Node中的進(jìn)程和線程怎么實(shí)現(xiàn)

這篇文章主要介紹了Node中的進(jìn)程和線程怎么實(shí)現(xiàn)的相關(guān)知識，內(nèi)容詳細(xì)易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇Node中的進(jìn)程和線程怎么實(shí)現(xiàn)文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。

一、進(jìn)程和線程

1.1、專業(yè)性文字定義

• 進(jìn)程（Process），進(jìn)程是計算機(jī)中的程序關(guān)于某數(shù)據(jù)集合上的一次運(yùn)行活動，是系統(tǒng)進(jìn)行資源分配和調(diào)度的基本單位，是操作系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)，進(jìn)程是線程的容器。

• 線程（Thread），線程是操作系統(tǒng)能夠進(jìn)行運(yùn)算調(diào)度的最小單位，被包含在進(jìn)程之中，是進(jìn)程中的實(shí)際運(yùn)作單位。

1.2、通俗理解

以上描述比較硬，看完可能也沒看懂，還不利于理解記憶。那么我們舉個簡單的例子：

假設(shè)你是某個快遞站點(diǎn)的一名小哥，起初這個站點(diǎn)負(fù)責(zé)的區(qū)域住戶不多，收取件都是你一個人。給張三家送完件，再去李四家取件，事情得一件件做，這叫單線程，所有的工作都得按順序執(zhí)行。
后來這個區(qū)域住戶多了，站點(diǎn)給這個區(qū)域分配了多個小哥，還有個小組長，你們可以為更多的住戶服務(wù)了，這叫多線程，小組長是主線程，每個小哥都是一個線程。
快遞站點(diǎn)使用的小推車等工具，是站點(diǎn)提供的，小哥們都可以使用，并不僅供某一個人，這叫多線程資源共享。
站點(diǎn)小推車目前只有一個，大家都需要使用，這叫沖突。解決的方法有很多，排隊等待或者等其他小哥用完后的通知，這叫線程同步。

總公司有很多站點(diǎn)，各個站點(diǎn)的運(yùn)營模式幾乎一模一樣，這叫多進(jìn)程?？偣窘?strong>主進(jìn)程，各個站點(diǎn)叫子進(jìn)程。
總公司和站點(diǎn)之間，以及各個站點(diǎn)互相之間，小推車都是相互獨(dú)立的，不能混用，這叫進(jìn)程間不共享資源。各站點(diǎn)間可以通過電話等方式聯(lián)系，這叫管道。各站點(diǎn)間還有其他協(xié)同手段，便于完成更大的計算任務(wù)，這叫進(jìn)程間同步。

還可以看看阮一峰的 進(jìn)程與線程的一個簡單解釋。

二、Node.js 中的進(jìn)程和線程

Node.js 是單線程服務(wù)，事件驅(qū)動和非阻塞 I/O 模型的語言特性，使得 Node.js 高效和輕量。優(yōu)勢在于免去了頻繁切換線程和資源沖突；擅長 I/O 密集型操作（底層模塊 libuv 通過多線程調(diào)用操作系統(tǒng)提供的異步 I/O 能力進(jìn)行多任務(wù)的執(zhí)行），但是對于服務(wù)端的 Node.js，可能每秒有上百個請求需要處理，當(dāng)面對 CPU 密集型請求時，因?yàn)槭菃尉€程模式，難免會造成阻塞。

2.1、Node.js 阻塞

我們利用 Koa 簡單地搭建一個 Web 服務(wù)，用斐波那契數(shù)列方法來模擬一下 Node.js 處理 CPU 密集型的計算任務(wù)：

斐波那契數(shù)列，也稱黃金分割數(shù)列，這個數(shù)列從第三項開始，每一項都等于前兩項只和：0、1、1、2、3、5、8、13、21、......

// app.js
const Koa = require('koa')
const router = require('koa-router')()
const app = new Koa()

// 用來測試是否被阻塞
router.get('/test', (ctx) => {
    ctx.body = {
        pid: process.pid,
        msg: 'Hello World'
    }
})
router.get('/fibo', (ctx) => {
    const { num = 38 } = ctx.query
    const start = Date.now()
    // 斐波那契數(shù)列
    const fibo = (n) => {
        return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1
    }
    fibo(num)

    ctx.body = {
        pid: process.pid,
        duration: Date.now() - start
    }
})

app.use(router.routes())
app.listen(9000, () => {
    console.log('Server is running on 9000')
})

執(zhí)行 node app.js 啟動服務(wù)，用 Postman 發(fā)送請求，可以看到，計算 38 次耗費(fèi)了 617ms，換而言之，因?yàn)閳?zhí)行了一個 CPU 密集型的計算任務(wù)，所以 Node.js 主線程被阻塞了六百多毫秒。如果同時處理更多的請求，或者計算任務(wù)更復(fù)雜，那么在這些請求之后的所有請求都會被延遲執(zhí)行。

我們再新建一個 axios.js 用來模擬發(fā)送多次請求，此時將 app.js 中的 fibo 計算次數(shù)改為 43，用來模擬更復(fù)雜的計算任務(wù)：

// axios.js
const axios = require('axios')

const start = Date.now()
const fn = (url) => {
    axios.get(`http://127.0.0.1:9000/${ url }`).then((res) => {
        console.log(res.data, `耗時: ${ Date.now() - start }ms`)
    })
}

fn('test')
fn('fibo?num=43')
fn('test')

可以看到，當(dāng)請求需要執(zhí)行 CPU 密集型的計算任務(wù)時，后續(xù)的請求都被阻塞等待，這類請求一多，服務(wù)基本就阻塞卡死了。對于這種不足，Node.js 一直在彌補(bǔ)。

2.2、master-worker

master-worker 模式是一種并行模式，核心思想是：系統(tǒng)有兩個及以上的進(jìn)程或線程協(xié)同工作時，master 負(fù)責(zé)接收和分配并整合任務(wù)，worker 負(fù)責(zé)處理任務(wù)。

2.3、多線程

線程是 CPU 調(diào)度的一個基本單位，只能同時執(zhí)行一個線程的任務(wù)，同一個線程也只能被一個 CPU 調(diào)用。如果使用的是多核 CPU，那么將無法充分利用 CPU 的性能。

多線程帶給我們靈活的編程方式，但是需要學(xué)習(xí)更多的 Api 知識，在編寫更多代碼的同時也存在著更多的風(fēng)險，線程的切換和鎖也會增加系統(tǒng)資源的開銷。

• worker_threads 工作線程，給 Node.js 提供了真正的多線程能力。

worker_threads 是 Node.js 提供的一種多線程 Api。對于執(zhí)行 CPU 密集型的計算任務(wù)很有用，對 I/O 密集型的操作幫助不大，因?yàn)?Node.js 內(nèi)置的異步 I/O 操作比 worker_threads 更高效。worker_threads 中的 Worker，parentPort 主要用于子線程和主線程的消息交互。

將 app.js 稍微改動下，將 CPU 密集型的計算任務(wù)交給子線程計算：

// app.js
const Koa = require('koa')
const router = require('koa-router')()
const { Worker } = require('worker_threads')
const app = new Koa()

// 用來測試是否被阻塞
router.get('/test', (ctx) => {
    ctx.body = {
        pid: process.pid,
        msg: 'Hello World'
    }
})
router.get('/fibo', async (ctx) => {
    const { num = 38 } = ctx.query
    ctx.body = await asyncFibo(num)
})

const asyncFibo = (num) => {
    return new Promise((resolve, reject) => {
        // 創(chuàng)建 worker 線程并傳遞數(shù)據(jù)
        const worker = new Worker('./fibo.js', { workerData: { num } })
        // 主線程監(jiān)聽子線程發(fā)送的消息
        worker.on('message', resolve)
        worker.on('error', reject)
        worker.on('exit', (code) => {
            if (code !== 0) reject(new Error(`Worker stopped with exit code ${code}`))
        })
    })
}

app.use(router.routes())
app.listen(9000, () => {
    console.log('Server is running on 9000')
})

新增 fibo.js 文件，用來處理復(fù)雜計算任務(wù)：

const { workerData, parentPort } = require('worker_threads')
const { num } = workerData

const start = Date.now()
// 斐波那契數(shù)列
const fibo = (n) => {
    return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1
}
fibo(num)

parentPort.postMessage({
    pid: process.pid,
    duration: Date.now() - start
})

執(zhí)行上文的 axios.js，此時將 app.js 中的 fibo 計算次數(shù)改為 43，用來模擬更復(fù)雜的計算任務(wù)：

可以看到，將 CPU 密集型的計算任務(wù)交給子線程處理時，主線程不再被阻塞，只需等待子線程處理完成后，主線程接收子線程返回的結(jié)果即可，其他請求不再受影響。
上述代碼是演示創(chuàng)建 worker 線程的過程和效果，實(shí)際開發(fā)中，請使用線程池來代替上述操作，因?yàn)轭l繁創(chuàng)建線程也會有資源的開銷。

線程是 CPU 調(diào)度的一個基本單位，只能同時執(zhí)行一個線程的任務(wù)，同一個線程也只能被一個 CPU 調(diào)用。

我們再回味下，本小節(jié)開頭提到的線程和 CPU 的描述，此時由于是新的線程，可以在其他 CPU 核心上執(zhí)行，可以更充分的利用多核 CPU。

2.4、多進(jìn)程

Node.js 為了能充分利用 CPU 的多核能力，提供了 cluster 模塊，cluster 可以通過一個父進(jìn)程管理多個子進(jìn)程的方式來實(shí)現(xiàn)集群的功能。

• child_process 子進(jìn)程，衍生新的 Node.js 進(jìn)程并使用建立的 IPC 通信通道調(diào)用指定的模塊。

• cluster 集群，可以創(chuàng)建共享服務(wù)器端口的子進(jìn)程，工作進(jìn)程使用 child_process 的 fork 方法衍生。

cluster 底層就是 child_process，master 進(jìn)程做總控，啟動 1 個 agent 進(jìn)程和 n 個 worker 進(jìn)程，agent 進(jìn)程處理一些公共事務(wù)，比如日志等；worker 進(jìn)程使用建立的 IPC（Inter-Process Communication）通信通道和 master 進(jìn)程通信，和 master 進(jìn)程共享服務(wù)端口。

新增 fibo-10.js，模擬發(fā)送 10 次請求：

// fibo-10.js
const axios = require('axios')

const url = `http://127.0.0.1:9000/fibo?num=38`
const start = Date.now()

for (let i = 0; i < 10; i++) {
    axios.get(url).then((res) => {
        console.log(res.data, `耗時: ${ Date.now() - start }ms`)
    })
}

可以看到，只使用了一個進(jìn)程，10 個請求慢慢阻塞，累計耗時 15 秒：

接下來，將 app.js 稍微改動下，引入 cluster 模塊：

// app.js
const cluster = require('cluster')
const http = require('http')
const numCPUs = require('os').cpus().length
// const numCPUs = 10 // worker 進(jìn)程的數(shù)量一般和 CPU 核心數(shù)相同
const Koa = require('koa')
const router = require('koa-router')()
const app = new Koa()

// 用來測試是否被阻塞
router.get('/test', (ctx) => {
    ctx.body = {
        pid: process.pid,
        msg: 'Hello World'
    }
})
router.get('/fibo', (ctx) => {
    const { num = 38 } = ctx.query
    const start = Date.now()
    // 斐波那契數(shù)列
    const fibo = (n) => {
        return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1
    }
    fibo(num)

    ctx.body = {
        pid: process.pid,
        duration: Date.now() - start
    }
})
app.use(router.routes())

if (cluster.isMaster) {
    console.log(`Master ${process.pid} is running`)
    
    // 衍生 worker 進(jìn)程
    for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
        cluster.fork()
    }

    cluster.on('exit', (worker, code, signal) => {
        console.log(`worker ${worker.process.pid} died`)
    })
} else {
    app.listen(9000)
    console.log(`Worker ${process.pid} started`)
}

執(zhí)行 node app.js 啟動服務(wù)，可以看到，cluster 幫我們創(chuàng)建了 1 個 master 進(jìn)程和 4 個 worker 進(jìn)程：

通過 fibo-10.js  模擬發(fā)送 10 次請求，可以看到，四個進(jìn)程處理 10 個請求耗時近 9 秒：

當(dāng)啟動 10 個 worker 進(jìn)程時，看看效果：

僅需不到 3 秒，不過進(jìn)程的數(shù)量也不是無限的。在日常開發(fā)中，worker 進(jìn)程的數(shù)量一般和 CPU 核心數(shù)相同。

2.5、多進(jìn)程說明

開啟多進(jìn)程不全是為了處理高并發(fā)，而是為了解決 Node.js 對于多核 CPU 利用率不足的問題。
由父進(jìn)程通過 fork 方法衍生出來的子進(jìn)程擁有和父進(jìn)程一樣的資源，但是各自獨(dú)立，互相之間資源不共享。通常根據(jù) CPU 核心數(shù)來設(shè)置進(jìn)程數(shù)量，因?yàn)橄到y(tǒng)資源是有限的。

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