Node.js的线程和进程

silverpanda 发布于1年前 阅读24869次
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 前言

  很多Node.js初学者都会有这样的疑惑,Node.js到底是单线程的还是多线程的?通过本章的学习,能够让读者较为清晰的理解Node.js对于单/多线程的关系和支持情况。同时本章还将列举一些让Node.js的web服务器线程阻塞的例子,最后会提供Node.js碰到这类cpu密集型问题的解决方案。

Node.js的线程和进程

  在学习本章之前,读者需要对Node.js有一个初步的认识,熟悉Node.js基本语法、cluster模块、child_process模块和express框架;接触过apache的http压力测试工具ab;了解一般web服务器对于静态文件的处理流程。

 Node.js和PHP

  早期有很多关于Node.js争论的焦点都在它的单线程模型方面,在由Jani Hartikainen写的一篇著名的文章《PHP优于Node.js的五大理由》中,更有一条矛头直接指向Node.js单线程脆弱的问题。

如果PHP代码损坏,不会拖垮整个服务器。 PHP代码只运行在自己的进程范围中,当某个请求显示错误时,它只对特定的请求产生影响。而在Node.js环境中,所有的请求均在单一的进程服务中,当某个请求导致未知错误时,整个服务器都会受到影响。

  Node.js和Apache+PHP还有一个非常不同的地方就是进程的运行时间长短,当然这一点也被此文作为一个PHP优于Node.js的理由来写了。

PHP进程短暂。在PHP中,每个进程对请求持续的时间很短暂,这就意味着你不必为资源配置和内存而担忧。而Node.js的进程需要运行很长一段时间,你需要小心并妥善管理好内存。比如,如果你忘记从全局数据中删除条目,这会轻易的导致内存泄露。

  在这里我们并不想引起一次关于PHP和Node.js孰优孰劣的口水仗,PHP和Node.js各代表着一个互联网时代的开发语言,就如同我们讨论跑车和越野车谁更好一样,它们都有自己所擅长和适用的场景。我们可以通过下面这两张图深入理解一下PHP和Node.js对处理Http请求时的区别。

  PHP的模型:

Node.js的线程和进程

  Node.js的模型:

Node.js的线程和进程

  所以你在编写Node.js代码时,要保持清醒的头脑,任何一个隐藏着的异常被触发后,都会将整个Node.js进程击溃。但是这样的特性也为我们编写代码带来便利,比如同样要实现一个简单的网站访问次数统计,Node.js只需要在内存里定义一个变量var count=0;,每次有用户请求过来执行count++;即可。

var http = require('http');
var count = 0;
http.createServer(function (request, response) {
  response.writeHead(200, {'Content-Type': 'text/plain'});
  response.end((++count).toString())
}).listen(8124);
console.log('Server running at http://127.0.0.1:8124/');

  但是对于PHP来说就需要使用第三方媒介来存储这个count值了,比如创建一个count.txt文件来保存网站的访问次数。

<?php
    $counter_file = ("count.txt");
    $visits = file($counter_file);
    $visits[0]++;
    $fp = fopen($counter_file,"w");
    fputs($fp,"$visits[0]");
    fclose($fp);
    echo "$visits[0]";
?>

 单线程的js

  Google的V8 Javascript引擎已经在Chrome浏览器里证明了它的性能,所以Node.js的作者Ryan Dahl选择了v8作为Node.js的执行引擎,v8赋予Node.js高效性能的同时也注定了Node.js和大名鼎鼎的Nginx一样,都是以单线程为基础的,当然这也正是作者Ryan Dahl设计Node.js的初衷。

 单线程的优缺点

  Node.js的单线程具有它的优势,但也并非十全十美,在保持单线程模型的同时,它是如何保证非阻塞的呢?

  高性能

  首先,单线程避免了传统PHP那样频繁创建、切换线程的开销,使执行速度更加迅速。第二,资源占用小,如果有对Node.js的web服务器做过压力测试的朋友可能发现,Node.js在大负荷下对内存占用仍然很低,同样的负载PHP因为一个请求一个线程的模型,将会占用大量的物理内存,很可能会导致服务器因物理内存耗尽而频繁交换,失去响应。

  线程安全

  单线程的js还保证了绝对的线程安全,不用担心同一变量同时被多个线程进行读写而造成的程序崩溃。比如我们之前做的web访问统计,因为单线程的绝对线程安全,所以不可能存在同时对count变量进行读写的情况,我们的统计代码就算是成百的并发用户请求都不会出现问题,相较PHP的那种存文件记录访问,就会面临并发同时写文件的问题。线程安全的同时也解放了开发人员,免去了多线程编程中忘记对变量加锁或者解锁造成的悲剧。

  单线程的异步和非阻塞

  Node.js是单线程的,但是它如何做到I/O的异步和非阻塞的呢?其实Node.js在底层访问I/O还是多线程的,有兴趣的朋友可以翻看Node.js的fs模块的源码,里面会用到libuv来处理I/O,所以在我们看来Node.js的代码就是非阻塞和异步形式的。

  阻塞/非阻塞与异步/同步是两个不同的概念,同步不代表阻塞,但是阻塞肯定就是同步了。

  举个现实生活中的例子,我去食堂打饭,我选择了A套餐,然后工作人员帮我去配餐,如果我就站在旁边,等待工作人员给我配餐,这种情况就称之为同步;若工作人员帮我配餐的同时,排在我后面的人就开始点餐,这样整个食堂的点餐服务并没有因为我在等待A套餐而停止,这种情况就称之为非阻塞。这个例子就简单说明了同步但非阻塞的情况。

  再如果我在等待配餐的时候去买饮料,等听到叫号再回去拿套餐,此时我的饮料也已经买好,这样我在等待配餐的同时还执行了买饮料的任务,叫号就等于执行了回调,就是异步非阻塞了。

  阻塞的单线程

  既然Node.js是单线程异步非阻塞的,是不是我们就可以高枕无忧了呢?

  还是拿上面那个买套餐的例子,如果我在买饮料的时候,已经叫我的号让我去拿套餐,可是我等了好久才拿到饮料,所以我可能在大厅叫我的餐号之后很久才拿到A套餐,这也就是单线程的阻塞情况。

  在浏览器中,js都是以单线程的方式运行的,所以我们不用担心js同时执行带来的冲突问题,这对于我们编码带来很多的便利。

  但是对于在服务端执行的Node.js,它可能每秒有上百个请求需要处理,对于在浏览器端工作良好的单线程js是否也能同样在服务端表现良好呢?

  我们看如下代码:

var start = Date.now();//获取当前时间戳
setTimeout(function () {
    console.log(Date.now() - start);
    for (var i = 0; i < 1000000000; i++){//执行长循环
    }
}, 1000);
setTimeout(function () {
    console.log(Date.now() - start);
}, 2000);

  最终我们的打印结果是:(结果可能因为你的机器而不同)

1000
3738

  对于我们期望2秒后执行的setTimeout函数其实经过了3738毫秒之后才执行,换而言之,因为执行了一个很长的for循环,所以我们整个Node.js主线程被阻塞了,如果在我们处理100个用户请求中,其中第一个有需要这样大量的计算,那么其余99个就都会被延迟执行。

  其实虽然Node.js可以处理数以千记的并发,但是一个Node.js进程在某一时刻其实只是在处理一个请求。

  单线程和多核

  线程是cpu调度的一个基本单位,一个cpu同时只能执行一个线程的任务,同样一个线程任务也只能在一个cpu上执行,所以如果你运行Node.js的机器是像i5,i7这样多核cpu,那么将无法充分利用多核cpu的性能来为Node.js服务。

 多线程

  在C++、C#、python等其他语言都有与之对应的多线程编程,有些时候这很有趣,带给我们灵活的编程方式;但是也可能带给我们一堆麻烦,需要学习更多的Api知识,在编写更多代码的同时也存在着更多的风险,线程的切换和锁也会造成系统资源的开销。

  就像上面的那个例子,如果我们的Node.js有创建子线程的能力,那问题就迎刃而解了:

var start = Date.now();
createThread(function () { //创建一个子线程执行这10亿次循环
    console.log(Date.now() - start);
    for (var i = 0; i < 1000000000; i++){}
});
setTimeout(function () { //因为10亿次循环是在子线程中执行的,所以主线程不受影响
    console.log(Date.now() - start);
}, 2000);

  可惜也可以说可喜的是,Node.js的核心模块并没有提供这样的api给我们,我们真的不想多线程又回归回来。不过或许多线程真的能够解决我们某方面的问题。

  tagg2模块

  Jorge Chamorro Bieling是tagg(Threads a gogo for Node.js)包的作者,他硬是利用phread库和C语言让Node.js支持了多线程的开发,我们看一下tagg模块的简单示例:

var Threads = require('threads_a_gogo');//加载tagg包
function fibo(n) {//定义斐波那契数组计算函数
    return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1;
}
var t = Threads.create().eval(fibo);
t.eval('fibo(35)', function(err, result) {//将fibo(35)丢入子线程运行
    if (err) throw err; //线程创建失败
    console.log('fibo(35)=' + result);//打印fibo执行35次的结果
});
console.log('not block');//打印信息了,表示没有阻塞

  上面这段代码利用tagg包将fibo(35)这个计算丢入了子线程中进行,保证了Node.js主线程的舒畅,当子线程任务执行完毕将会执行主线程的回调函数,把结果打印到屏幕上,执行结果如下:

not block
fibo(35)=14930352

斐波那契数列,又称黄金分割数列,这个数列从第三项开始,每一项都等于前两项之和:0、1、1、2、3、5、8、13、21、……。

  注意我们上面代码的斐波那契数组算法并不是最优算法,只是为了模拟cpu密集型计算任务。

  由于tagg包目前只能在linux下安装运行,所以我fork了一个分支,修改了部分tagg包的代码,发布了tagg2包。tagg2包同样具有tagg包的多线程功能,采用新的node-gyp命令进行编译,同时它跨平台支持,mac,linux,windows下都可以使用,对开发人员的api也更加友好。安装方法很简单,直接npm install tagg2。

  一个利用tagg2计算斐波那契数组的http服务器代码:

var express = require('express');
var tagg2 = require("tagg2");
var app = express();
var th_func = function(){//线程执行函数,以下内容会在线程中执行
    var fibo =function fibo (n) {//在子线程中定义fibo函数
           return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1;
        }
    var n = fibo(~~thread.buffer);//执行fibo递归
    thread.end(n);//当线程执行完毕,执行thread.end带上计算结果回调主线程
};
app.get('/', function(req, res){
    var n = ~~req.query.n || 1;//获取用户请求参数
    var buf = new Buffer(n.toString());
    tagg2.create(th_func, {buffer:buf}, function(err,result){
    //创建一个js线程,传入工作函数,buffer参数以及回调函数
        if(err) return res.end(err);//如果线程创建失败
        res.end(result.toString());//响应线程执行计算的结果
    })
});
app.listen(8124);
console.log('listen on 8124');

  其中~~req.query.n表示将用户传递的参数n取整,功能类似Math.floor函数。

  我们用express框架搭建了一个web服务器,根据用户发送的参数n的值来创建子线程计算斐波那契数组,当子线程计算完毕之后将结果响应给客户端。由于计算是丢入子线程中运行的,所以整个主线程不会被阻塞,还是能够继续处理新请求的。

我们利用apache的http压力测试工具ab来进行一次简单的压力测试,看看执行斐波那契数组35次,100客户端并发100个请求,我们的QPS (Query Per Second)每秒查询率在多少。

ab的全称是ApacheBench,是Apache附带的一个小工具,用于进行HTTP服务器的性能测试,可以同时模拟多个并发请求。

  我们的测试硬件:linux 2.6.4 4cpu 8G 64bit,网络环境则是内网。

  ab压力测试命令:

ab -c 100 -n 100 http://192.168.28.5:8124/?n=35

  压力测试结果:

Server Software:        
Server Hostname:        192.168.28.5
Server Port:            8124

Document Path:          /?n=35
Document Length:        8 bytes

Concurrency Level:      100
Time taken for tests:   5.606 seconds
Complete requests:      100
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      10600 bytes
HTML transferred:       800 bytes
Requests per second:    17.84 [#/sec](mean)
Time per request:       5605.769 [ms](mean)
Time per request:       56.058 [ms](mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          1.85 [Kbytes/sec] received

Connection Times (ms)
              min  mean[+/-sd] median   max
Connect:        3    4   0.8      4       6
Processing:   455 5367 599.7   5526    5598
Waiting:      454 5367 599.7   5526    5598
Total:        461 5372 599.3   5531    5602

Percentage of the requests served within a certain time (ms)
  50%   5531
  66%   5565
  75%   5577
  80%   5581
  90%   5592
  95%   5597
  98%   5600
  99%   5602
 100%   5602 (longest request)

  我们看到Requests per second表示每秒我们服务器处理的任务数量,这里是17.84。第二个我们比较关心的是两个Time per request结果,上面一行Time per request:5605.769 [ms](mean)表示当前这个并发量下处理每组请求的时间,而下面这个Time per request:56.058 [ms](mean, across all concurrent requests)表示每个用户平均处理时间,因为我们本次测试并发是100,所以结果正好是上一行的100分之1。得出本次测试平均每个用户请求的平均等待时间为56.058 [ms]。

  另外我们看下最后带有百分比的列表,可以看到50%的用户是在5531 ms以内返回的,最慢的也不过5602 ms,响应延迟非常的平均。

  我们如果用cluster来启动4个进程,是否可以充分利用cpu达到tagg2那样的QPS呢?我们在同样的网络环境和测试机上运行如下代码:

var cluster = require('cluster');//加载clustr模块
var numCPUs = require('os').cpus().length;//设定启动进程数为cpu个数
if (cluster.isMaster) {
  for (var i = 0; i < numCPUs; i++) {
    cluster.fork();//启动子进程
  }
} else {
    var express = require('express');
    var app = express();
    var fibo = function fibo (n) {//定义斐波那契数组算法
       return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1;
    }
    app.get('/', function(req, res){
      var n = fibo(~~req.query.n || 1);//接收参数
      res.send(n.toString());
    });
    app.listen(8124);
    console.log('listen on 8124');
}

  在终端屏幕上打印了4行信息:

listen on 8124
listen on 8124
listen on 8124
listen on 8124

  我们成功启动了4个cluster之后,用同样的ab压力测试命令对8124端口进行测试,结果如下:

Server Software:        
Server Hostname:        192.168.28.5
Server Port:            8124

Document Path:          /?n=35
Document Length:        8 bytes

Concurrency Level:      100
Time taken for tests:   10.509 seconds
Complete requests:      100
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      16500 bytes
HTML transferred:       800 bytes
Requests per second:    9.52 [#/sec](mean)
Time per request:       10508.755 [ms](mean)
Time per request:       105.088 [ms](mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          1.53 [Kbytes/sec] received

Connection Times (ms)
              min  mean[+/-sd] median   max
Connect:        4    5   0.4      5       6
Processing:   336 3539 2639.8   2929   10499
Waiting:      335 3539 2639.9   2929   10499
Total:        340 3544 2640.0   2934   10504

Percentage of the requests served within a certain time (ms)
  50%   2934
  66%   3763
  75%   4527
  80%   5153
  90%   8261
  95%   9719
  98%  10308
  99%  10504
 100%  10504 (longest request)

  通过和上面tagg2包的测试结果对比,我们发现区别很大。首先每秒处理的任务数从17.84 [#/sec]下降到了9.52 [#/sec],这说明我们web服务器整体的吞吐率下降了;然后每个用户请求的平均等待时间也从56.058 [ms]提高到了105.088 [ms],用户等待的时间也更长了。

  最后我们发现用户请求处理的时长非常的不均匀,50%的用户在2934 ms内返回了,最慢的等待达到了10504 ms。虽然我们使用了cluster启动了4个Node.js进程处理用户请求,但是对于每个Node.js进程来说还是单线程的,所以当有4个用户跑满了4个Node.js的cluster进程之后,新来的用户请求就只能等待了,最后造成了先到的用户处理时间短,后到的用户请求处理时间比较长,就造成了用户等待时间非常的不平均。

  v8引擎

  大家看到这里是不是开始心潮澎湃,感觉js一统江湖的时代来临了,单线程异步非阻塞的模型可以胜任大并发,同时开发也非常高效,多线程下的js可以承担cpu密集型任务,不会有主线程阻塞而引起的性能问题。

  但是,不论tagg还是tagg2包都是利用phtread库和v8的v8::Isolate Class类来实现js多线程功能的。

Isolate代表着一个独立的v8引擎实例,v8的Isolate拥有完全分开的状态,在一个Isolate实例中的对象不能够在另外一个Isolate实例中使用。嵌入式开发者可以在其他线程创建一些额外的Isolate实例并行运行。在任何时刻,一个Isolate实例只能够被一个线程进行访问,可以利用加锁/解锁进行同步操作。

  换而言之,我们在进行v8的嵌入式开发时,无法在多线程中访问js变量,这条规则将直接导致我们之前的tagg2里面线程执行的函数无法使用Node.js的核心api,比如fs,crypto等模块。如此看来,tagg2包还是有它使用的局限性,针对一些可以使用js原生的大量计算或循环可以使用tagg2,Node.js核心api因为无法从主线程共享对象的关系,也就不能跨线程使用了。

  libuv

  最后,如果我们非要让Node.js支持多线程,还是提倡使用官方的做法,利用libuv库来实现。

libuv是一个跨平台的异步I/O库,它主要用于Node.js的开发,同时他也被Mozilla's Rust language, Luvit, Julia, pyuv等使用。它主要包括了Event loops事件循环,Filesystem文件系统,Networking网络支持,Threads线程,Processes进程,Utilities其他工具。

  在Node.js核心api中的异步多线程大多是使用libuv来实现的,下一章将带领大家开发一个让Node.js支持多线程并基于libuv的Node.js包。

 多进程

  在支持html5的浏览器里,我们可以使用webworker来将一些耗时的计算丢入worker进程中执行,这样主进程就不会阻塞,用户也就不会有卡顿的感觉了。在Node.js中是否也可以使用这类技术,保证主线程的通畅呢?

  cluster

  cluster可以用来让Node.js充分利用多核cpu的性能,同时也可以让Node.js程序更加健壮,官网上的cluster示例已经告诉我们如何重新启动一个因为异常而奔溃的子进程。

  webworker

  想要像在浏览器端那样启动worker进程,我们需要利用Node.js核心api里的child_process模块。child_process模块提供了fork的方法,可以启动一个Node.js文件,将它作为worker进程,当worker进程工作完毕,把结果通过send方法传递给主进程,然后自动退出,这样我们就利用了多进程来解决主线程阻塞的问题。

  我们先启动一个web服务,还是接收参数计算斐波那契数组:

var express = require('express');
var fork = require('child_process').fork;
var app = express();
app.get('/', function(req, res){
  var worker = fork('./work_fibo.js') //创建一个工作进程
  worker.on('message', function(m) {//接收工作进程计算结果
          if('object' === typeof m && m.type === 'fibo'){
                   worker.kill();//发送杀死进程的信号
                   res.send(m.result.toString());//将结果返回客户端
          }
  });
  worker.send({type:'fibo',num:~~req.query.n || 1});
  //发送给工作进程计算fibo的数量
});
app.listen(8124);

  我们通过express监听8124端口,对每个用户的请求都会去fork一个子进程,通过调用worker.send方法将参数n传递给子进程,同时监听子进程发送消息的message事件,将结果响应给客户端。

  下面是被fork的work_fibo.js文件内容:

var fibo = function fibo (n) {//定义算法
   return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1;
}
process.on('message', function(m) {
//接收主进程发送过来的消息
          if(typeof m === 'object' && m.type === 'fibo'){
                  var num = fibo(~~m.num);
                  //计算jibo
                  process.send({type: 'fibo',result:num})
                  //计算完毕返回结果        
          }
});
process.on('SIGHUP', function() {
        process.exit();//收到kill信息,进程退出
});

  我们先定义函数fibo用来计算斐波那契数组,然后监听了主线程发来的消息,计算完毕之后将结果send到主线程。同时还监听process的SIGHUP事件,触发此事件就进程退出。

  这里我们有一点需要注意,主线程的kill方法并不是真的使子进程退出,而是会触发子进程的SIGHUP事件,真正的退出还是依靠process.exit();。

  下面我们用ab 命令测试一下多进程方案的处理性能和用户请求延迟,测试环境不变,还是100个并发100次请求,计算斐波那切数组第35位:

Server Software:        
Server Hostname:        192.168.28.5
Server Port:            8124

Document Path:          /?n=35
Document Length:        8 bytes

Concurrency Level:      100
Time taken for tests:   7.036 seconds
Complete requests:      100
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      16500 bytes
HTML transferred:       800 bytes
Requests per second:    14.21 [#/sec](mean)
Time per request:       7035.775 [ms](mean)
Time per request:       70.358 [ms](mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          2.29 [Kbytes/sec] received

Connection Times (ms)
              min  mean[+/-sd] median   max
Connect:        4    4   0.2      4       5
Processing:  4269 5855 970.3   6132    7027
Waiting:     4269 5855 970.3   6132    7027
Total:       4273 5860 970.3   6136    7032

Percentage of the requests served within a certain time (ms)
  50%   6136
  66%   6561
  75%   6781
  80%   6857
  90%   6968
  95%   7003
  98%   7017
  99%   7032
 100%   7032 (longest request)

  压力测试结果QPS约为14.21,相比cluster来说,还是快了很多,每个用户请求的延迟都很平均,因为进程的创建和销毁的开销要大于线程,所以在性能方面略低于tagg2,不过相对于cluster方案,这样的提升还是令我们满意的。

  换一种思路

  使用child_process模块的fork方法确实可以让我们很好的解决单线程对cpu密集型任务的阻塞问题,同时又没有tagg2包那样无法使用Node.js核心api的限制。

  但是如果我的worker具有多样性,每次在利用child_process模块解决问题时都需要去创建一个worker.js的工作函数文件,有点麻烦。我们是不是可以更加简单一些呢?

  在我们启动Node.js程序时,node命令可以带上-e这个参数,它将直接执行-e后面的字符串,如下代码就将打印出hello world。

node -e "console.log('hello world')"

  合理的利用这个特性,我们就可以免去每次都创建一个文件的麻烦。

var express = require('express');
var spawn = require('child_process').spawn;
var app = express();
var spawn_worker = function(n,end){//定义工作函数
    var fibo = function fibo (n) {
      return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1;
    }
    end(fibo(n));
  }
var spawn_end = function(result){//定义工作函数结束的回调函数参数
    console.log(result);
    process.exit();
}
app.get('/', function(req, res){
  var n = ~~req.query.n || 1;
  //拼接-e后面的参数
  var spawn_cmd = '('+spawn_worker.toString()+'('+n+','+spawn_end.toString()+'));'
  console.log(spawn_cmd);//注意这个打印结果
  var worker = spawn('node',['-e',spawn_cmd]);//执行node -e "xxx"命令
  var fibo_res = '';
  worker.stdout.on('data', function (data) { //接收工作函数的返回
      fibo_res += data.toString();
  });
  worker.on('close', function (code) {//将结果响应给客户端
      res.send(fibo_res);
  });
});
app.listen(8124);

  代码很简单,我们主要关注3个地方。

  第一、我们定义了spawn_worker函数,他其实就是将会在-e后面执行的工作函数,所以我们把计算斐波那契数组的算法定义在内,spawn_worker函数接收2个参数,第一个参数n表示客户请求要计算的斐波那契数组的位数,第二个end参数是一个函数,如果计算完毕则执行end,将结果传回主线程;

  第二、真正当Node.js脚步执行的字符串其实就是spawn_cmd里的内容,它的内容我们通过运行之后的打印信息,很容易就能明白;

  第三、我们利用child_process的spawn方法,类似在命令行里执行了node -e "js code",启动Node.js工作进程,同时监听子进程的标准输出,将数据保存起来,当子进程退出之后把结果响应给用户。

  现在主要的焦点就是变量spawn_cmd到底保存了什么,我们打开浏览器在地址栏里输入:

http://127.0.0.1:8124/?n=35

  下面就是程序运行之后的打印信息,

(function (n,end){
    var fibo = function fibo (n) {
      return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1;
    }
    end(fibo(n));
  }(35,function (result){
      console.log(result);
      process.exit();
}));

  对于在子进程执行的工作函数的两个参数n和end现在一目了然,n代表着用户请求的参数,期望获得的斐波那契数组的位数,而end参数则是一个匿名函数,在标准输出中打印计算结果然后退出进程。

  node -e命令虽然可以减少创建文件的麻烦,但同时它也有命令行长度的限制,这个值各个系统都不相同,我们通过命令getconf ARG_MAX来获得最大命令长度,例如:MAC OSX下是262,144 byte,而我的linux虚拟机则是131072 byte。

 多进程和多线程

  大部分多线程解决cpu密集型任务的方案都可以用我们之前讨论的多进程方案来替代,但是有一些比较特殊的场景多线程的优势就发挥出来了,下面就拿我们最常见的http web服务器响应一个小的静态文件作为例子。

  以express处理小型静态文件为例,大致的处理流程如下: 1、首先获取文件状态,判断文件的修改时间或者判断etag来确定是否响应304给客户端,让客户端继续使用本地缓存。 2、如果缓存已经失效或者客户端没有缓存,就需要获取文件的内容到buffer中,为响应作准备。 3、然后判断文件的MIME类型,如果是类似html,js,css等静态资源,还需要gzip压缩之后传输给客户端 4、最后将gzip压缩完成的静态文件响应给客户端。

  下面是一个正常成功的Node.js处理静态资源无缓存流程图:

Node.js的线程和进程

  这个流程中的(2),(3),(4)步都经历了从js到C++ ,打开和释放文件,还有调用了zlib库的gzip算法,其中每个异步的算法都会有创建和销毁线程的开销,所以这样也是大家诟病Node.js处理静态文件不给力的原因之一。

  为了改善这个问题,我之前有利用libuv库开发了一个改善Node.js的http/https处理静态文件的包,名为ifile,ifile包,之所以可以加速Node.js的静态文件处理性能,主要是减少了js和C++的互相调用,以及频繁的创建和销毁线程的开销,下图是ifile包处理一个静态无缓存资源的流程图:

Node.js的线程和进程

  由于全部工作都是在libuv的子线程中执行的,所以Node.js主线程不会阻塞,当然性能也会大幅提升了,使用ifile包非常简单,它能够和express无缝的对接。

var express = require('express');
var ifile = require("ifile");
var app = express();    
app.use(ifile.connect());  //默认值是 [['/static',__dirname]];        
app.listen(8124);

  上面这4行代码就可以让express把静态资源交给ifile包来处理了,我们在这里对它进行了一个简单的压力测试,测试用例为响应一个大小为92kb的jquery.1.7.1.min.js文件,测试命令:

ab -c 500 -n 5000 -H "Accept-Encoding: gzip" 
http://192.168.28.5:8124/static/jquery.1.7.1.min.js

  由于在ab命令中我们加入了-H "Accept-Encoding: gzip",表示响应的静态文件希望是gzip压缩之后的,所以ifile将会把压缩之后的jquery.1.7.1.min.js文件响应给客户端。结果如下:

Server Software:        
Server Hostname:        192.168.28.5
Server Port:            8124

Document Path:          /static/jquery.1.7.1.min.js
Document Length:        33016 bytes

Concurrency Level:      500
Time taken for tests:   9.222 seconds
Complete requests:      5000
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      166495000 bytes
HTML transferred:       165080000 bytes
Requests per second:    542.16 [#/sec](mean)
Time per request:       922.232 [ms](mean)
Time per request:       1.844 [ms](mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          17630.35 [Kbytes/sec] received

Connection Times (ms)
              min  mean[+/-sd] median   max
Connect:        0   49 210.2      1    1003
Processing:   191  829 128.6    870    1367
Waiting:      150  824 128.5    869    1091
Total:        221  878 230.7    873    1921

Percentage of the requests served within a certain time (ms)
  50%    873
  66%    878
  75%    881
  80%    885
  90%    918
  95%   1109
  98%   1815
  99%   1875
 100%   1921 (longest request)

  我们首先看到Document Length一项结果为33016 bytes说明我们的jquery文件已经被成功的gzip压缩,因为源文件大小是92kb;其次,我们最关心的Requests per second:542.16 [#/sec](mean),说明我们每秒能处理542个任务;最后,我们看到,在这样的压力情况下,平均每个用户的延迟在1.844 [ms]。

  我们看下使用express框架处理这样的压力会是什么样的结果,express测试代码如下:

var express = require('express');
var app = express();
app.use(express.compress());//支持gzip
app.use('/static', express.static(__dirname + '/static'));
app.listen(8124);

  代码同样非常简单,注意这里我们使用:

app.use('/static', express.static(__dirname + '/static'));

  而不是:

app.use(express.static(__dirname));

  后者每个请求都会去匹配一次文件是否存在,而前者只有请求url是/static开头的才会去匹配静态资源,所以前者效率更高一些。然后我们执行相同的ab压力测试命令看下结果:

Server Software:        
Server Hostname:        192.168.28.5
Server Port:            8124

Document Path:          /static/jquery.1.7.1.min.js
Document Length:        33064 bytes

Concurrency Level:      500
Time taken for tests:   16.665 seconds
Complete requests:      5000
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      166890000 bytes
HTML transferred:       165320000 bytes
Requests per second:    300.03 [#/sec](mean)
Time per request:       1666.517 [ms](mean)
Time per request:       3.333 [ms](mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          9779.59 [Kbytes/sec] received

Connection Times (ms)
              min  mean[+/-sd] median   max
Connect:        0  173 539.8      1    7003
Processing:   509  886 350.5    809    9366
Waiting:      238  476 277.9    426    9361
Total:        510 1059 632.9    825    9367

Percentage of the requests served within a certain time (ms)
  50%    825
  66%    908
  75%   1201
  80%   1446
  90%   1820
  95%   1952
  98%   2560
  99%   3737
 100%   9367 (longest request)

  同样分析一下结果,Document Length:33064 bytes表示文档大小为33064 bytes,说明我们的gzip起作用了,每秒处理任务数从ifile包的542下降到了300,最长用户等待时间也延长到了9367 ms,可见我们的努力起到了立竿见影的作用,js和C++互相调用以及线程的创建和释放并不是没有损耗的。

  但是当我在express的谷歌论坛里贴上这些测试结果,并宣传ifile包的时候,express的作者TJ,给出了不一样的评价,他在回复中说道:

请牢记你可能不需要这么高等级吞吐率的系统,就算是每月百万级别下载量的npm网站,也仅仅每秒处理17个请求而已,这样的压力甚至于PHP也可以处理掉(又黑了一把php)。

  确实如TJ所说,性能只是我们项目的指标之一而非全部,一味的去追求高性能并不是很理智。

  ifile包开源项目地址:https://github.com/DoubleSpout/ifile

 总结

  单线程的Node.js给我们编码带来了太多的便利和乐趣,我们应该时刻保持清醒的头脑,在写Node.js代码中切不可与PHP混淆,任何一个隐藏的问题都可能击溃整个线上正在运行的Node.js程序。

  单线程异步的Node.js不代表不会阻塞,在主线程做过多的任务可能会导致主线程的卡死,影响整个程序的性能,所以我们要非常小心的处理大量的循环,字符串拼接和浮点运算等cpu密集型任务,合理的利用各种技术把任务丢给子线程或子进程去完成,保持Node.js主线程的畅通。

  线程/进程的使用并不是没有开销的,尽可能减少创建和销毁线程/进程的次数,可以提升我们系统整体的性能和出错的概率。

  最后请不要一味的追求高性能和高并发,因为我们可能不需要系统具有那么大的吞吐率。高效,敏捷,低成本的开发才是项目所需要的,这也是为什么Node.js能够在众多开发语言中脱颖而出的关键。

 参考文献:

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