您好，登录后才能下订单哦！
密码登录
登录注册
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》
这篇文章主要介绍了Node中的进程和线程怎么实现的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Node中的进程和线程怎么实现文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
进程（Process），进程是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础，进程是线程的容器。
线程（Thread），线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。
以上描述比较硬，看完可能也没看懂，还不利于理解记忆。那么我们举个简单的例子：
假设你是某个快递站点的一名小哥，起初这个站点负责的区域住户不多，收取件都是你一个人。给张三家送完件，再去李四家取件，事情得一件件做，这叫单线程，所有的工作都得按顺序执行。
后来这个区域住户多了，站点给这个区域分配了多个小哥，还有个小组长，你们可以为更多的住户服务了，这叫多线程，小组长是主线程，每个小哥都是一个线程。
快递站点使用的小推车等工具，是站点提供的，小哥们都可以使用，并不仅供某一个人，这叫多线程资源共享。
站点小推车目前只有一个，大家都需要使用，这叫冲突。解决的方法有很多，排队等待或者等其他小哥用完后的通知，这叫线程同步。
总公司有很多站点，各个站点的运营模式几乎一模一样，这叫多进程。总公司叫主进程，各个站点叫子进程。
总公司和站点之间，以及各个站点互相之间，小推车都是相互独立的，不能混用，这叫进程间不共享资源。各站点间可以通过电话等方式联系，这叫管道。各站点间还有其他协同手段，便于完成更大的计算任务，这叫进程间同步。
还可以看看阮一峰的 进程与线程的一个简单解释。
Node.js 是单线程服务，事件驱动和非阻塞 I/O 模型的语言特性，使得 Node.js 高效和轻量。优势在于免去了频繁切换线程和资源冲突；擅长 I/O 密集型操作（底层模块 libuv 通过多线程调用操作系统提供的异步 I/O 能力进行多任务的执行），但是对于服务端的 Node.js，可能每秒有上百个请求需要处理，当面对 CPU 密集型请求时，因为是单线程模式，难免会造成阻塞。
我们利用 Koa 简单地搭建一个 Web 服务，用斐波那契数列方法来模拟一下 Node.js 处理 CPU 密集型的计算任务：
斐波那契数列，也称黄金分割数列，这个数列从第三项开始，每一项都等于前两项只和：0、1、1、2、3、5、8、13、21、......
// app.js
const Koa = require('koa')
const router = require('koa-router')()
const app = new Koa()
// 用来测试是否被阻塞
router.get('/test', (ctx) => {
ctx.body = {
pid: process.pid,
msg: 'Hello World'
}
})
router.get('/fibo', (ctx) => {
const { num = 38 } = ctx.query
const start = Date.now()
// 斐波那契数列
const fibo = (n) => {
return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1
}
fibo(num)
ctx.body = {
pid: process.pid,
duration: Date.now() - start
}
})
app.use(router.routes())
app.listen(9000, () => {
console.log('Server is running on 9000')
})
执行 node app.js 启动服务，用 Postman 发送请求，可以看到，计算 38 次耗费了 617ms，换而言之，因为执行了一个 CPU 密集型的计算任务，所以 Node.js 主线程被阻塞了六百多毫秒。如果同时处理更多的请求，或者计算任务更复杂，那么在这些请求之后的所有请求都会被延迟执行。
我们再新建一个 axios.js 用来模拟发送多次请求，此时将 app.js 中的 fibo 计算次数改为 43，用来模拟更复杂的计算任务：
// axios.js
const axios = require('axios')
const start = Date.now()
const fn = (url) => {
axios.get(`http://127.0.0.1:9000/${ url }`).then((res) => {
console.log(res.data, `耗时: ${ Date.now() - start }ms`)
})
}
fn('test')
fn('fibo?num=43')
fn('test')
可以看到，当请求需要执行 CPU 密集型的计算任务时，后续的请求都被阻塞等待，这类请求一多，服务基本就阻塞卡死了。对于这种不足，Node.js 一直在弥补。
master-worker 模式是一种并行模式，核心思想是：系统有两个及以上的进程或线程协同工作时，master 负责接收和分配并整合任务，worker 负责处理任务。
线程是 CPU 调度的一个基本单位，只能同时执行一个线程的任务，同一个线程也只能被一个 CPU 调用。如果使用的是多核 CPU，那么将无法充分利用 CPU 的性能。
多线程带给我们灵活的编程方式，但是需要学习更多的 Api 知识，在编写更多代码的同时也存在着更多的风险，线程的切换和锁也会增加系统资源的开销。
worker_threads 工作线程，给 Node.js 提供了真正的多线程能力。
worker_threads 是 Node.js 提供的一种多线程 Api。对于执行 CPU 密集型的计算任务很有用，对 I/O 密集型的操作帮助不大，因为 Node.js 内置的异步 I/O 操作比 worker_threads 更高效。worker_threads 中的 Worker，parentPort 主要用于子线程和主线程的消息交互。
将 app.js 稍微改动下，将 CPU 密集型的计算任务交给子线程计算：
// app.js
const Koa = require('koa')
const router = require('koa-router')()
const { Worker } = require('worker_threads')
const app = new Koa()
// 用来测试是否被阻塞
router.get('/test', (ctx) => {
ctx.body = {
pid: process.pid,
msg: 'Hello World'
}
})
router.get('/fibo', async (ctx) => {
const { num = 38 } = ctx.query
ctx.body = await asyncFibo(num)
})
const asyncFibo = (num) => {
return new Promise((resolve, reject) => {
// 创建 worker 线程并传递数据
const worker = new Worker('./fibo.js', { workerData: { num } })
// 主线程监听子线程发送的消息
worker.on('message', resolve)
worker.on('error', reject)
worker.on('exit', (code) => {
if (code !== 0) reject(new Error(`Worker stopped with exit code ${code}`))
})
})
}
app.use(router.routes())
app.listen(9000, () => {
console.log('Server is running on 9000')
})
新增 fibo.js 文件，用来处理复杂计算任务：
const { workerData, parentPort } = require('worker_threads')
const { num } = workerData
const start = Date.now()
// 斐波那契数列
const fibo = (n) => {
return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1
}
fibo(num)
parentPort.postMessage({
pid: process.pid,
duration: Date.now() - start
})
执行上文的 axios.js，此时将 app.js 中的 fibo 计算次数改为 43，用来模拟更复杂的计算任务：
可以看到，将 CPU 密集型的计算任务交给子线程处理时，主线程不再被阻塞，只需等待子线程处理完成后，主线程接收子线程返回的结果即可，其他请求不再受影响。
上述代码是演示创建 worker 线程的过程和效果，实际开发中，请使用线程池来代替上述操作，因为频繁创建线程也会有资源的开销。
线程是 CPU 调度的一个基本单位，只能同时执行一个线程的任务，同一个线程也只能被一个 CPU 调用。
我们再回味下，本小节开头提到的线程和 CPU 的描述，此时由于是新的线程，可以在其他 CPU 核心上执行，可以更充分的利用多核 CPU。
Node.js 为了能充分利用 CPU 的多核能力，提供了 cluster 模块，cluster 可以通过一个父进程管理多个子进程的方式来实现集群的功能。
child_process 子进程，衍生新的 Node.js 进程并使用建立的 IPC 通信通道调用指定的模块。
cluster 集群，可以创建共享服务器端口的子进程，工作进程使用 child_process 的 fork 方法衍生。
cluster 底层就是 child_process，master 进程做总控，启动 1 个 agent 进程和 n 个 worker 进程，agent 进程处理一些公共事务，比如日志等；worker 进程使用建立的 IPC（Inter-Process Communication）通信通道和 master 进程通信，和 master 进程共享服务端口。
新增 fibo-10.js，模拟发送 10 次请求：
// fibo-10.js
const axios = require('axios')
const url = `http://127.0.0.1:9000/fibo?num=38`
const start = Date.now()
for (let i = 0; i < 10; i++) {
axios.get(url).then((res) => {
console.log(res.data, `耗时: ${ Date.now() - start }ms`)
})
}
可以看到，只使用了一个进程，10 个请求慢慢阻塞，累计耗时 15 秒：
接下来，将 app.js 稍微改动下，引入 cluster 模块：
// app.js
const cluster = require('cluster')
const http = require('http')
const numCPUs = require('os').cpus().length
// const numCPUs = 10 // worker 进程的数量一般和 CPU 核心数相同
const Koa = require('koa')
const router = require('koa-router')()
const app = new Koa()
// 用来测试是否被阻塞
router.get('/test', (ctx) => {
ctx.body = {
pid: process.pid,
msg: 'Hello World'
}
})
router.get('/fibo', (ctx) => {
const { num = 38 } = ctx.query
const start = Date.now()
// 斐波那契数列
const fibo = (n) => {
return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1
}
fibo(num)
ctx.body = {
pid: process.pid,
duration: Date.now() - start
}
})
app.use(router.routes())
if (cluster.isMaster) {
console.log(`Master ${process.pid} is running`)
// 衍生 worker 进程
for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
cluster.fork()
}
cluster.on('exit', (worker, code, signal) => {
console.log(`worker ${worker.process.pid} died`)
})
} else {
app.listen(9000)
console.log(`Worker ${process.pid} started`)
}
执行 node app.js 启动服务，可以看到，cluster 帮我们创建了 1 个 master 进程和 4 个 worker 进程：
通过 fibo-10.js 模拟发送 10 次请求，可以看到，四个进程处理 10 个请求耗时近 9 秒：
当启动 10 个 worker 进程时，看看效果：
仅需不到 3 秒，不过进程的数量也不是无限的。在日常开发中，worker 进程的数量一般和 CPU 核心数相同。
开启多进程不全是为了处理高并发，而是为了解决 Node.js 对于多核 CPU 利用率不足的问题。
由父进程通过 fork 方法衍生出来的子进程拥有和父进程一样的资源，但是各自独立，互相之间资源不共享。通常根据 CPU 核心数来设置进程数量，因为系统资源是有限的。
关于“Node中的进程和线程怎么实现”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“Node中的进程和线程怎么实现”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎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。