Node.js 在 CentOS 的常见性能瓶颈与定位思路
一 应用层瓶颈
- 事件循环被阻塞：出现大量同步文件 I/O、复杂正则回溯、巨大的JSON.parse/stringify、或在请求处理中执行CPU 密集计算，会导致P95/P99 延迟飙升、吞吐下降。Node.js 为单线程事件循环，此类操作会直接卡住主线程。优化要点：全链路异步/await、用流(Streams)处理大文件、将重计算放入Worker Threads或拆分任务，避免REDOS与超大数据结构的解析。
- 内存与 GC 压力：内存泄漏或对象生命周期过长引发频繁 GC 暂停，表现为请求抖动、间歇性超时。建议用 heapdump、内存监控与泄漏告警定位热点对象与引用链，控制缓存规模与生命周期。
- 数据库与外部依赖：缺少索引、N+1 查询、未使用连接池、串行等待下游服务，会把可并发的 I/O 变成排队。优化：建立合适索引、使用连接池、批量/并行请求、引入Redis等缓存降低读放大。
二 系统与网络瓶颈
- 文件描述符与内核网络参数：高并发下出现EMFILE/连接失败或新连接被丢弃，常与 fs.file-max、ulimit -n 过低、net.core.somaxconn 偏小、TIME_WAIT 堆积有关。建议提升文件描述符上限、调大 somaxconn、开启tcp_tw_reuse、合理设置 tcp_fin_timeout、tcp_keepalive_time、ip_local_port_range，并配合 Nginx 做连接卸载与复用。
- I/O Wait 与磁盘/存储：当后端是磁盘 I/O 密集（日志、上传、本地缓存）时，会看到CPU iowait 高、吞吐受限。优先使用SSD、减少随机写、合并写、使用流式与缓冲策略，必要时上更快存储/对象存储。
- 网络带宽与延迟：大文件下载/上传或跨地域调用易触顶带宽或受RTT影响。可用 Nginx 静态资源缓存/CDN、启用HTTP/2、就近接入与压缩来降低消耗。
三 多核利用与进程模型瓶颈
- 单进程无法吃满多核：Node.js 默认单进程单线程执行业务逻辑，CPU 多核优势难以发挥。建议用 cluster 或 PM2 启动与 CPU 核数接近的进程数，前面用 Nginx 做负载均衡与静态资源服务。
- 进程/线程数配置误区：并非越多越好。一般计算密集场景进程数接近CPU 核数；I/O 密集可适当放大，但需以压测为准，避免调度与上下文切换开销抵消收益。
四 快速定位与验证步骤
- 压测与观测：先用 wrk/ab/vegeta 做基线压测，观察 RPS、P50/P95/P99、错误率、CPU、内存、iowait。例如：
wrk -t12 -c400 -d30s http://127.0.0.1:3000/。
- CPU 热点定位：在生产可用 perf record -F 99 -p -g -d 60 采样，再用 FlameGraph 生成火焰图，定位事件循环与依赖库的热点函数。
- 内存问题定位：触发 heapdump 快照，分析堆内对象分布、保留树与泄漏路径；配合 process.memoryUsage() 与监控告警观察趋势。
- 系统层面排查：用 top/vmstat 看 iowait/load，用 ss -s/ netstat -s 看 连接状态 与 重传，检查 ulimit -n 与 /etc/security/limits.conf、sysctl 配置是否匹配并发目标。