Heim Web-Frontend js-Tutorial Besprechen Sie, wie node.js unter drei Gesichtspunkten mit hoher Parallelität umgeht

Besprechen Sie, wie node.js unter drei Gesichtspunkten mit hoher Parallelität umgeht

Apr 05, 2023 pm 01:48 PM

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Internettechnologie und -anwendungen ist die Verarbeitung mit hoher Parallelität zu einem Schwerpunkt der Entwickler geworden. Für Node.js-Entwickler ist der Umgang mit hoher Parallelität ebenfalls eine notwendige Fähigkeit. In diesem Artikel wird erläutert, wie node.js unter drei Aspekten mit hoher Parallelität umgeht: den eigenen Eigenschaften von node.js, Nutzungsprinzipien und Optimierungsstrategien.

1. Eigenschaften von node.js selbst

Node.js ist eine JavaScript-Ausführungsumgebung, die auf der V8-Engine basiert. Es handelt sich um eine ereignisgesteuerte, nicht blockierende serverseitige JavaScript-Umgebung mit den folgenden Eigenschaften:

  1. Ereignistreiber
    Node.js verwendet einen Ereignisschleifenmechanismus, um Anforderungen und Antworten zu verarbeiten, d. h. der Client sendet eine Anforderung an den Server, der Server unterbricht die Anforderung und benachrichtigt die Rückruffunktion, wenn das Ergebnis bereit ist in der Ereignisschleife, um auf die Anfrage zu antworten.
  2. Nicht blockierendes E/A-Modell
    E/A-Vorgänge in Node.js sind nicht blockierend. Das heißt, wenn eine Anforderung angehalten wird, wird der Thread nicht blockiert und der Thread kann weiterhin andere Anforderungen verarbeiten kann die Verarbeitungskapazität des Servers verbessern.
  3. Single-Threaded
    Node.js ist Single-Threaded. Es verfügt nicht nur über einen Hauptthread (Single-Threaded). Andere E/A-Vorgänge werden durch asynchrone Rückruffunktionen implementiert.
  4. Hohe Leistung
    Aufgrund der Anwendung des nicht blockierenden E/A-Modells zeigt Node.js eine hervorragende Leistung, wenn die Menge an Netzwerkdaten groß und die Menge an Parallelität hoch ist, sodass es auch häufig in Hochgeschwindigkeitsumgebungen verwendet wird. Parallelitätsszenarien. 2. Prinzipien der Verwendung von node.js . Raum, Live-Übertragung und andere ähnliche Anwendungen, die Effizienz von Node.js wird für CPU-intensive Anwendungen relativ gering sein.
Code-Schreibspezifikationen

Da Node.js einen ereignisgesteuerten Ansatz verfolgt, muss der Code mit einer asynchronen Rückruffunktion geschrieben werden. Daher ist es sehr wichtig, standardisierten Code zu schreiben, da sonst die Leistung beeinträchtigt wird.

    Ressourcenverwaltung
  1. In Szenarien mit hoher Parallelität ist die Ressourcenverwaltung besonders wichtig, z. B. Speicher, CPU usw. Entwickler müssen diese Ressourcen angemessen verwalten, um die Stabilität und Zuverlässigkeit des Servers sicherzustellen.
  2. 3. Node.js-Optimierungsstrategie
  3. Thread-Pool
    In Node.js gibt es zusätzlich zum Hauptthread auch einen globalen Thread-Pool. Wir können Cluster verwenden, um die Ausführung mehrerer Prozesse zu bewältigen. Jeder Prozess erbt denselben Code und dieselben Ressourcen und teilt sich denselben Server, aber jeder Prozess verfügt über unabhängigen Speicherplatz und Rechenleistung.
Speicherverwaltung

Da Node.js den Single-Threaded-Modus verwendet, ist die Speicherverwaltung sehr wichtig. Wir können Speicherzuweisungstools (z. B. New Buffer) verwenden, um Speicher zuzuweisen, und müssen auf das Problem von Speicherlecks achten.

    Caching-Mechanismus
  1. Caching ist eine gängige Optimierungsstrategie und Node.js ist keine Ausnahme. Denn Caching kann den Druck auf den Server verringern und die Serverleistung verbessern. Um dies zu erreichen, können wir Caching-Tools wie Redis und Memcache verwenden.
  2. Statische Ressourcentrennung
  3. In Node.js stellt der Zugriff auf statische Ressourcen eine enorme Belastung für den Server dar, sodass wir die statischen Ressourcen trennen und an Reverse-Proxy-Server wie Nginx übergeben können, um die Belastung des Servers zu verringern.
  4. Kurz gesagt: Obwohl Node.js eine gute Leistung bei der Bewältigung von Szenarien mit hoher Parallelität gezeigt hat, gibt es auch einige Probleme, wie z. B. Speicherverwaltung, Codepflege usw. Wir müssen kontinuierlich optimiert und verbessert werden, um Situationen mit hoher Parallelität zu bewältigen Also.

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