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掌握 Node.js 效能:釋放工作執行緒與叢集的力量 — Hoai Nho

Barbara Streisand
發布: 2024-10-21 16:40:02
原創
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Node.js 因單執行緒而聞名,利用事件循環有效處理非同步操作。然而,處理 CPU 密集型任務或利用多個 CPU 核心需要更進階的方法:工作執行緒叢集。本文深入探討這些技術,提供清晰的解釋可以直接使用的實用程式碼範例

Mastering Node.js Performance: Unlock the Power of Worker Threads and Clustering — Hoai Nho

1。概述:為什麼要使用工作線程和叢集?

  • 工作執行緒:並行運行CPU密集型程式碼而不阻塞事件循環。
  • 叢集:透過產生多個執行個體(進程)以利用多個CPU核心來擴充應用程式。

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這兩種技術都解決了可擴展性和性能,但它們有所不同:

  • 工作執行緒:最適合單一行程內的繁重運算。
  • 叢集:最適合透過產生多個進程來分配負載來處理高流量。

2。事件循環與多執行緒的需求

Node.js 中的 事件循環 是單執行緒的。雖然它非常適合 I/O 密集型任務,但它很難處理 CPU 密集型操作,例如影像處理、加密或複雜計算。如果沒有多線程,這些操作會阻塞事件循環,從而影響效能。

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3。 Node.js 中的工作執行緒

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工作執行緒允許我們在多個執行緒上執行 JavaScript 程式碼,防止主執行緒被阻塞。

範例:使用工作執行緒進行影像壓縮

此範例示範如何使用工作執行緒來壓縮映像而不阻塞主事件循環。

第1步:安裝sharp進行影像處理。

第 2 步:建立 image-worker.js(工作代碼)。

第3步:主執行緒使用worker_threads中的Worker。

如何運作

  • 主執行緒將映像壓縮任務卸載到工作執行緒
  • 事件循環保持空閒來處理其他任務。
  • 當工作執行緒完成時,它會向主執行緒發送一條訊息。

4。 Node.js 中的叢集

叢集涉及產生 Node.js 進程的多個實例,利用所有可用的 CPU 核心。這在高流量網路伺服器中特別有用。

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範例:使用叢集的簡單 HTTP 伺服器

此範例顯示如何使用 cluster 模組建立可擴充的 HTTP 伺服器。

如何運作

  • 主程序依照CPU核心數量分叉子程序(worker)。
  • 工作人員共用相同的連接埠(在本例中為 3000)來處理傳入請求。
  • 如果工作執行緒崩潰,叢集模組會自動重新啟動它,確保可靠性。

5。工作執行緒或叢集之間的通訊

工人溝通(Pub/Sub 模式)

工作執行緒與主執行緒透過訊息傳遞進行通訊-類似Pub/Sub模型。在上面的映像壓縮範例中,工作執行緒使用parentPort.postMessage()將狀態更新傳送到主執行緒。

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您可以使用 Redis Pub/Sub訊息佇列(如 RabbitMQ)在叢集或執行緒之間進行更進階的通訊

6。何時使用工作線程與集群?

Aspect Worker Threads Clustering
Use case CPU-intensive tasks High-traffic applications
Execution Runs within a single process Spawns multiple processes
Performance Avoids blocking the event loop Utilizes multiple CPU cores
Communication Message passing between threads Message passing between processes
Fault Tolerance Limited to process-level recovery Can restart individual processes

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使用範例

  • 工作執行緒:影像壓縮、資料加密、機器學習模型推理。
  • 叢集:負載平衡的 HTTP 伺服器、每秒處理數千個請求的 API。

7。使用工作執行緒和叢集的最佳實踐

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  • 正常關閉:確保工作執行緒或叢集正常退出,以防止資料遺失。
  • 健康檢查:監視工作進程並在崩潰時自動重新啟動它們。
  • 資源管理:限制記憶體和CPU的使用,以防止工人壓垮系統。
  • 通訊策略:使用Redis或NATS在叢集之間進行進階訊息傳遞。

8。結論

工作執行緒叢集都是強大的工具,可以提高Node.js應用程式中效能和可擴充性。工作執行緒最適合CPU 密集型任務,而不會阻塞事件循環,而叢集允許您跨多個 CPU 核心等級擴展 Web 伺服器

透過了解差異並為您的用例選擇正確的方法,您可以顯著提高應用程式的吞吐量彈性

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來源:dev.to
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