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Node.js原理

在一个拥有 8 GB RAM 的系统上,理论上最大的并发连接数量是 4,000 个用户。随着您的客户群的增长,如果希望您的 Web 应用程序支持更多用户,那么,您必须添加更多服务器。...所以在传统的后台开发中,整个 Web 应用程序架构(包括流量、处理器速度和内存速度)中的瓶颈是:服务器能够处理的并发连接的最大数量。这个不同的架构承载的并发数量是不一致的。...Node.js能做什么 借用一句经典的描述Node.js的话:正如 JavaScript 为客户端而生,Node.js 为网络而生。...运行原理分析 当我们搜索Node.js时,夺眶而出的关键字就是 “单线程,异步I/O,事件驱动”,应用程序的请求过程可以分为俩个部分:CPU运算和I/O读写,CPU计算速度通常远高于磁盘读写速度,这就导致...所以在大并发时,多线程结构还是无法做到强大的伸缩性。 那么是否可以另辟蹊径呢?!

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    Node.js运行原理、高并发性能测试对比及生态圈汇总

    ,那么你将会很容易的学会Node.js 当然,如果你是后端程序员,想部署一些高性能的服务,那么学习Node.js也是一个非常好的选择 Node.JS适合运用在高并发、I/O密集、少量业务逻辑的场景...因此,对CPU要求比较高的CPU密集型任务多的话,就有可能会造成号称高性能,适合高并发node.js服务器反应缓慢。...高并发下性能对比,Apache、Nginx 与 Node.js 之争 高并发下的性能测试对比: 参考文章 : 巨头终极对决,Apache、Nginx 与 Node.js 之争 所有的测试都在本地运行...还有一个相当惊人的事实是,在特定的用户并发数和请求数下,Node.js 可以比 Nginx 和 Apache 更快。...和 Apache、Nginx 不同的是,Node.js 似乎对用户的并发数不太敏感,尤其是在集群节点。

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    Node.js的底层原理

    前言:本文根据最近做的一次分享整理而成,希望能帮忙大家深入理解Node.js的一些原理和实现。 大家好,我是一名Node.js爱好者,今天我分享的主题是Node.js的底层原理。...在大前端的趋势下,Node.js不仅拓展了前端的技术范围,同时,扮演的角色也越来越重要,深入了解和理解技术的底层原理,才能更好地为业务赋能。 今天分享的内容主要分为两大部分。...第一部分是Node.js的基础和架构, 第二部分是Node.js核心模块的实现。...一 Node.js基础和架构 Node.js的组成 Node.js代码架构 Node.js启动过程 Node.js事件循环 二 Node.js核心模块的实现 进程和进程间通信...2 当我们发起一个dns操作的时候,Node.js会调用cares的接口,cares接口会创建一个socket并发起一个dns查询,接着通过状态变更回调把socket传给Node.js

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    Node.js 的底层原理

    前言:之前分享了 Node.js 的底层原理,主要是简单介绍了 Node.js 的一些基础原理和一些核心模块的实现,本文从 Node.js 整体方面介绍 Node.js 的底层原理。...第一部分是首先介绍一下 Node.js 的组成和代码架构。然后介绍一下 Node.js 中的 Libuv, 还有 V8 和模块加载器。最后介绍一下 Node.js 的服务器架构。...1 Node.js 的组成和代码架构 下面先来看一下Node.js 的组成。Node.js 主要是由 V8、Libuv 和一些第三方库组成。 1. V8 我们都比较熟悉,它是一个 JS 引擎。...另外 Node.js 里面还引用了很多第三方库,比如 DNS 解析库,还有 HTTP 解析器等等。 接下来看一下 Node.js 代码整体的架构。...最后我们来看一下 Node.js 作为一个服务器的时候,它的架构是怎么样的? 5 Node.js 的服务器架构 下面从两个方面介绍 Node.js 的服务器架构 1.

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    并发编程原理剖析——Java并发包中原子操作类原理剖析

    原子变量操作类 JUC并发包中包含有AtomicInteger、AtomicLong和AtomicBoolean等原子性操作类。他们的原理类似,下面开始分析这些原子操作类的实现原理。...但是在高并发情况下AtomicLong会存在性能问题。JDK8提供了一个在高并发下性能更好的LongAddr类。下面开始讲解下这个类。...因此JDK8新增了一个原子性递增或者递减类LongAddr用来克服在高并发下使用AtomicLong的缺点。...如上图所示,LongAdder则是内部维护多个Cell变量,每个Cell里面有一个初始值为0的long型变量,在同等并发量的情况下,争夺单个变量的线程会减少,这是变相的减少了争夺共享资源的并发量,另外多个线程在争夺同一个原子变量时候...为了降低高并发下多线程对一个变量CAS争夺失败后大量线程会自旋而造成降低并发性能问题,LongAdder内部通过根据并发请求量来维护多个Cell元素(一个动态的Cell数组)来分担对单个变量进行争夺资源

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    并发基础之volatile原理

    并发包里,通过volatile实现可见性、有序性,那么并发编程中还要求的一个原子性是怎么保证的呢?答案是CAS比较并交换,关于CAS的介绍我们之前也说过了。 可见性原理 什么是可见性?...这就保证了一个volatile在并发编程中,其值在多个缓存中是可见的。 有序性原理 volatile是通过编译器在生成字节码时,在指令序列中添加“「内存屏障」”来禁止指令重排序的,从而实现有序性。...通常来说,使用volatile必须具备以下2个条件: 对变量的写操作不依赖于当前值 该变量没有包含在具有其他变量的不变式中 也就是说需要确保这个操作是原子性操作,才能保证使用volatile关键字的程序在并发时能够正确执行

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    并发服务发现原理

    并发服务发现原理 强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ IDEA...通过上面的图示我们可以发现,随着集群内Eureka数量的增多,Eureka之间相互同步数据将占用更多的资源,所以控制集群的规模对于实现高并发服务发现来说非常重要。...当很多个服务高并发地请求服务发现时,并不直接访问Eureka,虽然Eureka可以配置为集群,能够处理很高的并发,但我们有一个前提,就是在控制Eureka集群规模的情况下处理极高并发,让100K个Client...下一波高并发的服务发现来到服务元信息网关,如果缓存数据有效,直接返回,如果缓存数据失效,重复上面这个流程,缓存数据有效期很短,一般为完成一波并发就已经过期,需要再次向Eureka获取服务地址数据,所以服务元信息网关和...这样,我们将10万个针对Eureka的并发请求转换成了一个请求,通过队列实现请求频次的降低是实现高并发服务发现的关键。

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