ノードのマルチプロセッシングとマルチスレッドについて説明する記事

青灯夜游
リリース: 2022-02-28 19:47:38
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この記事では、node.js を理解し、nodeでのマルチプロセスとマルチスレッドを紹介し、マルチプロセスとマルチスレッドを比較します。

ノードのマルチプロセッシングとマルチスレッドについて説明する記事

node.js のマルチプロセスとマルチスレッド

node.jsでは、JavaScript コードの実行は 1 回です-threaded 実行ですが、ノード自体は実際にはマルチスレッドです。

ノードのマルチプロセッシングとマルチスレッドについて説明する記事

#ノード自体は 3 つのレイヤーに分かれています

最初のレイヤー、Node .js 標準ライブラリ、この部分は Javascript で書かれています。つまり、使用中に直接呼び出すことができる API であり、ソース コードの lib ディレクトリで確認できます。

2 番目の層、ノード バインディング、この層は Javascript が基礎となる C/C と通信するための鍵です。前者はバインディングを通じて後者を呼び出し、相互にデータを交換します。は第 1 層および第 3 レベルのブリッジです。

3 番目の層は、Node.js の操作をサポートする鍵であり、C/C によって実装され、ノードによって実装される基礎となるロジックの一部です。

その中で、Libuv の 3 番目の層は、クロスプラットフォーム、スレッド プール、イベント プール、非同期 I/O などの機能を Node.js に提供します。これが Node.js を強力にする鍵となります。

Libuv はイベントループ機構を提供しているため、JavaScript が IO 処理をブロックすることがないため、Node を使用して Web サービスを構築する際に、過剰な IO 量によって他のリクエストが中断されることを心配する必要はありません。ブロックされました。

ただし、非 io タスクの実行は、シングルスレッド実行タスクであるノードのメインスレッドで実行されます。非常に時間のかかる同期コンピューティング タスクがある場合は、他のコードの実行。

const Koa = require('koa'); const app = new Koa(); app.use(async (ctx) => { const url = ctx.request.url; if (url === '/') { ctx.body = {name: 'xxx', age: 14} } if(url==='/compute'){ let sum=0 for (let i = 0; i <100000000000 ; i++) { sum+=i } ctx.body={sum} } }) app.listen(4000, () => { console.log('http://localhost:4000/ start') })
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上記のコードでは、http が

/computeをリクエストすると、ノードは CPU を呼び出して大量の計算を実行します。このとき、他の http リクエストが来ると、ノードは CPU を呼び出します。 、ブロッキングが発生します。

それでは、この問題をどうやって解決すればいいのでしょうか?

解決策は 2 つあります。1 つは

children_processまたはclusterを使用して計算のために複数のプロセスを開始する方法で、もう 1 つはworker_thread# を使用する方法です。 ## 計算のためにマルチスレッドをオンにする

マルチプロセスとマルチスレッドマルチスレッドとマルチプロセスを比較します:

属性 データ CPU、メモリ 破棄と切り替え コーディング 信頼性 分散型 マルチスレッドを使用して、上記のコードの計算問題を解いてください:
複数のプロセス 複数のスレッド 比較
データ共有は複雑であり、IPC が必要です。データは分離されており、同期は簡単です。 プロセス データが共有されるため、データ共有は簡単ですが、同期は複雑です それぞれに独自のメリットがあります
大量のメモリを占有、複雑なスイッチング、低い CPU 使用率 占有量はほとんどありませんメモリ、単純な切り替え、高い CPU 使用率 マルチスレッドの方が優れています
作成、破棄、切り替えは複雑で時間がかかります 作成、破棄、切り替えが簡単で速い マルチスレッドの方が優れている
コーディングが簡単で便利デバッグ コーディング、複雑なデバッグ コーディング、複雑なデバッグ
プロセスは独立して実行され、相互に影響しません スレッドは同じ運命を共有します 複数のプロセスがより優れています
複数のマシン、マルチコアの分散に使用可能、拡張が簡単です マルチコア分散にのみ使用できます マルチプロセスの方が優れています
//api.js const Koa = require('koa'); const app = new Koa(); const {Worker} = require('worker_threads') app.use(async (ctx) => { const url = ctx.request.url; if (url === '/') { ctx.body = {name: 'xxx', age: 14} } if (url === '/compute') { const sum = await new Promise(resolve => { const worker = new Worker(__dirname+'/compute.js') //接收信息 worker.on('message', data => { resolve(data) }) }) ctx.body = {sum} } }) app.listen(4000, () => { console.log('http://localhost:4000/ start') }) //computer.js const {parentPort}=require('worker_threads') let sum=0 for (let i = 0; i <1000000000 ; i++) { sum+=i } //发送信息 parentPort.postMessage(sum)
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こちらが公式ドキュメントです、
worker_threads

https://nodejs.org/dist/latest- v16.x/docs/api/worker_threads.html

複数のプロセスを使用して、上記のコードの計算問題を解決します。
//api.js const Koa = require('koa'); const app = new Koa(); const {fork} = require('child_process') app.use(async (ctx) => { const url = ctx.request.url; if (url === '/') { ctx.body = {name: 'xxx', age: 14} } if (url === '/compute') { const sum = await new Promise(resolve => { const worker =fork(__dirname+'/compute.js') worker.on('message', data => { resolve(data) }) }) ctx.body = {sum} } }) app.listen(4000, () => { console.log('http://localhost:4000/ start') }) //computer.js let sum=0 for (let i = 0; i <1000000000 ; i++) { sum+=i } process.send(sum)
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これは公式ドキュメントです。
child_process

https://nodejs.org/dist/latest-v16.x/docs/api/child_process .html

ノード関連の知識の詳細
nodejs チュートリアル

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ソース:juejin.cn
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