拉刷新，都可能造成多个任务同时在路上。不要假设后发的任务一定后回来。

`requestSeq` 这种写法虽然土，但好用。

```
const seq = ++this.requestSeq;
const result = await this.computeService.buildSections(records);
if (seq !== this.requestSeq) {
  return;
}
this.sections = result;
```

### 4. Worker 忘记 terminate

Worker 不是临时 Promise。页面消失、任务完成、任务失败、用户取消，都要考虑释放。

```
aboutToDisappear(): void {
  this.importWorkerClient.cancel();
}
```

当然，`cancel()` 里不要只发一个取消消息，最好兜底 `terminate()`，否则异常路径里很容易漏。

### 5. 任务切得太碎

并发不是越多越快。移动端尤其明显，调度、通信、数据拷贝都有成本。

我一般先找“业务上天然可切”的边界，比如文件、月份、类型、批次。不要为了追求并发，把 1000 条数据切成 1000 个任务。

### 6. 错误只打日志，不回传状态

后台任务失败时，页面应该知道失败原因。尤其是批量处理类功能，如果只在 Worker 里 `console.error`，用户看到的就是一个永远转圈的 loading。

建议统一消息结构：

```
export interface WorkerMessage<T> {
  type: 'progress' | 'done' | 'error';
  jobId: string;
  payload?: T;
  message?: string;
}
```

别到处临时拼对象，后期很难查。

## 性能和稳定性上的几个小取舍

### 数据先瘦身，再进后台线程

别把数据库查出来的完整对象一股脑传给任务。很多字段后台根本用不上。先在主线程做一层轻量映射，只保留计算必需字段。

```
const input = rows.map((row): RawRecord => {
  return {
    id: row.id,
    title: row.title,
    type: row.type,
    createdAt: row.createdAt,
    rawText: row.rawText,
    score: row.score
  };
});
```

看着多写了几行，换来的是任务边界清楚，数据传输也更轻。

### 大任务分段回传，不要憋到最后

用户不怕等几秒，怕的是不知道你在干嘛。长任务放 Worker 时，阶段性回传进度很有必要。

```
postProgress(jobId, current, total, '正在分析文本');
postProgress(jobId, current, total, '正在去重');
postProgress(jobId, current, total, '正在写入本地结果');
```

别小看这几行，体验差很多。

### 给降级路径留位置

后台任务失败时，能不能退回主线程简化处理？能不能只展示部分结果？能不能让用户重新触发？

我一般会给服务层留一个 fallback：

```
export class RecordComputeService {
  async safeBuildSections(records: RawRecord[]): Promise<ViewSection[]> {
    try {
      return await this.buildSections(records);
    } catch (err) {
      console.error(`TaskPool failed: ${JSON.stringify(err)}`);

      // 数据量很小时可以退回同步计算，大数据量不要硬退。
      if (records.length <= 100) {
        return this.buildSectionsOnMainThread(records);
      }

      throw err;
    }
  }

  private buildSectionsOnMainThread(records: RawRecord[]): ViewSection[] {
    // 可以复用同一套纯函数，或者做一个简化版本。
    // 注意：这里只适合小数据兜底。
    return [];
  }
}
```

降级不是为了掩盖 bug，是为了不要让用户卡死在一个失败状态里。

### 日志要带 jobId / taskName

并发问题最怕日志没上下文。

```
console.info(`[import:${jobId}] start, total=${files.length}`);
console.info(`[import:${jobId}] progress ${current}/${total}`);
console.error(`[import:${jobId}] failed: ${message}`);
```

线上排查时，这种日志比“start、done、error”有用太多。

## 适合落地的场景

我觉得 TaskPool + Worker 最适合下面几类 HarmonyOS 应用：

*   图片、文本、音频类素材整理工具；
*   本地知识库、截图管家、笔记分析工具；
*   大列表筛选、分组、排序较重的业务页；
*   本地文件批处理、导入导出、格式转换；
*   不想把所有耗时逻辑都塞进 UIAbility 的中大型应用。

如果你的页面只是发个网络请求、展示个表单，那没必要上来就 Worker。并发能力不是装饰品，用早了反而增加复杂度。

但只要你发现页面卡顿来自 CPU 计算，而不是网络等待、组件绘制或者数据库查询，那就该考虑把计算拆出去了。

## 结尾

TaskPool 和 Worker 这两个东西，真正用顺之后，会改变一点写 HarmonyOS 页面的习惯。

以前写页面，很容易把数据查询、规则计算、状态更新、错误处理都揉在一个组件里。短期确实快，后面只要数据量一上来，卡顿、竞态、脏状态就会一起冒出来。

现在我更愿意把页面当成“状态展示层”：它发起任务，接收结果，处理用户反馈；至于那些费 CPU、耗时间、还可能失败的活儿，放到 TaskPool 或 Worker 后面去。

这不是为了追求所谓架构感。移动端开发很多时候就是这样，不卡的页面看起来没什么技术含量，真卡起来才知道前面省掉的边界，后面都要还。