nodejs入门 多人聊天视频
Node.js 是运行在服务端的 JavaScript,如果你熟悉Javascript,那么你将会很容易的学会Node.js。
下边是nodejs的安装和多人聊天系统, windows环境下
1、安装nodejs
nodejs的官网 https://nodejs.org/en/ 下载nodejs最新版本一步步安装就好。 没有什么可说的。
2、安装完成以后查看当前nodejs的版本和测试nodejs时候成功
查看nodejs版本。 cmd命令行窗口 ---》 node -v
测试nodejs 是否已经已经安装成功,e盘目录下新建文件 test.js
console.log('hello nodejs!');
如果能正常输出hello word 表示nodejs安装成功
3、创建自己的项目e:/chat . 当前聊天系统用到的redis mysql , express socket.io来实现,然后安装对应的模块和功能
mysql、和redis的安装这里不再叙述,网上有很多教程,直接下载安装就行
express 和socket.io 通过npm命令安装。(通过npm安装需要的模块)
npm install express
npm install socket.io
npm install redis
npm install mysql
聊天demo
php 和nodejs 的对比说明:
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的模型:
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: 8124Document Path: /?n=35 Document Length: 8 bytesConcurrency 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] receivedConnection 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 5602Percentage of the requests served within a certain time (ms)50% 553166% 556575% 557780% 558190% 559295% 559798% 560099% 5602100% 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: 8124Document Path: /?n=35 Document Length: 8 bytesConcurrency 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] receivedConnection 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 10504Percentage of the requests served within a certain time (ms)50% 293466% 376375% 452780% 515390% 826195% 971998% 1030899% 10504100% 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jiboprocess.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: 8124Document Path: /?n=35 Document Length: 8 bytesConcurrency 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] receivedConnection 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 7032Percentage of the requests served within a certain time (ms)50% 613666% 656175% 678180% 685790% 696895% 700398% 701799% 7032100% 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:
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:
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: 8124Document Path: /static/jquery.1.7.1.min.js Document Length: 33016 bytesConcurrency 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] receivedConnection 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 1921Percentage of the requests served within a certain time (ms)50% 87366% 87875% 88180% 88590% 91895% 110998% 181599% 1875100% 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: 8124Document Path: /static/jquery.1.7.1.min.js Document Length: 33064 bytesConcurrency 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] receivedConnection 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 9367Percentage of the requests served within a certain time (ms)50% 82566% 90875% 120180% 144690% 182095% 195298% 256099% 3737100% 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。
转载于:https://www.cnblogs.com/haha2012/p/5389248.html
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2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
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2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57