聊聊Node中的非同步實作與事件驅動

這篇文章帶大家了解一下Node中的非同步實作與事件驅動，希望對大家有幫助！

Node的特點

#電腦中的一些任務一般可以分割為兩個類別，一個類別叫做IO密集型，一個叫做運算密集型；對於運算密集型的任務，只能不斷榨乾CPU的效能，但是對於IO密集型的任務來說，理想情況下卻並不需要，只需要通知IO設備進行處理，過一段時間再來拿去數據就好了。 【相關教學推薦：nodejs影片教學 、程式設計影片】

對於某些場景有一些互不相關的任務需要完成，現行的主流方法有以下兩種：

• 多執行緒並行完成：多執行緒的代價在於建立執行緒和執行緒上下文切換的開銷較大。另外，在複雜的業務中，多執行緒程式設計經常面臨鎖定、狀態同步等問題；
• 單執行緒順序執行：易於表達，但串列執行的缺點在於效能，任意一個略慢的任務都會導致後續程式碼被群組設

Node是如何實現非同步的

剛才講了node在多工處理的方案，但是node內部想要實現卻不容易，下面介紹作業系統的幾個概念，方面後續大家更好理解，後面再說一講異步的實作以及node的事件循環機制：

阻塞IO與非阻塞IO

##阻塞IO：應用層面發起IO呼叫之後，就一直等待數據，等作業系統核心層面完成所有操作後，呼叫才結束；

作業系統中一切皆文件，輸入輸出設備同樣被抽象化為了文件，核心在執行IO操作時，透過

文件描述符進行管理

#非阻塞IO：差異為呼叫後立即返回一個文件描述符，並不等待，這時候CPU的時間片就可以用來處理其他事務，之後可以透過這個檔案描述子進行結果的取得；

read
• ：最原始、效能最低的一種，透過重複檢查IO狀態來完成完整資料的取得
select
• ：透過對檔案描述子上的事件狀態來進行判斷，相對來說消耗更少；缺點就是它採用了一個1024長度的陣列來存儲狀態，所以它最多可以同時檢查1024個檔案描述符
poll
• ：由於select的限制，poll改進為鍊錶的存儲方式，其他的基本上都一致；但是當檔案描述符較多的時候，它的性能還是非常低下的
#eopll
• ：該方案是linux下效率最高的IO事件通知機制，在進入輪詢的時候如果沒有檢查IO事件，將會進行休眠，直到事件發生將它喚醒
kqueue
• ：與epoll 類似，不過僅在FreeBSD系統下存在
儘管

#利用了事件來降低對CPU的耗用，但休眠期間CPU幾乎是閒置的；我們期待的非同步IO應該是應用程式發起非阻塞調用，無須透過遍歷或事件喚醒等方式輪詢，可以直接處理下一個任務，只需IO完成後透過訊號或回調將資料傳遞給應用程式即可。

先說結論，

對非同步IO的實作是透過多執行緒實現的。可能會混淆的地方就是node內部雖然是多執行緒的，但是我們程式設計師開發的JavaScript程式碼卻只是運行在單一執行緒上的。 <p><code>node透過部分執行緒進行阻塞IO或非阻塞IO加上輪詢技術來完成資料獲取，讓一個執行緒進行計算處理，透過執行緒之間的通訊將IO得到的資料傳遞，這就輕鬆實現了非同步IO的模擬。

除了非同步IO，電腦中的其他資源也適用，因為linux中一切皆文件，磁碟、硬體、套接字等幾乎所有電腦資源都被抽象化為了文件，接下來介紹對電腦資源的呼叫都以IO為例子。

事件循環

在進程啟動時，node便會建立一個類似與while(true)的循環，每執行一次循環體的過程我們成為Tick；

下方為node中事件循環流程圖：

很簡單的一張圖，簡單解釋一下：就是每次都從IO觀察者裡面獲取執行完成的事件（是個請求對象，簡單理解就是包含了請求中產生的一些數據），然後沒有回調函數的話就繼續取出下一個事件（請求物件），有回呼就執行回呼函數

#非同步IO細節

#註：不同平台有不同的細節實現，這張圖隱藏了相關平台相容細節，例如windows下使用IOCP中的

提交執行狀態，透過GetQueuedCompletionStatus取得執行完成的請求，並且IOCP內部實作了執行緒池的細節，而linux等平台透過eopll實作這個過程，並在

下自實作了執行緒池
• setTimtout與setInterval
• #除了IO等電腦資源需要非同步呼叫之外，
node
• 本身還存在一些與非同步IO無關的一些其他非同步API：

#setTimeout

setInterval

• #setImmediateprocess.nextTick
該小節先來解前面兩個api

只是不需要IO執行緒池的參與

：##setTimtout$與所建立的計時器會被插入到定時器觀察者內部的一個紅黑樹中每次tick執行的時候，會從那個紅黑樹中迭代取出定時器對象，檢查是否超過定時時間如果超過，就將這個事件（請求對象）推入到事件隊列中，在事件循環中執行其中的回調函數{\mathrm{紅黑樹：這裡簡單提一下，就是一種特殊化的平衡二元樹，可以自平衡，查找效率基本上就是該二叉樹的深度了}}_{\mathrm{}}O$o

node中的IO執行緒池是用來呼叫IO並等待資料回傳（看具體實作）的一種方式，它使JavaScript單執行緒得以異步呼叫IO，並且不需要等待IO執行完成（因為是IO線程池做了），並且能獲取到最終的資料（透過觀察者模式：IO觀察者從線程池獲取執行完成的事件，事件循環機制執行後續的回呼函數）

上述這段話可能有點簡略，如果你還不明白，可以看下之前的那幾種圖~

process .nextTick與setImmediate

這兩個函數都是代表立即非同步執行一個函數，那為什麼不用setTimeout(() => { . .. }, 0)來完成呢？

• 定時器精確度不夠
• 計時器使用紅黑樹來建立定時器物件和迭代操作，浪費效能
• 即process.nextTick更加輕量

輕量具體來說：我們在每次呼叫process.nextTick的時候，只會將回調函數放入佇列中，在下一輪Tick時取出執行。定時器中採用紅黑樹的方式時$O(log_2n)$#，nextTick為$O\#\#((\mathrm{}1)$

#那process.nextTick與setImmediate

• process.nextTick的回呼執行優先權高於setImmediate

#process.nextTick的回呼函數保存在一個陣列中，每輪事件循環下全部執行，setImmediate的結果則是保存在鍊錶中，每輪迴圈依序執行第一個回調注意：之所以process.nextTick的回呼執行優先權高於setImmediate，因為事件循環對觀察者的檢查是有順序的， process.nextTick屬於idle觀察者，

屬於check觀察者。

#高效能伺服器

node

JavaScrpt
• 層面上有傳入對應的回呼函數，這些回呼函數就會在事件循環中執行（處理這些網路請求）
• 常見的伺服器模型：

每進程-->每個請求每個執行緒-->每個請求

經典問題--雪崩問題的解決：

問題描述：伺服器在剛啟動時，快取無數據，如果訪問量龐大，同一條SQL #會被傳送到資料庫中反覆查詢，影響效能。

解決方案：

const proxy = new events.EventEmitter();
let status = "ready"; // 状态锁，避免反复查询

const select = function(callback) {
    proxy.once("selected", callback);  // 绑定一个只执行一次名为selected的事件
    if(status === "ready") {
        status = "pending";
        // sql
        db.select("SQL", (res) => {
            proxy.emit("selected", res); // 触发事件,返回查询数据
            status = "ready";
        })
    }
}

使用once將所有請求的回呼都壓入了事件佇列中，利用其只執行一次就會將監視器移除的特點，保證每一個回呼函數只會被執行一次。對於相同的SQL語句，保證在同一個查詢開始到結束的過程中永遠只有一次。新到來的相同呼叫只需在佇列中等待資料就緒即可，一旦查詢到結果，得到的結果就可以被這些呼叫共同使用。

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