共计 3734 个字符，预计需要花费 10 分钟才能阅读完成。
微信公众号：[前端一锅煮]
一点技术、一点思考。
问题或倡议，请公众号留言。
Node.js 作为后盾服务性能是十分要害的一点，而影响 Node.js 的性能不仅仅要思考其自身的因素，还应该思考所在服务器的一些因素。比方网络 I/O、磁盘 I/O 以及其余内存、句柄等一些问题。上面将具体地剖析影响其性能的因素起因，以及局部优化解决方案。
CPU 密集型计算
CPU 负责了程序的运行和业务逻辑的解决，而 CPU 密集型示意的次要是 CPU 承载了比较复杂的运算。
在 Node.js 中因为主线程是单线程的，无论是主线程逻辑，还是回调解决逻辑，最终都是在主线程解决，那么如果该线程始终在解决简单的计算，其余申请就无奈再次进来，也就是单个用户就能够阻塞所有用户的申请。这样就会因为某些用户的简单运算，而影响到整个零碎的申请解决，而且这种简单运算占用的 CPU 工夫越久，就会导致申请沉积，而进一步导致系统处于解体状态无奈复原。因而放弃主线程的通顺是十分要害的。
在 Node.js 中有以下几种状况，会影响到主线程的运行，应被动防止：
- 大的数据循环，比方没有利用好数据流，一次性解决十分大的数组；
- 字符串解决转化，比方加解密、字符串序列化等；
- 图片、视频的计算解决，比方对图片进行裁剪、缩放或者切割等。
对此咱们思考以下优化方向：
- 将 CPU 密集型计算应用其余过程来解决；
- 减少缓存，对于雷同响应的返回数据，减少缓存解决，防止不必要的反复计算。
本地磁盘 I/O
I/O（Input/Output）意思是输入输出，其实就是数据传递的一个过程，作为后盾服务须要更多地与内部进行数据交互，那么就免不了 I/O 操作。
I/O 分为以下 5 种模型，在介绍分类之前，咱们先理解 I/O 在零碎层面会有 2 个阶段（以读为例子）：
- 第一个阶段是读取文件，将文件放入操作系统内核缓冲区；
- 第二阶段是将内核缓冲区拷贝到应用程序地址空间。
- 阻塞 I/O
例如读取一个文件，咱们必须要期待文件读取实现后，也就是实现下面所说的两个阶段，能力执行其余逻辑，而以后是无奈开释 CPU 的，因而无奈去解决其余逻辑。
- 非阻塞 I/O
非阻塞的意思是，咱们发动了一个读取文件的指令，零碎会返回正在解决中，而后这时候如果要开释过程中的 CPU 去解决其余逻辑，你就必须距离一段时间，而后不停地去询问操作系统，应用轮询的判断办法看是否读取实现了。
- 多路复用 I/O
这一模型次要是为了解决轮询调度的问题，咱们能够将这些 I/O Socket 解决的后果对立交给一个独立线程来解决，当 I/O Socket 解决实现后，就被动通知业务，解决实现了，这样不须要每个业务都来进行轮询查问了。
它包含目前常见的三种类型：select、poll 和 epoll。首先 select 是比拟旧的，它和 poll 的区别在于 poll 应用的是链表来保留 I/O Socket 数据，而 select 是数组，因而 select 会有下限 1024，而 poll 则没有。select、poll 与 epoll 的区别在于，前两者不会通知你是哪个 I/O Socket 实现了，而 epoll 会告诉具体哪个 I/O Socket 实现了哪个阶段的操作，这样就不须要去遍历查问了。
当然这里有一个重点是这三者只会告知文件读取进入了操作系统内核缓冲区，也就是下面咱们所说的第一阶段，然而第二阶段从内核拷贝到应用程序地址空间还是同步期待的。
- 信号驱动 I/O
这种模式和多路复用的区别在于不须要有其余线程来解决，而是在实现了读取进入操作系统内核缓冲区后，立马告诉，也就是第一阶段能够由零碎层面来解决，不须要独立线程来治理，然而第二阶段还是和多路复用一样。
- 异步 I/O
和信号驱动不同的是，异步 I/O 是两个阶段都实现了当前，才会告诉，并不是第一阶段实现。
咱们常说 Node.js 是一个异步 I/O 这个是没有错的。具体来说 Node.js 是其 libv 库自行实现的一种相似异步 I/O 的模型，对于 Node.js 利用来说是一个异步 I/O，因而毋庸解决两个过程，而在 libv 外部实现，则是多线程的一个 epoll 模型。
在个别状况下磁盘 I/O 不会影响到主线程性能，因为磁盘 I/O 是异步其余线程解决。然而因为服务器磁盘性能是肯定的，如果在高并发状况下，磁盘 I/O 压力较大，从而导致磁盘 I/O 的服务性能降落，就会从侧面影响机器性能，导致 Node.js 服务性能受影响。
网络 I/O
在后盾服务中常见的网络 I/O 有如下几种类型：
- 缓存型，如 MemCache、Redis；
- 数据存储型，如 MySQL、MongoDB；
- 服务型，如内网 API 服务或者第三方 API。
网络 I/O 的老本是最高的，波及两个最重要的点：
- 依赖其余服务的性能；
- 依赖服务器之间的延时。
对此，咱们能够从以下几个方面来思考优化的策略：
- 缩小与网络 I/O 的交互，比方缓存已获取的内容；
- 应用更高性能的网络 I/O 代替其余性能较差的、老本更高的网络 I/O 类型，比方数据库读写的 I/O 老本是显著高于缓存型的，因而能够应用缓存型网络 I/O 替换存储型；
- 升高指标网络 I/O 服务的并发压力，能够采纳异步队列形式。
网络 I/O 个别不影响主线程逻辑，其申请的服务往往是瓶颈端，从而影响 Node.js 中波及该网络服务的申请。然而网络 I/O 沉积较多也会侧面影响：服务器自身的网络模块问题以及 Node.js 性能，导致其余服务接口受影响。
缓存问题
缓存是长期的一块存储空间，用于寄存拜访频次较高的数据，用空间换响应速度，外围是缩小用户对数据库的查问压力。然而如果没有利用好缓存，将会导致一些不可见或者说很难定位的问题，次要是三点：缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透。
- 缓存雪崩
大部分数据都有一个过期工夫的概念，假如咱们有一批数据是通过定时服务从数据库写入缓存中，而后咱们对立设置了过期工夫。当这个工夫节点到了，然而因为某种原因数据又没有从数据库写入缓存，导致这时候所有的数据都会返回数据库查问数据，从而引起数据库查问压力，导致数据库并发过大而瘫痪无奈失常服务。
那么应该如何应答呢？
- 防止所有数据都设置同一个过期工夫节点，应该按数据类型、数据更新时效性来设置；
- 数据过期工夫应大于数据更新节点工夫，并思考更新时长，同时减少更新失败异样告警提醒；
- 对于一些绝对较高频次或者数据库查问压力较大的数据，可不设置过期工夫，被动从程序上来管制该数据的移除或者更替。
- 缓存击穿
这个概念和缓存雪崩有点相似，但不是大面积的缓存过期生效，而是某个拜访频次较高的数据生效了，从而导致这一刻高并发的申请全副穿透到了数据库，从而数据库并发压力较高，响应较慢，也进一步导致数据库异样，影响其余业务。
那么应该如何应答呢？
- 高频数据、查问较为简单的数据，能够不设置过期工夫，然而须要程序去保护数据的更替删除；
- 如果须要缓存过期工夫，要大于缓存更新工夫，防止过期无奈找到键；
- 应用原子操作计划，当多个数据都须要返回数据库查问同一个数据时，告知程序缓存正在生成中，并且告知其余程序能够读取上一次缓存数据，防止同时读取同一份数据。
- 缓存穿透
对于拜访频繁的数据，这里就会呈现一种状况，比如说查问信息始终是空数据，空数据按理不属于拜访频繁较高的数据，所以通过了缓存，然而并没有缓存该空数据，而是间接穿透进入了数据库，尽管数据库查问也是空数据，然而还是须要通过数据库的查问，这种景象就是击穿了缓存间接返回了数据库查问。
那么应该如何应答呢？
- 过滤非正常申请数据，比方一些从参数就能够晓得为空的数据，能够间接从程序上解决；
- 缓存空的后果，为了晋升性能，能够将一些查问为空的后果也缓存起来，这样下次用户再进行拜访时，能够间接从缓存中判断返回；
- 因为第 2 种计划在空数据较多时会节约内存空间，咱们能够将这些空数据的键名，应用布隆过滤器来缓存到缓存，这样能够尽可能地缩小内存占用，并且更加高效。
多过程 cluster 模式
在多过程 cluster 模式中，因为所有的申请都必须通过 master 过程进行散发，同时接管解决 worker 过程的返回。
因而在理论开发过程中，如果启用了比拟多的 worker 过程，而主过程只有一个，从而在单机高并发时（2 万以上的每秒并发申请）会导致 master 过程解决瓶颈，这样就影响到了服务性能，并且这时候你会发现 worker 过程的 CPU 并没有任何压力。
这点十分重要，在生产环境下个别很难发现这类问题，不过应该有这样的一个概念：大略在 2 万以上的并发时，master 过程会存在性能瓶颈。
内存限度
在 32 位服务器上 Node.js 的内存限度是 0.7 G，而在 64 位服务器上则是 1.4 G，而这个限度次要是因为 Node.js 的垃圾回收线程在超过限度内存时，回收时长循环会大于 1s，从而会影响性能问题。
当初咱们个别会启用多个过程，如果每个过程损耗 1.4 G，那么加起来可能超出了服务器内存下限，从而导致服务器瘫痪。其次如果内存不会超出服务器下限，而是在达到肯定下限时，也就是咱们下面说的 0.7 G 和 1.4 G，会导致服务器重启，从而会导致接口申请失败的问题。
句柄限度
句柄能够简略了解为一个 ID 索引，通过这个索引能够拜访到其余的资源，比如说文件句柄、网络 I/O 操作句柄等等，而个别服务器句柄都有下限。当 Node.js 没有管制好句柄，比如说有限的关上文件并未敞开，就会呈现句柄透露问题，而这样会导致服务器异样，从而影响 Node.js 服务。
