浅谈node.js中高并发与分布式集群的内容

这篇文章给大家介绍的内容是关于浅谈node.js中高并发与分布式集群的内容，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

Node特性：高并发

在解释node为什么能够做到高并发之前，不妨先了解一下node的其他几个特性：

单线程

我们先来明确一个概念，即：node是单线程的，这一点与JavaScript在浏览器中的特性相同，并且在node中JavaScript主线程与其他线程（例如I/O线程）是无法共享状态的。

单线程的好处就是：

• 无需像多线程那样去关注线程之间的状态同步问题

• 没有线程切换所带来的开销

• 没有死锁存在

当然单线程也有许多坏处：

• 无法充分利用多核CPU

• 大量计算占用CPU会导致应用阻塞(即不适用CPU密集型)

• 错误会引起整个应用的退出

不过在今天看来，这些坏处都已经不再是问题或者得到了适当的解决：

(1) 创建进程 or 细分实例

关于第一个问题，最直白解决方案就是使用child_process核心模块或者cluster：child_process 和 net 组合应用。我们可以通过在一台多核服务器上创建多个进程（通常使用fork操作）来充分利用每个核心，不过要处理好进程间通信问题。

另一个方案是，我们可以将物理机器划分为多台单核的虚拟机，并通过pm2等工具，管理多台虚拟机形成一个集群架构，高效运行所需服务，至于每台机器间的通信（状态同步）我这里先按下不表，在下文的Node分布式架构中再做详细说明。

(2) 时间片轮转

关于第二点，我跟小伙伴讨论过后认为可以通过时间片轮转方式，在单线程上模拟多线程，适当减少应用阻塞的感觉（虽然这种方法不会真的像多线程那样节约时间）

(3) 负载均衡、坏点监控/隔离

至于第三点，我跟小伙伴们也讨论过，认为主要的痛点就在于node不同于JAVA，它所实现的逻辑是以异步为主的。

这就导致了node无法像JAVA一样方便地使用 try/catch 来来捕获并绕过错误，因为无法确定异步任务会何时传回异常。而在单线程环境下，绕不过错误就意味着导致应用退出，重启恢复的间隙会导致服务中断，这是我们不愿意看到的。

当然，在服务器资源丰富的当下，我们可以通过 pm2 或 nginx 这些工具，动态的判断服务状态。在服务出错时隔离坏点服务器，将请求转发到正常服务器上，并重启坏点服务器以继续提供服务。这也是Node分布式架构的一部分。

异步I/O

你可能会问，既然node是单线程的，事件全部在一个线程上处理，那不是应该效率很低、与高并发相悖吗？

恰恰相反，node的性能很高。原因之一就是node具有异步I/O特性，每当有I/O请求发生时，node会提供给该请求一个I/O线程。然后node就不管这个I/O的操作过程了，而是继续执行主线程上的事件，只需要在该请求返回回调时在处理即可。也就是node省去了许多等待请求的时间。

这也是node支持高并发的重要原因之一

实际上不光是I/O操作，node的绝大多数操作都是以这种异步的方式进行的。它就像是一个组织者，无需事必躬亲，只需要告诉成员们如何正确的进行操作并接受反馈、处理关键步骤，就能使得整个团队高效运行。

事务驱动

你可能又要问了，node怎么知道请求返回了回调，又应该何时去处理这些回调呢？

答案就是node的另一特性：事务驱动，即主线程通过event loop事件循环触发的方式来运行程序

这是node支持高并发的另一重要原因

图解node环境下的Event loop：

   ┌───────────────────────┐
┌─>│        timers         │<————— 执行 setTimeout()、setInterval() 的回调
│  └──────────┬────────────┘
|             |<-- 执行所有 Next Tick Queue 以及 MicroTask Queue 的回调
│  ┌──────────┴────────────┐
│  │     I/O callbacks     │<————— 执行几乎所有的回调，除了 close callbacks 以及 timers 调度的回调和 setImmediate() 调度的回调
│  └──────────┬────────────┘
|             |<-- 执行所有 Next Tick Queue 以及 MicroTask Queue 的回调
│  ┌──────────┴────────────┐
│  │     idle, prepare     │<————— 内部调用，可忽略
│  └──────────┬────────────┘     
|             |<-- 执行所有 Next Tick Queue 以及 MicroTask Queue 的回调
|             |                   ┌───────────────┐
│  ┌──────────┴────────────┐      │   incoming:   │ - (retrieve new I/O events; node will block here when appropriate)
│  │         poll          │<─────┤  connections, │ 
│  └──────────┬────────────┘      │   data, etc.  │ 
│             |                   |               | 
|             |                   └───────────────┘
|             |<-- 执行所有 Next Tick Queue 以及 MicroTask Queue 的回调
|  ┌──────────┴────────────┐      
│  │        check          │<————— setImmediate() 的回调将会在这个阶段执行
│  └──────────┬────────────┘
|             |<-- 执行所有 Next Tick Queue 以及 MicroTask Queue 的回调
│  ┌──────────┴────────────┐
└──┤    close callbacks    │<————— socket.on(&#39;close&#39;, ...)
   └───────────────────────┘

poll阶段：

当进入到poll阶段，并且没有timers被调用的时候，会发生下面的情况:

（1）如果poll队列不为空：

• Event Loop 将同步的执行poll queue里的callback（新的I/O事件），直到queue为空或者执行的callback到达上线。

（2）如果poll队列为空:

• 如果脚本调用了setImmediate(), Event Loop将会结束poll阶段并且进入到check阶段执行setImmediate()的回调。

• 如果脚本没有被setImmediate()调用，Event Loop将会等待回调（新的I/O事件）被添加到队列中，然后立即执行它们。

当进入到poll阶段，并且调用了timers的话，会发生下面的情况:

• 一旦poll queue是空的话，Event Loop会检查是否timers, 如果有1个或多个timers时间已经到达，Event Loop将会回到timer阶段并执行那些timer的callback(即进入到下一次tick)。

优先级：

Next Tick Queue > MicroTask Queue

setTimeout、setInterval > setImmediate

由于timer需要从红黑树中取出定时器来判断时间是否到了，时间复杂度为O(lg(n))，故如果想立即异步执行一个事件，最好不要用 setTimeout(func, 0)。而是使用 process.nextTick() 来完成。

分布式Node架构

我了解到的Node集群架构主要分为以下几个模块：

Nginx(负载均衡、调度) -> Node集群 -> Redis(同步状态)

按我的理解整理了一副图：

当然，这应该是比较理想状态下的架构方式。因为虽然 Redis 的读/写相当快，但这是因为其将数据存储在内存池里，在内存上进行相关操作。

这对于服务器的内存负荷是相当高的，所以通常我们还是会在架构中加入 Mysql，如下图：

先解释一下这幅图：
当用户数据到来时，将数据先写入 Mysql，Node 需要数据时再去 Redis 读取，若没有找到再去 Mysql 里面查询想要的数据，并写入 Redis，下次使用时就可以直接去 Redis 里面查询了。

加入 Mysql 相较于只在 Redis 里读/写的好处有：

（1）避免了短期内无用的数据写入 Redis，占用内存，减轻 Redis 负担

（2）在后期需要对数据进行特定查询、分析的时候（比如分析运营活动用户涨幅），SQL关系查询能提供很大的帮助

当然在应对短时间大流量写入的时候，我们也可以直接将数据写入 Redis，以达到快速存储数据、增加服务器应对流量能力的目的，等流量下去了再单独将数据写入 Mysql。

简单介绍完了大体的架构组成，接下来我们来细看每个部分的细节：

流量接入层

流量接入层所做的就是对所有接受的流量进行处理，提供了以下服务：

• 流量缓冲

• 分流和转发

• 超时检测

• 与用户建立连接超时

• 读取用户body超时

• 连接后端超时

• 读后端响应头超时

• 写响应超时

• 与用户长连接超时

• 集群健康检查/隔离坏点服务器

• 隔离坏点服务器并尝试修复/重启，直到该服务器恢复正常

• 失败重试机制

• 在请求转发到某集群某机器上，返回失败后，将该请求转发到该集群的别的机器，或者跨集群的机器上进行重试

• 连接池/会话保持机制

• 对于延迟敏感用户使用连接池机制，减少建立连接的时间

• 安全防护

• 数据分析

当转发到各个产品线后就到了负载层工作的时候了：将请求根据情况转发到各地机房

当然，这个平台并不止转发这一个功能，你可以把它理解为一个大型的私有云系统，提供以下服务：

• 文件上传/服务线上部署

• 线上配置修改

• 设置定时任务

• 线上系统监控/日志打印服务

• 线上实例管理

• 镜像中心

• 等等...

Node集群层

这一层主要的工作是：

（1）编写可靠的 Node 代码，为需求提供后端服务

（2）编写高性能查询语句，与 Redis、Mysql 交互，提高查询效率

（3）通过 Redis 同步集群里各个 Node 服务的状态

（4）通过硬件管理平台，管理/监控物理机器的状态、管理IP地址等（其实这部分工作放在这一层感觉不妥，但是我也不知道应该放在哪一层。。。）

（当然这部分我只是粗浅地列列条目，还是需要时间来积累、深入理解）

数据库层

这一层主要的工作是：

（1）创建 Mysql 并设计相关页、表；建立必要的索引、外键，提升查询便利性

（2）部署 redis 并向 Node 层提供相应接口

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