如何在CentOS上使用Node.js处理高并发 - 问答

在 CentOS 上提升 Node.js 高并发能力的落地方案

一系统层优化

提升文件描述符上限，避免“Too many open files”
- 查看与临时设置：ulimit -n 与 ulimit -n 65535
- 永久生效：编辑 /etc/security/limits.conf
```
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
```

内核网络参数优化（/etc/sysctl.conf），提升连接承载与回收效率

net.core.somaxconn = 65535
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 65535
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
net.core.rmem_max = 16777216
net.core.wmem_max = 16777216
net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 16777216
net.ipv4.tcp_wmem = 4096 65536 16777216
net.ipv4.tcp_fastopen = 3

执行 sysctl -p 使配置生效。以上可显著改善高并发下的连接排队、端口耗尽与 TIME_WAIT 回收问题。

二架构与反向代理

使用 Nginx 作为反向代理与静态资源服务器，启用 HTTP/2 或 SSL/TLS 终止，并做负载均衡与连接复用

负载均衡示例（upstream 多实例，轮询/最少连接等策略）

upstream myapp {
  server 127.0.0.1:3000;
  server 127.0.0.1:3001;
  server 127.0.0.1:3002;
}
server {
  listen 80;
  location / {
    proxy_pass http://myapp;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
  }
}

静态资源交由 Nginx 直接服务，减少 Node.js 负载；WebSocket 也建议通过 Nginx 代理以复用连接与提升稳定性。

三应用层并发模型

多进程充分利用多核：使用 Node.js Cluster 或 PM2 集群模式
- PM2 快速启用：pm2 start app.js -i max（按 CPU 核数启动多实例）
保持事件循环畅通：避免 同步 I/O 与长阻塞计算；将 CPU 密集任务拆分到 Worker Threads 或放入 任务队列（如 Redis）由多进程并行消费，防止单进程卡死事件循环
连接与数据层减负：对热点数据使用 Redis 缓存；数据库建立索引、使用 连接池、减少 N+1 查询与慢查询
传输与压缩：启用 HTTP/2 多路复用 与 Gzip/Brotli 压缩，降低握手与带宽开销
大流量/耗时任务解耦：通过 消息队列（Redis/RabbitMQ/Kafka） 将写密集或耗时任务异步化，削峰填谷，提高接口响应稳定性。

四监控与压测闭环

指标与观测：暴露 HTTP 延迟、QPS、错误率、事件循环延迟、内存/CPU 等关键指标；可用 Prometheus + Grafana 或 New Relic/Datadog 做可视化与告警
压测工具：使用 wrk / ab / vegeta 进行基线压测与回归压测，示例
- wrk -t12 -c400 -d30s http://127.0.0.1:3000
诊断工具：利用 Chrome DevTools / node --inspect 定位问题；使用 clinic.js / flamegraph / heapdump 做 CPU 与内存热点定位，配合 perf 生成火焰图深入分析。

五快速落地清单

系统：设置 ulimit -n 65535 与内核网络参数（somaxconn、tcp_tw_reuse、tcp_rmem/wmem、tcp_fastopen）
代理：部署 Nginx，开启 HTTP/2/TLS，配置 upstream 多实例与静态资源缓存
进程：用 PM2 -i max 启动集群；无状态化设计便于水平扩展
代码：全链路异步；CPU 密集任务用 Worker Threads/任务队列；热点数据 Redis；数据库 索引+连接池
观测：接入 Prometheus/Grafana 或 New Relic；用 wrk/ab/vegeta 压测；用 clinic/火焰图/heapdump 持续优化。

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