深入浅析Node.js单线程模型

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Node.js采用 事件驱动 和 异步I/O 的方式,实现了一个单线程、高并发的运行时环境,而单线程就意味着同一时间只能做一件事,那么Node.js如何利用单线程来实现高并发和异步I/O?本文将围绕这个问题来探讨Node.js的单线程模型:

1、高并发

一般来说,高并发的解决方案就是多线程模型,服务器为每个客户端请求分配一个线程,使用同步I/O,系统通过线程切换来弥补同步I/O调用的时间开销,比如Apache就是这种策略,由于I/O一般都是耗时操作,因此这种策略很难实现高性能,但非常简单,可以实现复杂的交互逻辑。

而事实上,大多数网站的服务器端都不会做太多的计算,它们只是接收请求,交给其它服务(比如从数据库读取数据),然后等着结果返回再发给客户端。因此,Node.js针对这一事实采用了单线程模型来处理,它不会为每个接入请求分配一个线程,而是用一个主线程处理所有的请求,然后对I/O操作进行异步处理,避开了创建、销毁线程以及在线程间切换所需的开销和复杂性。

2、事件循环

Node.js 在主线程中维护了一个事件队列,当接收到请求后,就将请求作为一个事件放入该队列中,然后继续接收其他请求。当主线程空闲时(没有请求接入时),就开始循环事件队列,检查队列中是否有要处理的事件,这时要分两种情况:如果是非I/O任务,就亲自处理,并通过回调函数返回到上层调用;如果是I/O任务,就从线程池中拿出一个线程来执行这个事件,并指定回调函数,然后继续循环队列中的其他事件。当线程中的I/O任务完成后,就执行指定的回调函数,并把这个完成的事件放到事件队列的尾部,等待事件循环,当主线程再次循环到该事件时,就直接处理并返回给上层调用。 这个过程就叫事件循环(Event Loop),如下图所示:

这个图是整个Node.js的运行原理,从左到右,从上到下,Node.js被分成了四层,分别是应用层、V8引擎层、Node API层 和 LIBUV层,

应用层: 即Javascript交互层,常见的就是Node.js的模块,比如 http,fs
V8引擎层: 即利用V8引擎来解析Javascript语法,进而和下层API交互
NodeAPI层: 为上层模块提供系统调用,一般是由C语言来实现,和操作系统进行交互
LIBUV层: 即Event Loop,是Node.js实现异步的核心,由LIBUV库来实现,而LIBUV中的线程池是由操作系统内核接受管理的。

从上述理解来看,Node.js的单线程仅仅是指Javascript运行在单线程中,而并非Node.js是单线程,在Node中,无论是Linux平台还是Windows平台,内部都是通过线程池来完成IO操作,而LIBUV就是针对不同平台的差异性实现了统一调用。

3、事件驱动

总结上面的过程可以发现,Node.js的核心是使用事件驱动模式实现了异步I/O,为了更具体、更清晰的理解和接受这个事实,我们用代码来描述Node.js的事件驱动模型:

3.1、事件队列

首先,我们需要定义一个事件队列,既然是队列,那就是一个先进先出(FIFO)的数据结构,我们用JS的数组来描述,如下:

/**
 * 定义事件队列
 * 入队:unshfit()
 * 出队:pop()
 * 空队列:length == 0
 */
eventQueue:[],

为了方便理解,我们规定:数组的第一个元素是队列的尾部,数组的最后一个元素是队列的头部, unshfit 就是在尾部插入一个元素,pop就是从头部弹出一个元素,这样就实现了一个简单的队列。

3.2、接收请求

定义一个总的入口来接收用户请求,如下所示:

/**
 * 接收用户请求
 * 每一个请求都会进入到该函数
 * 传递参数request和response
 */
processHttpRequest:function(request,response){
   
  //定义一个事件对象
  var event = createEvent({
    params:request.params, //传递请求参数
    result:null, //存放请求结果
    callback:function(){} //指定回调函数
  });
 
  //在队列的尾部添加该事件 
  eventQueue.unshift(event);
},

这个函数很简单,就是把用户的请求包装成事件,放到队列里,然后继续接收其他请求。

3.3、事件循环

当主线程处于空闲时就开始循环事件队列,所以,我们再定义一个事件循环的函数:

/**
 * 事件循环主体,主线程择机执行
 * 循环遍历事件队列
 * 处理事件
 * 执行回调,返回给上层
 */
eventLoop:function(){
  //如果队列不为空,就继续循环
  while(this.eventQueue.length > 0){
    //从队列的头部拿出一个事件
    var event = this.eventQueue.pop();
    //如果是IO任务
    if(isIOTask(event)){
      //从线程池里拿出一个线程
      var thread = getThreadFromThreadPool();
      //交给线程处理
      thread.handleIOTask(event)
    }else {
      //非IO任务处理后,直接返回结果
      var result = handleEvent(event);
      //最终通过回调函数返回给V8,再由V8返回给应用程序
      event.callback.call(null,result);
    }
  }
},

主线程不停的检测事件队列,对于IO任务就交给线程池来处理,非IO任务就自己处理并返回。

3.4、线程池

线程池接到任务以后,直接处理IO操作,比如读取数据库:

当IO

/**
 * 处理IO任务
 * 完成后将事件添加到队列尾部
 * 释放线程
 */
handleIOTask:function(event){
  //当前线程
  var curThread = this;
 
  //操作数据库
  var optDatabase = function(params,callback){
    var result = readDataFromDb(params);
    callback.call(null,result)
  };
   
  //执行IO任务
  optDatabase(event.params,function(result){
    //返回结果存入事件对象中
    event.result = result;
 
    //IO完成后,将不再是耗时任务
    event.isIOTask = false;
     
    //将该事件重新添加到队列的尾部
    this.eventQueue.unshift(event);
     
    //释放当前线程
    releaseThread(curThread)
  })
}

任务完成以后就执行回调,把请求结果存入事件中,并将该事件重新放入队列中,等待循环,最后释放线程。当主线程再次循环到该事件时,就直接处理了。

4、Node.js软肋

以上四步简单描述了Node.js事件驱动模型,至此,我们对Node.js应该有了一个简单而又清晰的认识,但Node.js 并不是什么都能做。

上面提到,如果是I/O任务,Nodejs就把任务交给线程池来异步处理,高效简单,因此Node.js适合处理I/O密集型任务,但不是所有的任务都是I/O密集型任务,当碰到CPU密集型任务时,就是只用CPU计算的操作,比如要对数据加解密(node.bcrypt.js),数据压缩和解压(node-tar),这时Node.js就会亲自处理,一个一个的计算,前面的任务没有执行完,后面的任务只能干等着,如下图所示:

在事件队列中,如果前面的CPU计算任务没有完成,那么后面的任务就会被阻塞,出现响应缓慢的情况,如果操作系统本身就是单核,那也就算了,但现在大部分服务器都是多CPU或多核的,而Node.js只有一个EventLoop,也只占用一个CPU/内核,当Node.js被CPU密集型任务占用,导致其他任务被阻塞时,却还有CPU/内核处理闲置状态,造成资源浪费。因此Node.js不适合CPU密集型任务。

5、Node.js适用场景

5.1、RESTful API

这是适合 Node 的理想情况,因为您可以构建它来处理数万条连接。它仍然不需要大量逻辑;它本质上只是从某个数据库中查找一些值并将它们组成一个响应。由于响应是少量文本,入站请求也是少量的文本,因此流量不高,一台机器甚至也可以处理最繁忙的公司的 API 需求。

5.2、实时程序

比如聊天服务,聊天应用程序是最能体现 Node.js 优点的例子:轻量级、高流量并且能良好的应对跨平台设备上运行密集型数据(虽然计算能力低)。同时,聊天也是一个非常值得学习的用例,因为它很简单,并且涵盖了目前为止一个典型的 Node.js 会用到的大部分解决方案。

以上所述是小编给大家介绍的Node.js单线程模型,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!

到此这篇关于深入浅析Node.js单线程模型就介绍到这了。是年夜山就有高度和坡度,是江河就有宽度和深度,是人就存在不足和毛病。更多相关深入浅析Node.js单线程模型内容请查看相关栏目,小编编辑不易,再次感谢大家的支持!

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