並列処理にworker_threadsマルチスレッドを使用したNode.jsの簡単な分析
Node.js を並列処理に使用するにはどうすればよいですか?次の記事では、Node マルチスレッドを利用して並列処理を行う方法を紹介しますので、ご参考になれば幸いです。
シングルスレッドの NodeJS がマルチスレッド バックエンドとどのように競合できるのかを理解できない人は多いようです。
その理由を知るには、Nodejs がシングルスレッドであることの実際の意味を理解する必要があります。
JavaScript 自体は、もともとフォームの検証や応答の作成などの単純な処理を実行するために作成されました。Node.js の作成者 Ryan Dahl が JavaScript でサーバーサイド コードを記述することが一般的なオプションになったのは 2009 年になってからです。 。
マルチスレッドをサポートするサーバーサイド言語には、スレッド間や他のスレッド指向の機能を同期するためのさまざまな構造と構造があります。
これらをサポートするということは、JavaScript が言語全体を変更する必要があることを意味しますが、これは JavaScript の作成者の考えにも反します。したがって、純粋な JavaScript でマルチスレッドをサポートするために、Dahl は回避策を作成する必要がありました。見てみましょう!
Node.js はどのように機能しますか?
Node.js は 2 種類のスレッドを使用します。イベント ループによって処理されるメイン スレッドと、ワーカー スレッドのプール内のいくつかのセカンダリ スレッドです。
イベント ループノンブロッキング I/O 操作を処理するための Node.js メカニズム - JavaScript はシングルスレッドですが、可能な場合は操作をシステムにオフロードします。 カーネルに移動します。 JavaScript 操作がスレッドをブロックすると、イベント ループもブロックされます。
ワーク プールは、個別のスレッドを生成して処理し、タスクを同期的に実行して結果をイベント ループに返す実行モデルです。次に、イベント ループはその結果を使用して、提供されたコールバックを実行します。
基本的に、ワーカー プールは非同期 I/O 操作、つまり主にシステム ディスクおよびネットワークとの対話を処理します。 fs (I/O 負荷が高い) や crypto (CPU 負荷が高い) など、一部のモジュールは、すぐに使用できるワーカー プールを使用します。ワーカー プールは libuv で実装されており、ノードが JavaScript と C の間で内部的にデータを転送する必要がある場合、わずかではありますが、ほとんど無視できるほどの遅延が発生します。
イベント ループとワーク プールの意味を理解した後、次のコードを見てみましょう:
上記のコードでは、待つ必要はありません。イベントの場合は同期的に。ファイルを読み取るタスクをワーカー プールに委任し、結果を使用して提供された関数を呼び出します。ワーカー プールには独自のスレッドがあるため、ファイルの読み取り中もイベント ループは通常どおり実行を続けることができます。
ご紹介します: worker_threads
Node.js 10.5.0 のリリースにより、worker_threads が登場しました。 JavaScript での単純なマルチスレッド アプリケーションの作成をサポートします。
worker_threads は、nodejs モジュール パッケージです。スレッド ワーカーは、別のスレッドで生成されるコードの一部 (通常はファイルから取得されます) です。
スレッド ワーカー、ワーカー、スレッドという用語は、多くの場合同じ意味で使用されることに注意することが重要です。それらはすべて同じものを指します。
#Node.js のワーカー スレッドは、負荷の高い JavaScript タスクを実行するのに役立ちます。スレッドの助けを借りて、ワーカーは JavaScript コードを簡単に並列実行できるため、より高速かつ効率的に実行できます。メインスレッドを妨げることなく、重いタスクを完了できます。
ワーカー スレッドは、古いバージョンの Node.js では導入されませんでした。したがって、始めるにはまず Node.js を更新します。
次に、スレッドを実装するための 2 つのファイルを次のように作成します。
ファイル名:worker.js
const { workerData, parentPort } = require('worker_threads'); console.log(`Write-up on how ${workerData} wants to chill with the big boys`); parentPort.postMessage({ filename: workerData, status: 'Done' });
ファイル名:index.js
const { Worker } = require('worker_threads'); const runSerice = (workerData) => { return new Promise((resolve, reject) => { const worker = new Worker('./worker.js', { workerData }); worker.on('message', resolve); worker.on('error', reject); worker.on('exit', (code) => { if (code !== 0) reject(new Error(`Worker Thread stopped with exit code ${code}`)); }); }); }; const run = async () => { const result = await runSerice('Tunde Ednut'); console.log(result); }; run().catch((err) => console.error(err));
出力:
ノード関連の知識の詳細については、次を参照してください: nodejs チュートリアル !
以上が並列処理にworker_threadsマルチスレッドを使用したNode.jsの簡単な分析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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C++ での関数例外処理は、マルチスレッド環境でスレッドの安全性とデータの整合性を確保するために特に重要です。 try-catch ステートメントを使用すると、特定の種類の例外が発生したときにそれをキャッチして処理し、プログラムのクラッシュやデータの破損を防ぐことができます。

PHP マルチスレッドとは、1 つのプロセスで複数のタスクを同時に実行することを指します。これは、独立して実行されるスレッドを作成することによって実現されます。 PHP の Pthreads 拡張機能を使用して、マルチスレッド動作をシミュレートできます。インストール後、Thread クラスを使用してスレッドを作成および開始できます。たとえば、大量のデータを処理する場合、データを複数のブロックに分割し、対応する数のスレッドを作成して同時処理することで効率を向上させることができます。

マルチスレッド環境で JUnit を使用する場合、シングルスレッド テストとマルチスレッド テストという 2 つの一般的なアプローチがあります。シングルスレッド テストは同時実行性の問題を回避するためにメイン スレッドで実行されますが、マルチスレッド テストはワーカー スレッドで実行され、共有リソースが妨げられないように同期されたテスト アプローチが必要です。一般的な使用例には、マルチスレッド環境での JUnit のアプリケーションを反映する、キーと値のペアを格納するための ConcurrentHashMap の使用や、キーと値のペアを操作してその正しさを検証するための同時スレッドなど、マルチスレッド セーフなメソッドのテストが含まれます。 。

Java 関数を使用した同時実行およびマルチスレッド技術により、次の手順を含むアプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。 同時実行およびマルチスレッドの概念を理解する。 Java の同時実行性と、ExecutorService や Callable などのマルチスレッド ライブラリを活用します。マルチスレッドの行列乗算などのケースを練習して、実行時間を大幅に短縮します。同時実行性とマルチスレッドによってもたらされる、アプリケーションの応答速度の向上と最適化された処理効率の利点をお楽しみください。

マルチスレッド環境では、PHP 関数の動作はそのタイプによって異なります。 通常の関数: スレッドセーフで、同時に実行できます。グローバル変数を変更する関数: 安全ではないため、同期メカニズムを使用する必要があります。ファイル操作機能: 安全ではないため、アクセスを調整するには同期メカニズムを使用する必要があります。データベース操作機能: 安全ではないため、競合を防ぐためにデータベース システムのメカニズムを使用する必要があります。

ミューテックスは C++ でマルチスレッド共有リソースを処理するために使用されます。std::mutex を通じてミューテックスを作成します。 mtx.lock() を使用してミューテックスを取得し、共有リソースへの排他的アクセスを提供します。ミューテックスを解放するには mtx.unlock() を使用します。

マルチスレッド プログラムのテストは、非再現性、同時実行エラー、デッドロック、可視性の欠如などの課題に直面しています。戦略には以下が含まれます。 単体テスト: 各スレッドの単体テストを作成して、スレッドの動作を検証します。マルチスレッド シミュレーション: シミュレーション フレームワークを使用して、スレッド スケジューリングを制御しながらプログラムをテストします。データ競合の検出: valgrind などのツールを使用して、潜在的なデータ競合を見つけます。デバッグ: デバッガー (gdb など) を使用して、ランタイム プログラムのステータスを調べ、データ競合の原因を見つけます。

マルチスレッド環境では、C++ メモリ管理はデータ競合、デッドロック、メモリ リークなどの課題に直面します。対策には次のものが含まれます: 1. ミューテックスやアトミック変数などの同期メカニズムの使用、 2. ロックフリーのデータ構造の使用、 4. (オプション) ガベージ コレクションの実装。
