本文测试使用环境: 系统:macOS Mojave 10.14.2 CPU:4 核 2.3 GHz Node: 10.15.1
一般人理解 Node 是单线程的,所以 Node 启动后线程数应该为 1,我们做实验看一下。
setInterval(() => {
console.log(new Date().getTime())
}, 3000)
可以看到 Node 进程占用了 7 个线程。为什么会有 7 个线程呢?
我们都知道,Node 中最核心的是 v8 引擎,在 Node 启动后,会创建 v8 的实例,这个实例是多线程的。
所以大家常说的 Node 是单线程的指的是 JavaScript 的执行是单线程的,但 Javascript 的宿主环境,无论是 Node 还是浏览器都是多线程的。
Node 有两个编译器: full-codegen:简单快速地将 js 编译成简单但是很慢的机械码。 Crankshaft:比较复杂的实时优化编译器,编译高性能的可执行代码。
还是上面那个例子,我们在定时器执行的同时,去读一个文件:
const fs = require('fs')
setInterval(() => {
console.log(new Date().getTime())
}, 3000)
fs.readFile('./index.html', () => {})
线程数量变成了 11 个,这是因为在 Node 中有一些 IO 操作(DNS,FS)和一些 CPU 密集计算(Zlib,Crypto)会启用 Node 的线程池,而线程池默认大小为 4,因为线程数变成了 11。
我们可以手动更改线程池默认大小:
process.env.UV_THREADPOOL_SIZE = 64
一行代码轻松把线程变成 71 😊
Node 的单线程也带来了一些问题,比如对 cpu 利用不足,某个未捕获的异常可能会导致整个程序的退出等等。因为 Node 中提供了 cluster 模块,cluster 实现了对 child_process 的封装,通过 fork 方法创建子进程的方式实现了多进程模型。比如我们最常用到的 pm2 就是其中最优秀的代表。
我们看一个 cluster 的 demo:
const cluster = require('cluster');
const http = require('http');
const numCPUs = require('os').cpus().length;
if (cluster.isMaster) {
console.log(`主进程 ${process.pid} 正在运行`);
for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
cluster.fork();
}
cluster.on('exit', (worker, code, signal) => {
console.log(`工作进程 ${worker.process.pid} 已退出`);
});
} else {
// 工作进程可以共享任何 TCP 连接。
// 在本例子中,共享的是 HTTP 服务器。
http.createServer((req, res) => {
res.writeHead(200);
res.end('Hello World');
}).listen(8000);
console.log(`工作进程 ${process.pid} 已启动`);
}
这个时候看下活动监视器:
一共有 9 个进程,其中一个主进程,cpu 个数 * cpu 核数 = 2 * 4 = 8 个 子进程。
所以无论 child_process 还是 cluster,都不是多线程模型,而是多进程模型。虽然开发者意识到了单线程模型的问题,但是没有从根本上解决问题,而且提供了一个多进程的方式来模拟多线程。从前面的实验可以看出,虽然 Node (V8)本身是具有多线程的能力的,但是开发者并不能很好的利用这个能力,更多的是由 Node 底层提供的一些方式来使用多线程。Node 官方说:
You can use the built-in Node Worker Pool by developing a C++ addon. On older versions of Node, build your C++ addon using NAN, and on newer versions use N-API. node-webworker-threads offers a JavaScript-only way to access Node’s Worker Pool.
但是对于 JavaScript 开发者,一直没有一个标准的、好用的方式来使用 Node 的多线程能力。
直到 Node 10.5.0 的发布,官方才给出了一个实验性质的模块 worker_threads 给 Node 提供真正的多线程能力。
先看下简单的 demo:
const {
isMainThread,
parentPort,
workerData,
threadId,
MessageChannel,
MessagePort,
Worker
} = require('worker_threads');
function mainThread() {
for (let i = 0; i < 5; i++) {
const worker = new Worker(__filename, { workerData: i });
worker.on('exit', code => { console.log(`main: worker stopped with exit code ${code}`); });
worker.on('message', msg => {
console.log(`main: receive ${msg}`);
worker.postMessage(msg + 1);
});
}
}
function workerThread() {
console.log(`worker: workerDate ${workerData}`);
parentPort.on('message', msg => {
console.log(`worker: receive ${msg}`);
}),
parentPort.postMessage(workerData);
}
if (isMainThread) {
mainThread();
} else {
workerThread();
}
上述代码在主线程中开启五个子线程,并且主线程向子线程发送简单的消息。
由于 worker_thread 目前仍然处于实验阶段,所以启动时需要增加 --experimental-worker
flag,运行后观察活动监视器:
不多不少,正好多了五个子线程。😊
worker_thread 核心代码
worker_thread 模块中有 4 个对象和 2 个类。
threadId === 0
进行判断的。来看一个进程通信的例子:
const assert = require('assert');
const {
Worker,
MessageChannel,
MessagePort,
isMainThread,
parentPort
} = require('worker_threads');
if (isMainThread) {
const worker = new Worker(__filename);
const subChannel = new MessageChannel();
worker.postMessage({ hereIsYourPort: subChannel.port1 }, [subChannel.port1]);
subChannel.port2.on('message', (value) => {
console.log('received:', value);
});
} else {
parentPort.once('message', (value) => {
assert(value.hereIsYourPort instanceof MessagePort);
value.hereIsYourPort.postMessage('the worker is sending this');
value.hereIsYourPort.close();
});
}
更多详细用法可以查看官方文档。
根据大学课本上的说法:“进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位”,这句话应付考试就够了,但是在实际工作中,我们还是要根据需求合理选择。
下面对比一下多线程与多进程:
属性 | 多进程 | 多线程 | 比较 |
---|---|---|---|
数据 | 数据共享复杂,需要用IPC;数据是分开的,同步简单 | 因为共享进程数据,数据共享简单,同步复杂 | 各有千秋 |
CPU、内存 | 占用内存多,切换复杂,CPU利用率低 | 占用内存少,切换简单,CPU利用率高 | 多线程更好 |
销毁、切换 | 创建销毁、切换复杂,速度慢 | 创建销毁、切换简单,速度很快 | 多线程更好 |
coding | 编码简单、调试方便 | 编码、调试复杂 | 多进程更好 |
可靠性 | 进程独立运行,不会相互影响 | 线程同呼吸共命运 | 多进程更好 |
分布式 | 可用于多机多核分布式,易于扩展 | 只能用于多核分布式 | 多进程更好 |
上述比较仅表示一般情况,并不绝对。
work_thread 让 Node 有了真正的多线程能力,算是不小的进步。