Node.js의 작업자 스레드 이해: 심층 분석

비차단 이벤트 기반 아키텍처로 유명한 Node.js는 특히 I/O 바인딩 작업에서 높은 동시성을 처리하는 데 탁월합니다. 그러나 CPU 집약적인 작업에는 문제가 있습니다. 기본 이벤트 루프를 차단하고 성능에 영향을 미치는 것을 방지하는 방법은 무엇입니까? 해결책은 작업자 스레드에 있습니다.

이 기사에서는 Node.js 작업자 스레드를 자세히 살펴보고 그 기능을 설명하고 이를 C 및 Java와 같은 언어의 스레드와 대조하고 계산량이 많은 작업을 처리하는 데 사용하는 방법을 보여줍니다.

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Node.js 작업자 스레드 이해

Node.js는 본질적으로 단일 스레드 환경 내에서 작동합니다. JavaScript 코드는 단일 스레드(이벤트 루프)에서 실행됩니다. 이는 비동기 I/O에는 효율적이지만 대규모 데이터 세트 처리, 복잡한 계산 또는 집약적인 이미지/비디오 조작과 같은 CPU 바인딩 작업에는 병목 현상이 발생합니다.

worker_threads 모듈은 여러 스레드에서 JavaScript 코드의 병렬 실행을 활성화하여 이러한 제한을 해결합니다. 이러한 스레드는 과도한 계산을 오프로드하여 기본 이벤트 루프 응답성을 유지하고 전반적인 애플리케이션 성능을 향상시킵니다.

작업자 스레드의 기능

Node.js 작업자 스레드는 기존 멀티스레드 애플리케이션의 스레드처럼 운영 체제에서 관리되는 기본 OS 스레드입니다. 결정적으로 이들은 Node.js의 단일 스레드 JavaScript 모델 내에서 작동하여 메모리 격리를 유지하고 메시지 전달

을 통해 통신합니다.

다음 예시를 고려해보세요.

const { Worker, isMainThread, parentPort } = require('worker_threads');

if (isMainThread) {
  // Main thread: Creates a worker
  const worker = new Worker(__filename); 
  worker.on('message', (message) => {
    console.log('Message from worker:', message); 
  });
  worker.postMessage('Start processing');
} else {
  // Worker thread: Handles the task
  parentPort.on('message', (message) => {
    console.log('Received in worker:', message);
    const result = heavyComputation(40); 
    parentPort.postMessage(result); 
  });
}

function heavyComputation(n) {
  // Simulates heavy computation (recursive Fibonacci)
  if (n <= 1) return n;
  return heavyComputation(n - 1) + heavyComputation(n - 2);
}

여기서 메인 스레드는 동일한 스크립트를 사용하여 작업자를 생성합니다. 작업자는 계산 집약적인 작업(피보나치 수 계산)을 수행하고 postMessage()을 사용하여 결과를 메인 스레드에 반환합니다.

작업 스레드의 주요 기능:

1. **진정한 OS 스레드:** 작업자 스레드는 독립적으로 실행되며 계산 비용이 많이 드는 작업에 적합한 정품 OS 스레드입니다.
2. **격리된 메모리 공간:** 작업자 스레드는 자체 격리된 메모리를 보유하여 데이터 무결성을 향상하고 경합 상태 위험을 최소화합니다. 스레드 간 통신은 메시지 전달에 의존합니다.
3. **비차단 동시성:** 작업자 스레드는 동시 실행을 지원하여 CPU 집약적인 작업을 처리하는 동시에 메인 스레드 응답성을 보장합니다.

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작업자 스레드의 최적 사용 사례

다음과 같은 경우 Node.js에서 작업자 스레드를 사용하세요.

• CPU 관련 작업이 포함됩니다. 집중적인 계산, 이미지/비디오 처리 또는 이벤트 루프를 차단할 수 있는 복잡한 데이터 조작과 같은 작업
• 비차단 동시성이 필요한 경우: 다른 비동기 I/O 작업(예: HTTP 요청 처리)을 관리하는 이벤트 루프의 기능을 방해하지 않고 계산을 진행해야 하는 경우.
• 단일 스레드 병목 현상을 해결해야 합니다. 멀티 코어 시스템에서 작업자 스레드는 여러 코어를 활용하여 계산 부하를 분산하고 성능을 향상시킵니다.

대규모 데이터 세트 처리(대량 CSV 파일 구문 분석, 기계 학습 모델 실행)는 작업자 스레드로의 오프로드로 인해 상당한 이점을 얻습니다.

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작업자 스레드를 사용하여 CPU 집약적인 작업 시뮬레이션

CPU 사용량이 많은 작업을 시뮬레이션하는 방법을 살펴보고 작업자 스레드를 사용하여 효율성이 향상되는 것을 관찰해 보겠습니다.

예 1: 피보나치 수 계산

우리는 복잡한 계산을 시뮬레이션하기 위해 순진한 재귀 피보나치 알고리즘(지수적 복잡성)을 활용합니다. (이전 예제의 heavyComputation 함수가 이를 보여줍니다.)

예 2: 큰 배열 정렬

대규모 데이터 세트를 정렬하는 것은 또 다른 전형적인 CPU 집약적 작업입니다. 대규모 난수 배열을 정렬하여 이를 시뮬레이션할 수 있습니다.

const { Worker, isMainThread, parentPort } = require('worker_threads');

if (isMainThread) {
  // Main thread: Creates a worker
  const worker = new Worker(__filename); 
  worker.on('message', (message) => {
    console.log('Message from worker:', message); 
  });
  worker.postMessage('Start processing');
} else {
  // Worker thread: Handles the task
  parentPort.on('message', (message) => {
    console.log('Received in worker:', message);
    const result = heavyComputation(40); 
    parentPort.postMessage(result); 
  });
}

function heavyComputation(n) {
  // Simulates heavy computation (recursive Fibonacci)
  if (n <= 1) return n;
  return heavyComputation(n - 1) + heavyComputation(n - 2);
}

백만 개의 숫자를 정렬하는 데는 시간이 많이 걸립니다. 기본 스레드가 응답을 유지하는 동안 작업자 스레드가 이를 처리할 수 있습니다.

예 3: 소수 생성

큰 범위 내에서 소수를 생성하는 것은 계산 비용이 많이 드는 또 다른 작업입니다. 간단한(비효율적인) 접근 방식은 다음과 같습니다.

function heavyComputation() {
  const arr = Array.from({ length: 1000000 }, () => Math.random());
  arr.sort((a, b) => a - b);
  return arr[0]; // Return the smallest element for demonstration
}

이 작업은 각 번호를 확인해야 하므로 작업자 스레드로 오프로드하는 데 적합합니다.

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작업자 스레드와 다른 언어의 스레드

Node.js 작업자 스레드는 C 또는 Java의 스레드와 어떻게 비교되나요?

Node.js Worker Threads	C /Java Threads
No shared memory; communication uses message passing.	Threads typically share memory, simplifying data sharing but increasing the risk of race conditions.
Each worker has its own independent event loop.	Threads run concurrently, each with its own execution flow, sharing a common memory space.
Communication is via message passing (`postMessage()` and event listeners).	Communication is via shared memory, variables, or synchronization methods (mutexes, semaphores).
More restrictive but safer for concurrency due to isolation and message passing.	Easier for shared memory access but more prone to deadlocks or race conditions.
Ideal for offloading CPU-intensive tasks non-blockingly.	Best for tasks requiring frequent shared memory interaction and parallel execution in memory-intensive applications.

추억 공유와 소통:

C와 Java에서는 스레드가 일반적으로 메모리를 공유하므로 직접 변수 액세스가 가능합니다. 이는 효율적이지만 여러 스레드가 동일한 데이터를 동시에 수정하는 경우 경쟁 조건 위험이 발생합니다. 동기화(뮤텍스, 세마포어)가 필요한 경우가 많아 코드가 복잡해집니다.

Node.js 작업자 스레드는 메시지 전달을 사용하여 이를 방지하고 동시 애플리케이션의 안전성을 강화합니다. 이 접근 방식은 더 제한적이지만 일반적인 멀티스레드 프로그래밍 문제를 완화합니다.

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결론

Node.js 작업자 스레드는 기본 이벤트 루프를 차단하지 않고 CPU 집약적인 작업을 처리하기 위한 강력한 메커니즘을 제공합니다. 병렬 실행이 가능하여 계산량이 많은 작업의 효율성이 향상됩니다.

C 또는 Java의 스레드와 비교하여 Node.js 작업자 스레드는 메모리 격리 및 메시지 전달 통신을 적용하여 더 간단하고 안전한 모델을 제공합니다. 이를 통해 작업 오프로드가 성능과 응답성에 중요한 애플리케이션에서 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 웹 서버를 구축하든, 데이터 분석을 수행하든, 대규모 데이터 세트를 처리하든 작업자 스레드는 성능을 크게 향상시킵니다.

위 내용은 Node.js의 작업자 스레드 이해: 심층 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!