您好,登录后才能下订单哦!
这篇“Node中的异步实现与事件驱动方法是什么”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“Node中的异步实现与事件驱动方法是什么”文章吧。
计算机中的一些任务一般可以划分为两个类别,一个类别叫做IO密集型,一个叫做计算密集型;对于计算密集型的任务,只能不断榨干CPU的性能,但是对于IO密集型的任务来说,理想情况下却并不需要,只需要通知IO设备进行处理,过一段时间再来拿去数据就好了。
对于某些场景有一些互不相关的任务需要完成,现行的主流方法有如下两种:
多线程并行完成:多线程的代价在于创建线程和执行线程上下文切换的开销较大。另外,在复杂的业务中,多线程编程经常面临锁、状态同步等问题;
单线程顺序执行:易于表达,但串行执行的缺点在于性能,任意一个略慢的任务都会导致后续代码被组设
node
在两者之前给出了它的方案:利用单线程,远离多线程死锁、状态同步等问题;利用异步IO,让单线程远离阻塞,以更好地使用CPU
刚才讲了
node
在多任务处理的方案,但是node
内部想要实现却并不容易,下面介绍操作系统的几个概念,方面后续大家更好理解,后面再讲一讲异步的实现以及node的事件循环机制:
阻塞IO:应用层面发起IO调用之后,就一直等待数据,等操作系统内核层面完成所有操作后,调用才结束;
操作系统中一切皆文件,输入输出设备同样被抽象为了文件,内核在执行IO操作时,通过文件描述符进行管理
非阻塞IO:差别为调用后立即返回一个文件描述符,并不等待,这时候CPU的时间片就可以用来处理其他事务,之后可以通过这个文件描述符进行结果的获取;
非阻塞IO存在的一些问题:虽然其让CPU的利用率提高了,但是由于立即返回的是一个文件描述符,我们并不知道IO操作什么时候完成,为了确认状态变更,我们只能作轮询操作
read
:最原始、性能最低的一种,通过重复检查IO状态来完成完整数据的获取
select
:通过对文件描述符上的事件状态来进行判断,相对来说消耗更少;缺点就是它采用了一个1024长度的数组来存储状态,所以它最多可以同时检查1024个文件描述符
poll
:由于select
的限制,poll
改进为链表的存储方式,其他的基本都一致;但是当文件描述符较多的时候,它的性能还是非常低下的
eopll
:该方案是linux
下效率最高的IO事件通知机制,在进入轮询的时候如果没有检查IO事件,将会进行休眠,直到事件发生将它唤醒
kqueue
:与epoll
类似,不过仅在FreeBSD系统下存在
尽管epoll
利用了事件来降低对CPU的耗用,但休眠期间CPU几乎是闲置的;我们期待的异步IO应该是应用程序发起非阻塞调用,无须通过遍历或事件唤醒等方式轮询,可以直接处理下一个任务,只需IO完成后通过信号或者回调将数据传递给应用程序即可。
linux下还有中AIO方式就是通过信号或回调来传递数据的,不过只有Linux有,并且有限制无法利用系统缓存
先说结论,node
对异步IO的实现是通过多线程实现的。可能会混淆的地方就是node
内部虽然是多线程的,但是我们程序员开发的JavaScript
代码却仅仅是运行在单线程上的。
node
通过部分线程进行阻塞IO或者非阻塞IO加上轮询技术来完成数据获取,让一个线程进行计算处理,通过线程之间的通信将IO得到的数据进行传递,这就轻松实现了异步IO的模拟。
除了异步IO,计算机中的其他资源也适用,因为linux中一切皆文件,磁盘、硬件、套接字等几乎所有计算机资源都被抽象为了文件,接下来介绍对计算机资源的调用都以IO为例子。
在进程启动时,node
便会创建一个类似与while(true)
的循环,每执行一次循环体的过程我们成为Tick
;
简单解释一下:就是每次都从IO观察者里面获取执行完成的事件(是个请求对象,简单理解就是包含了请求中产生的一些数据),然后没有回调函数的话就继续取出下一个事件(请求对象),有回调就执行回调函数
注:不同平台有不同的细节实现,这张图隐藏了相关平台兼容细节,比如windows下使用IOCP中的
PostQueuedCompletionStatus()
提交执行状态,通过GetQueuedCompletionStatus
获取执行完成的请求,并且IOCP内部实现了线程池的细节,而linux等平台通过eopll
实现这个过程,并在libuv
下自实现了线程池
setTimtout
与setInterval
除了IO等计算机资源需要异步调用之外,node
本身还存在一些与异步IO无关的一些其他异步API:
setTimeout
setInterval
setImmediate
process.nextTick
该小节先讲解前面两个api
它们的实现原理与异步IO比较类似,只是不需要IO线程池的参与:
setTimtout
与setInterval
创建的定时器会被插入到定时器观察者内部的一个红黑树中
每次tick
执行的时候,会从该红黑树中迭代取出定时器对象,检查是否超过定时时间
如果超过,就将这个事件(请求对象)推入到事件队列中,在事件循环中执行其中的回调函数
红黑树:这里简单提一下,就是一种特殊化的平衡二叉树,可以自平衡,查找效率基本上就是该二叉树的深度了
你有考虑过这个问题吗,为什么定时器不需要线程池的参与了呢,如果你理解了之前章节对于异步IO实现原理的话,相信你应该能解释出来,这里简单说说原因来加深记忆:
node
中的IO线程池是用来调用IO并等待数据返回(看具体实现)的一种方式,它使JavaScript
单线程得以异步调用IO,并且不需要等待IO执行完成(因为是IO线程池做了),并且能获取到最终的数据(通过观察者模式:IO观察者从线程池获取执行完成的事件,事件循环机制执行后续的回调函数)
上述这段话可能有点简略,如果你还不明白,可以看下之前的那几种图~
process.nextTick
与setImmediate
这两个函数都是代表立即异步执行一个函数,那为什么不用setTimeout(() => { ... }, 0)
来完成呢?
定时器精度不够
定时器使用红黑树来创建定时器对象和迭代操作,浪费性能
即process.nextTick
更加轻量
轻量具体来说:我们在每次调用process.nextTick
的时候,只会将回调函数放入队列中,在下一轮Tick
时取出执行。定时器中采用红黑树的方式时,nextTick
为
那process.nextTick
与setImmediate
又有什么区别呢?毕竟它们都是将回调函数立即异步执行
process.nextTick
的回调执行优先级高于setImmediate
process.nextTick
的回调函数保存在一个数组中,每轮事件循环下全部执行,setImmediate
的结果则是保存在链表中,每轮循环按序执行第一个回调
注意:之所以process.nextTick
的回调执行优先级高于setImmediate
,因为事件循环对观察者的检查是有顺序的,process.nextTick
属于idle
观察者,setImmediate
属于check
观察者。iedl观察者 > IO 观察者 > check观察者
对于网络套接字的处理,
node
也应用到了异步IO,网络套接字上侦听到的请求都会形成事件交给IO观察者,事件循环会不停地处理这些网络IO事件,如果我们在JavaScrpt
层面上有传入对应的回调函数,这些回调函数就会在事件循环中执行(处理这些网络请求)
常见的服务器模型:
同步式
每进程-->每请求
每线程-->每请求
而node
采用的是事件驱动的方式处理这些请求,无需对每个请求创建额外的对应线程,可以省略掉创建线程和销毁线程的开销,同时操作系统的调度任务因为线程较少(只有node
内部实现的一些线程)上下文切换的代价很低。
经典问题--雪崩问题的解决:
问题描述:服务器在刚启动时,缓存无数据,如果访问量巨大,同一条SQL
会被发送到数据库中反复查询,影响性能。
解决方案:
const proxy = new events.EventEmitter();
let status = "ready"; // 状态锁,避免反复查询
const select = function(callback) {
proxy.once("selected", callback); // 绑定一个只执行一次名为selected的事件
if(status === "ready") {
status = "pending";
// sql
db.select("SQL", (res) => {
proxy.emit("selected", res); // 触发事件,返回查询数据
status = "ready";
})
}
}
使用once
将所有请求的回调都压入了事件队列中,利用其只执行一次就会将监视器移除的特点,保证每一个回调函数只会被执行一次。对于相同的SQL语句,保证在同一个查询开始到结束的过程中永远只有一次。新到来的相同调用只需在队列中等待数据就绪即可,一旦查询到结果,得到的结果就可以被这些调用共同使用。
以上就是关于“Node中的异步实现与事件驱动方法是什么”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注亿速云行业资讯频道。
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。