线程和进程是计算机操作系统的基础概念,在程序员中属于高频词汇,那如何理解呢?Node.js 中的进程和线程又是怎样的呢?下面本篇文章就来一起了解一下,希望对大家有所帮助!
线程和进程是计算机操作系统的基础概念,在程序员中属于高频词汇,那如何理解呢?Node中的进程和线程又是怎样的呢?下面本篇文章就来一起了解一下,希望对大家有所帮助!一、进程和线程1.1、专业性文字定义
1.2、通俗理解以上描述比较硬,看完可能也没看懂,还不利于理解记忆。那么我们举个简单的例子: 假设你是某个快递站点的一名小哥,起初这个站点负责的区域住户不多,收取件都是你一个人。给张三家送完件,再去李四家取件,事情得一件件做,这叫单线程,所有的工作都得按顺序执行。 后来这个区域住户多了,站点给这个区域分配了多个小哥,还有个小组长,你们可以为更多的住户服务了,这叫多线程,小组长是主线程,每个小哥都是一个线程。 快递站点使用的小推车等工具,是站点提供的,小哥们都可以使用,并不仅供某一个人,这叫多线程资源共享。 站点小推车目前只有一个,大家都需要使用,这叫冲突。解决的方法有很多,排队等待或者等其他小哥用完后的通知,这叫线程同步。 总公司有很多站点,各个站点的运营模式几乎一模一样,这叫多进程。总公司叫主进程,各个站点叫子进程。 还可以看看阮一峰的 进程与线程的一个简单解释。 二、Node.js 中的进程和线程Node.js 是单线程服务,事件驱动和非阻塞 I/O 模型的语言特性,使得 Node.js 高效和轻量。优势在于免去了频繁切换线程和资源冲突;擅长 I/O 密集型操作(底层模块 libuv 通过多线程调用操作系统提供的异步 I/O 能力进行多任务的执行),但是对于服务端的 Node.js,可能每秒有上百个请求需要处理,当面对 CPU 密集型请求时,因为是单线程模式,难免会造成阻塞。 2.1、Node.js 阻塞我们利用 Koa 简单地搭建一个 Web 服务,用斐波那契数列方法来模拟一下 Node.js 处理 CPU 密集型的计算任务: 斐波那契数列,也称黄金分割数列,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() // 用来测试是否被阻塞 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() // 斐波那契数列 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') }) 执行 我们再新建一个 axios.js 用来模拟发送多次请求,此时将 app.js 中的 fibo 计算次数改为 43,用来模拟更复杂的计算任务: // 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, `耗时: ${ Date.now() - start }ms`) }) } fn('test') fn('fibo?num=43') fn('test') 可以看到,当请求需要执行 CPU 密集型的计算任务时,后续的请求都被阻塞等待,这类请求一多,服务基本就阻塞卡死了。对于这种不足,Node.js 一直在弥补。 2.2、master-workermaster-worker 模式是一种并行模式,核心思想是:系统有两个及以上的进程或线程协同工作时,master 负责接收和分配并整合任务,worker 负责处理任务。 2.3、多线程线程是 CPU 调度的一个基本单位,只能同时执行一个线程的任务,同一个线程也只能被一个 CPU 调用。如果使用的是多核 CPU,那么将无法充分利用 CPU 的性能。 多线程带给我们灵活的编程方式,但是需要学习更多的 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增加系统资源的开销。
worker_threads 是 Node.js 提供的一种多线程 Api。对于执行 CPU 密集型的计算任务很有用,对 I/O 密集型的操作帮助不大,因为 Node.js 内置的异步 I/O 操作比 worker_threads 更高效。worker_threads 中的 Worker,parentPort 主要用于子线程和主线程的消息交互。 将 app.js 稍微改动下,将 CPU 密集型的计算任务交给子线程计算: // app.js const Koa = require('koa') const router = require('koa-router')() const { Worker } = require('worker_threads') const app = new Koa() // 用来测试是否被阻塞 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) => { // 创建 worker 线程并传递数据 const worker = new Worker('./fibo.js', { workerData: { num } }) // 主线程监听子线程发送的消息 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,用来处理复杂计算任务: const { workerData, parentPort } = require('worker_threads') const { num } = workerData const start = Date.now() // 斐波那契数列 const fibo = (n) => { return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1 } fibo(num) parentPort.postMessage({ pid: process.pid, duration: Date.now() - start }) 执行上文的 axios.js,此时将 app.js 中的 fibo 计算次数改为 43,用来模拟更复杂的计算任务: 可以看到,将 CPU 密集型的计算任务交给子线程处理时,主线程不再被阻塞,只需等待子线程处理完成后,主线程接收子线程返回的结果即可,其他请求不再受影响。 线程是 CPU 调度的一个基本单位,只能同时执行一个线程的任务,同一个线程也只能被一个 CPU 调用。 我们再回味下,本小节开头提到的线程和 CPU 的描述,此时由于是新的线程,可以在其他 CPU 核心上执行,可以更充分的利用多核 CPU。 2.4、多进程Node.js 为了能充分利用 CPU 的多核能力,提供了 cluster 模块,cluster 可以通过一个父进程管理多个子进程的方式来实现集群的功能。
cluster 底层就是 child_process,master 进程做总控,启动 1 个 agent 进程和 n 个 worker 进程,agent 进程处理一些公共事务,比如日志等;worker 进程使用建立的 IPC(Inter-Process Communication)通信通道和 master 进程通信,和 master 进程共享服务端口。 新增 fibo-10.js,模拟发送 10 次请求: // 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, `耗时: ${ Date.now() - start }ms`) }) } 可以看到,只使用了一个进程,10 个请求慢慢阻塞,累计耗时 15 秒: 接下来,将 app.js 稍微改动下,引入 cluster 模块: // app.js const cluster = require('cluster') const http = require('http') const numCPUs = require('os').cpus().length // const numCPUs = 10 // worker 进程的数量一般和 CPU 核心数相同 const Koa = require('koa') const router = require('koa-router')() const app = new Koa() // 用来测试是否被阻塞 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() // 斐波那契数列 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 进程 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`) } 执行 通过 fibo-10.js 模拟发送 10 次请求,可以看到,四个进程处理 10 个请求耗时近 9 秒: 当启动 10 个 worker 进程时,看看效果: 仅需不到 3 秒,不过进程的数量也不是无限的。在日常开发中,worker 进程的数量一般和 CPU 核心数相同。 2.5、多进程说明开启多进程不全是为了处理高并发,而是为了解决 Node.js 对于多核 CPU 利用率不足的问题。 三、总结1、大部分通过多线程解决 CPU 密集型计算任务的方案都可以通过多进程方案来替代; 更多node相关知识,请访问:nodejs 教程! 以上就是进程和线程如何理解?Node.js中的进程和线程是怎样的?的详细内容,更多请关注模板之家(www.mb5.com.cn)其它相关文章! |