Node.js + Worker_threads가 멀티스레딩을 구현하는 방법에 대해 이야기해 볼까요? (상해)
이 글에서는 Worker_threads 모듈을 살펴보고, Node에서 멀티스레딩을 구현하기 위해 Worker_threads를 사용하는 방법을 소개하고, 실용적인 예시로서 Worker_threads를 사용하여 피보나치 수열을 실행하는 방법이 모두에게 도움이 되기를 바랍니다.
일반적으로 Node.js
Node.js
被认为是单线程。由主线程去按照编码顺序一步步执行程序代码,一旦遇到同步代码阻塞,主线程就会被占用,后续的程序代码的执行都会被卡住。没错Node.js
的单线程指的是主线程是"单线程"。
为了解决单线程带来的问题,本文的主角worker_threads
出现了。worker_threads
首次在Node.js v10.5.0
作为实验性功能出现,需要命令行带上--experimental-worker
才能使用。直到v12.11.0
稳定版才能正式使用。
本文将会介绍worker_threads
的使用方式,以及利用worker_threads
执行斐波那契数列作为实践例子。
先决条件
阅读并食用本文,需要先具备:
- 安装了
Node.js v12.11.0
及以上版本 - 掌握 JavaScript 同步和异步编程的基础知识
- 掌握 Node.js 的工作原理
worker_threads 介绍
worker_threads
模块允许使用并行执行 JavaScript 的线程。
工作线程对于执行 CPU 密集型的 JavaScript 操作很有用。 它们对 I/O 密集型的工作帮助不大。 Node.js 内置的异步 I/O 操作比工作线程更高效。
与 child_process
或 cluster
不同,worker_threads
可以共享内存。 它们通过传输 ArrayBuffer
实例或共享 SharedArrayBuffer
实例来实现。
由于以下特性,worker_threads
已被证明是充分利用CPU性能的最佳解决方案:
它们运行具有多个线程的单个进程。
每个线程执行一个事件循环。
每个线程运行单个 JS 引擎实例。
每个线程执行单个 Nodejs 实例。
worker_threads 如何工作
worker_threads
通过执行主线程
指定的脚本文件
来工作。每个线程都在与其他线程隔离的情况下执行。但是,这些线程可以通过消息通道来回传递消息。
主线程
使用worker.postMessage()
函数使用消息通道,而工作线程
使用parentPort.postMessage()
函数。
通过官方示例代码加强了解:
const { Worker, isMainThread, parentPort, workerData } = require('worker_threads'); if (isMainThread) { module.exports = function parseJSAsync(script) { return new Promise((resolve, reject) => { const worker = new Worker(__filename, { workerData: script }); worker.on('message', resolve); worker.on('error', reject); worker.on('exit', (code) => { if (code !== 0) reject(new Error(`Worker stopped with exit code ${code}`)); }); }); }; } else { const { parse } = require('some-js-parsing-library'); const script = workerData; parentPort.postMessage(parse(script)); }
上述代码主线程
与工作线程
都使用同一份文件作为执行脚本(__filename
为当前执行文件路径),通过isMainThread
来区分主线程
与工作线程
运行时逻辑。当模块对外暴露方法parseJSAsync
被调用时候,都将会衍生子工作线程去执行调用parse
函数。
worker_threads 具体使用
在本节使用具体例子介绍worker_threads
的使用
创建工作线程
脚本文件workerExample.js
:
const { workerData, parentPort } = require('worker_threads') parentPort.postMessage({ welcome: workerData })
创建主线程
脚本文件main.js
:
const { Worker } = require('worker_threads') const runWorker = (workerData) => { return new Promise((resolve, reject) => { // 引入 workerExample.js `工作线程`脚本文件 const worker = new Worker('./workerExample.js', { workerData }); worker.on('message', resolve); worker.on('error', reject); worker.on('exit', (code) => { if (code !== 0) reject(new Error(`stopped with ${code} exit code`)); }) }) } const main = async () => { const result = await runWorker('hello worker threads') console.log(result); } main().catch(err => console.error(err))
控制台命令行执行:
node main.js
输出:
{ welcome: 'hello worker threads' }
worker_threads 运算斐波那契数列
在本节中,让我们看一下 CPU 密集型示例,生成斐波那契数列。
如果在没有工作线程的情况下完成此任务,则会随着nth
期限的增加而阻塞主线程。
创建工作线程
脚本文件worker.js
const {parentPort, workerData} = require("worker_threads"); parentPort.postMessage(getFibonacciNumber(workerData.num)) function getFibonacciNumber(num) { if (num === 0) { return 0; } else if (num === 1) { return 1; } else { return getFibonacciNumber(num - 1) + getFibonacciNumber(num - 2); } }
创建主线程
脚本文件main.js
:
const {Worker} = require("worker_threads"); let number = 30; const worker = new Worker("./worker.js", {workerData: {num: number}}); worker.once("message", result => { console.log(`${number}th Fibonacci Result: ${result}`); }); worker.on("error", error => { console.log(error); }); worker.on("exit", exitCode => { console.log(`It exited with code ${exitCode}`); }) console.log("Execution in main thread");
控制台命令行执行:
node main.js
输出:
Execution in main thread 30th Fibonacci Result: 832040 It exited with code 0
在main.js
文件中,我们从类的实例创建一个工作线程,Worker
는 단일 스레드로 간주됩니다. 메인 스레드는 코딩 순서에 따라 프로그램 코드를 단계별로 실행합니다. 일단 동기화 코드가 차단되면 메인 스레드가 점유되고 이후 프로그램 코드 실행이 중단됩니다. 맞습니다. Node.js
의 단일 스레드는 메인 스레드가 "단일 스레드"라는 의미입니다.
싱글 스레드로 인한 문제를 해결하기 위해 이번 글의 주인공 worker_threads
가 등장합니다. worker_threads
는 Node.js v10.5.0
에서 실험적 기능으로 처음 등장했으며 이를 사용하려면 명령줄에 --experimental-worker
가 필요합니다. v12.11.0
안정 버전까지는 공식적으로 사용할 수 없습니다.
worker_threads
사용법과 worker_threads
를 사용하여 피보나치 수열 🎜을 실제 예로 들어보겠습니다. 🎜전제 조건
🎜 이 문서를 읽고 사용하려면 다음이 필요합니다. 🎜Node.js v12.11.0
설치 이상 버전- JavaScript 동기 및 비동기 프로그래밍에 대한 기본 지식을 숙지하세요.
- Node.js의 작동 원리를 숙지하세요.
소개 Worker_threads로Worker_threads 소개 Strong>
🎜worker_threads
모듈을 사용하면 다음에서 JavaScript를 실행하는 스레드를 사용할 수 있습니다. 평행한. 🎜🎜작업자 스레드는 CPU 집약적인 JavaScript 작업을 수행하는 데 유용합니다. I/O 집약적인 작업에는 그다지 도움이 되지 않습니다. Node.js에 내장된 비동기 I/O 작업은 작업자 스레드보다 더 효율적입니다. 🎜🎜child_process
또는 cluster
와 달리 worker_threads
는 메모리를 공유할 수 있습니다. ArrayBuffer
인스턴스를 전송하거나 SharedArrayBuffer
인스턴스를 공유하여 이를 수행합니다. 🎜🎜worker_threads
는 다음 속성으로 인해 CPU 성능을 최대한 활용하는 최고의 솔루션임이 입증되었습니다: 🎜- 🎜그들은 여러 스레드로 단일 프로세스를 실행합니다. 🎜
- 🎜각 스레드는 이벤트 루프를 실행합니다. 🎜
- 🎜각 스레드는 JS 엔진의 단일 인스턴스를 실행합니다. 🎜
- 🎜각 스레드는 단일 🎜Nodejs🎜 인스턴스를 실행합니다. 🎜
worker_threads 작동 방식
🎜worker_threads
메인 스레드에서 지정한 <code>를 실행하여< /code> >스크립트 파일
이 작동합니다. 각 스레드는 다른 스레드와 격리되어 실행됩니다. 그러나 이러한 스레드는 메시지 채널을 통해 메시지를 주고받을 수 있습니다. 🎜🎜메인 스레드
는 worker.postMessage()
함수를 사용하여 메시지 채널을 사용하는 반면, 작업자 스레드
는 parentPort.postMessage( )
코드> 함수입니다. 🎜🎜공식 샘플 코드를 통해 이해도를 높이세요: 🎜console.log("Execution in main thread");
로그인 후 복사로그인 후 복사🎜위 코드는 메인 스레드
입니다. 및 작업 스레드
는 모두 실행 스크립트와 동일한 파일을 사용하며(__filename
은 현재 실행 파일 경로), 메인 스레드
는 <로 구분됩니다. code>isMainThread > 작업자 스레드
가 포함된 런타임 논리. 모듈의 외부 노출 메서드 parseJSAsync
가 호출되면 하위 작업자 스레드가 생성되어 parse
함수를 실행합니다. 🎜Worker_threads 특정 사용
🎜이 섹션에서는 특정 예를 사용하여 worker_threads
사용을 소개합니다.🎜🎜작업자 스레드 생성</ code> 스크립트 파일 <code>workerExample.js
:🎜rrreee🎜메인 스레드
스크립트 파일 만들기 main.js
:🎜rrreee🎜콘솔 명령줄 실행:🎜 rrreee🎜output :🎜rrreeeworker_threads 연산 피보나치 수열
🎜이 섹션에서는 피보나치 수 🎜. 🎜🎜작업 스레드 없이 이 작업이 완료되면 n번째
기한이 늘어나면서 메인 스레드가 차단됩니다. 🎜🎜작업자 스레드
스크립트 파일 worker.js
만들기🎜rrreee🎜 메인 스레드
스크립트 파일 main.js
만들기: 🎜rrreee🎜콘솔 명령줄 실행: 🎜rrreee🎜출력: 🎜rrreee🎜 main.js
파일에서 Worker
클래스의 인스턴스에서 작업자 스레드를 생성합니다. 이전 예에서 본 것처럼. 🎜🎜결과를 얻기 위해 3가지 이벤트를 듣습니다. 🎜message
响应工作线程
发出消息。exit
在工作线程
停止执行的情况下触发的事件。error
发生错误时触发。
我们在最后一行main.js
,
console.log("Execution in main thread");
로그인 후 복사로그인 후 복사通过控制台的输出可得,主线程
并没有被斐波那契数列运算执行而阻塞。
因此,只要在工作线程
中处理 CPU 密集型任务,我们就可以继续处理其他任务而不必担心阻塞主线程。
结论
Node.js
在处理 CPU 密集型任务时一直因其性能而受到批评。通过有效地解决这些缺点,工作线程的引入提高了 Node.js 的功能。
有关worker_threads
的更多信息,请在此处访问其官方文档。
思考
文章结束前留下思考,后续会在评论区做补充,欢迎一起讨论。
-
worker_threads
线程空闲时候会被回收吗?
-
worker_threads
共享内存如何使用?
- 既然说到
线程
,那么应该有线程池
?
更多node相关知识,请访问:nodejs 教程!
위 내용은 Node.js + Worker_threads가 멀티스레딩을 구현하는 방법에 대해 이야기해 볼까요? (상해)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
console.log("Execution in main thread");
message
响应工作线程
发出消息。exit
在工作线程
停止执行的情况下触发的事件。error
发生错误时触发。main.js
,console.log("Execution in main thread");
主线程
并没有被斐波那契数列运算执行而阻塞。工作线程
中处理 CPU 密集型任务,我们就可以继续处理其他任务而不必担心阻塞主线程。Node.js
在处理 CPU 密集型任务时一直因其性能而受到批评。通过有效地解决这些缺点,工作线程的引入提高了 Node.js 的功能。worker_threads
的更多信息,请在此处访问其官方文档。worker_threads
线程空闲时候会被回收吗?worker_threads
共享内存如何使用?线程
,那么应该有线程池
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C++의 함수 예외 처리는 다중 스레드 환경에서 스레드 안전성과 데이터 무결성을 보장하는 데 특히 중요합니다. try-catch 문을 사용하면 특정 유형의 예외가 발생할 때 이를 포착하고 처리하여 프로그램 충돌이나 데이터 손상을 방지할 수 있습니다.

PHP 멀티스레딩은 독립적으로 실행되는 스레드를 생성하여 하나의 프로세스에서 여러 작업을 동시에 실행하는 것을 의미합니다. PHP에서 Pthreads 확장을 사용하여 멀티스레딩 동작을 시뮬레이션할 수 있습니다. 설치 후 Thread 클래스를 사용하여 스레드를 생성하고 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 대량의 데이터를 처리할 경우 데이터를 여러 블록으로 나누어 해당 개수의 스레드를 생성해 동시 처리함으로써 효율성을 높일 수 있다.

다중 스레드 환경에서 JUnit을 사용할 때 단일 스레드 테스트와 다중 스레드 테스트라는 두 가지 일반적인 접근 방식이 있습니다. 단일 스레드 테스트는 동시성 문제를 방지하기 위해 기본 스레드에서 실행되는 반면, 다중 스레드 테스트는 작업자 스레드에서 실행되며 공유 리소스가 방해받지 않도록 동기화된 테스트 접근 방식이 필요합니다. 일반적인 사용 사례에는 ConcurrentHashMap을 사용하여 키-값 쌍을 저장하는 것과 같은 다중 스레드로부터 안전한 방법을 테스트하는 것과 동시 스레드를 사용하여 키-값 쌍에 대해 작동하고 그 정확성을 확인하여 다중 스레드 환경에서 JUnit의 애플리케이션을 반영하는 테스트가 포함됩니다. .

Java 기능을 사용하는 동시성 및 멀티스레딩 기술은 다음 단계를 포함하여 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있습니다. 동시성 및 멀티스레딩 개념을 이해합니다. ExecutorService 및 Callable과 같은 Java의 동시성 및 멀티스레딩 라이브러리를 활용합니다. 멀티 스레드 행렬 곱셈과 같은 실습 사례를 통해 실행 시간을 대폭 단축할 수 있습니다. 동시성 및 멀티스레딩을 통해 향상된 애플리케이션 응답 속도와 최적화된 처리 효율성의 이점을 누려보세요.

다중 스레드 환경에서 PHP 함수의 동작은 해당 유형에 따라 다릅니다. 일반 함수: 스레드로부터 안전하며 동시에 실행될 수 있습니다. 전역 변수를 수정하는 함수: 안전하지 않으므로 동기화 메커니즘을 사용해야 합니다. 파일 작업 기능: 안전하지 않으므로 액세스를 조정하려면 동기화 메커니즘을 사용해야 합니다. 데이터베이스 운영 기능: 안전하지 않으므로 충돌을 방지하기 위해 데이터베이스 시스템 메커니즘을 사용해야 합니다.

뮤텍스는 C++에서 다중 스레드 공유 리소스를 처리하는 데 사용됩니다. std::mutex를 통해 뮤텍스를 만듭니다. mtx.lock()을 사용하여 뮤텍스를 획득하고 공유 리소스에 대한 독점 액세스를 제공합니다. 뮤텍스를 해제하려면 mtx.unlock()을 사용하세요.

다중 스레드 프로그램 테스트는 반복 불가능성, 동시성 오류, 교착 상태 및 가시성 부족과 같은 문제에 직면합니다. 전략은 다음과 같습니다. 단위 테스트: 스레드 동작을 확인하기 위해 각 스레드에 대한 단위 테스트를 작성합니다. 멀티스레드 시뮬레이션: 시뮬레이션 프레임워크를 사용하여 스레드 일정을 제어하여 프로그램을 테스트합니다. 데이터 경합 감지: 도구를 사용하여 valgrind와 같은 잠재적인 데이터 경합을 찾습니다. 디버깅: 디버거(예: gdb)를 사용하여 런타임 프로그램 상태를 검사하고 데이터 경합의 원인을 찾습니다.

다중 스레드 환경에서 C++ 메모리 관리는 데이터 경합, 교착 상태 및 메모리 누수와 같은 문제에 직면합니다. 대책에는 다음이 포함됩니다. 1. 뮤텍스 및 원자 변수와 같은 동기화 메커니즘을 사용합니다. 2. 잠금 없는 데이터 구조를 사용합니다. 3. 스마트 포인터를 사용합니다. 4. (선택 사항) 가비지 수집을 구현합니다.
