Yths, Acts und Strategien zur Skalierung von Node.js-Apps

Node.js hat sich im letzten Jahrzehnt zu einer Lösung der Wahl für Entwickler entwickelt und ist für seine Fähigkeit bekannt, gleichzeitige Verbindungen zu verarbeiten und Hochleistungsanwendungen zu betreiben. Durch meine Erfahrung bei der Arbeit an Express-Projekten mit Rich-Text-Editoren habe ich aus erster Hand gesehen, wie Node.js Anwendungen zur Inhaltserstellung in skalierbare, anpassbare Lösungen verwandeln kann. Aber hier ist die große Frage: Ist Node.js wirklich skalierbar, um Millionen von Benutzern auf Unternehmensebene zu unterstützen?

Die Antwort ist ja – aber die Realität ist viel differenzierter. Node.js ist auf Skalierung ausgelegt, seine Leistung im großen Maßstab hängt jedoch stark von der Anwendungsarchitektur, Optimierungen und Ihrem Ansatz zur Verwaltung von Systemressourcen ab.

Mythen über Node.js und hohen Datenverkehr: Was ist wahr und was nicht?

Wenn es darum geht, hohen Datenverkehr zu bewältigen, erntet Node.js oft sowohl Lob als auch Skepsis. Einige Entwickler sagen, dass es für Echtzeitanwendungen von entscheidender Bedeutung ist, während andere argumentieren, dass es bei der Skalierung auf Millionen von Benutzern Einschränkungen gibt. Werfen wir einen Blick auf die gängigen Mythen:

Mythos 1: Node.js kann hohen Datenverkehr nicht bewältigen

Die Realität: Node.js basiert auf einem ereignisgesteuerten, nicht blockierenden I/O-Modell, das tatsächlich die einfache Verwaltung Tausender gleichzeitiger Verbindungen ermöglicht. Im Gegensatz zu herkömmlichen Serverarchitekturen (Apache, PHP), die für jede Anfrage einen neuen Thread erstellen und schnell Ressourcen verbrauchen, arbeitet Node.js mit einem einzelnen Thread und verwendet eine Ereignisschleife, um Aufgaben asynchron abzuwickeln. Genau dieses Design minimiert den Ressourcenverbrauch und erhöht die Skalierbarkeit.

Mythos 2: Node.js ist nur JavaScript und hat keine Leistung

Die Realität: Während Node.js auf JavaScript läuft, kommt seine Leistung von der V8-JavaScript-Engine von Google, die JavaScript in optimierten Maschinencode kompiliert. Das bedeutet, dass Node.js nicht nur Skripte ausführt, sondern für viele Anwendungsfälle eine Leistung liefert, die mit kompilierten Sprachen vergleichbar ist.

Mythos 3: Die Skalierung von Node.js ist einfach

Die Realität: Die Architektur von Node.js ist ideal für I/O-lastige Aufgaben wie API-Server, Chat-Apps und Echtzeitsysteme, aber die Skalierung auf Millionen von Benutzern erfordert eine sorgfältige Planung und die richtige Architektur. Techniken wie Lastausgleich, Clustering und die Optimierung von Systemressourcen sind der Schlüssel dazu, dass alles in großem Maßstab funktioniert.

Die Fakten über Node.js im großen Maßstab

Nachdem wir die Mythen entlarvt haben, lasst uns über Fakten sprechen. Node.js hat sich als fähig erwiesen, leistungsstarke, skalierbare Anwendungen zu betreiben, aber die Skalierung auf Millionen von Benutzern ist NICHT ohne Herausforderungen.

Fakt 1: Node.js basiert auf einem Single-Threaded-Modell

Beginnen wir mit der Grundlage der Node.js-Architektur. Sein ereignisgesteuertes Single-Thread-Modell eignet sich hervorragend für I/O-Aufgaben, wodurch mehrere Verbindungen gleichzeitig effizient verarbeitet werden können. Bei CPU-intensiven Vorgängen kann dieses Modell jedoch zu einem Engpass werden. Umfangreiche Berechnungen in einem einzelnen Thread können die Ereignisschleife blockieren und zu Verzögerungen bei der Verarbeitung anderer Anforderungen führen.

Auch wenn Single-Threaded eine Einschränkung darstellt, sollten wir bedenken, dass Node.js aufgrund seiner nicht blockierenden E/A auch hervorragend darin ist, mehrere Verbindungen gleichzeitig zu verarbeiten. Um die Einschränkungen des Single-Thread-Modells zu umgehen, können Sie je nach Architektur der Anwendung CPU-intensive Aufgaben mithilfe von Worker-Threads oder Microservices auslagern.

Fakt 2: Die Speicherverwaltung ist im großen Maßstab von entscheidender Bedeutung

Wenn Ihre Anwendung wächst, wird die Verwaltung von Ressourcen immer wichtiger. Tatsache ist, dass Speicherlecks ein großes Problem für wachsende Node.js-Anwendungen darstellen können. Sie treten auf, wenn Ressourcen wie Objekte oder Variablen nicht ordnungsgemäß bereinigt werden. Mit der Zeit verlangsamt dies alles oder führt sogar zum Absturz des Servers, insbesondere wenn der Datenverkehr stark ansteigt.
Adidas war mit Speicherlecks in seinen Node.js-Systemen konfrontiert, die mit zunehmender Benutzerbasis zu Leistungsproblemen führten. Aleksandar Mirilovic, Director of Software Engineering bei Adidas, teilte seine Erfahrungen in einem Artikel mit dem Titel So finden Sie Produktionsspeicherlecks in Node.js-Anwendungen. Er stellte fest, dass Objekte unnötigerweise im Speicher gehalten wurden, was zu einer Aufblähung der Ressourcen führte.

Wie sie es behoben haben:

TL;DR: Nachdem Adidas erfolglos versucht hatte, das Problem lokal und im Staging zu reproduzieren, hat es Heap-Snapshots direkt aus der Produktion aufgenommen. Die Ursache wurde auf eine Google reCAPTCHA-Bibliothek zurückgeführt, die für jede Anfrage neue gRPC-Verbindungen erstellte, ohne sie zu schließen. Durch die Umgestaltung des Codes zur Verwendung einer einzelnen Client-Instanz wurde das Problem behoben, die Speichernutzung stabilisiert und die Leistung verbessert.

Fakt 3: Die Skalierung über CPU-Kerne hinweg erfolgt nicht automatisch

Sobald Sie die E/A- und Speicherverwaltung optimiert haben, müssen Sie noch einen weiteren Aspekt der Skalierung berücksichtigen: die Hardwareauslastung. Standardmäßig wird Node.js in einem einzelnen Thread ausgeführt, was bedeutet, dass es nicht automatisch alle verfügbaren CPU-Kerne nutzt. Bei Apps mit hohem Datenverkehr kann dies ein Problem darstellen, da möglicherweise ein Großteil der Rechenleistung Ihres Servers ungenutzt bleibt. Viele Entwickler sind sich dessen nicht bewusst, und ohne die Einrichtung von Clustering können sie ihre Hardware nicht optimal nutzen.

Mit dem Node.js-Clustermodul können Sie mehrere Instanzen Ihrer Anwendung ausführen, wobei jede Instanz auf einem separaten CPU-Kern ausgeführt wird. Dadurch wird die Arbeitslast auf alle verfügbaren Kerne verteilt, sodass Ihre App mehr gleichzeitige Benutzer verarbeiten kann und eine verbesserte Leistung aufweist.

Strategien, die skalieren

Bei der Skalierung von Node.js für den Umgang mit Millionen von Benutzern geht es nicht nur darum, effizienten Code zu schreiben – es geht auch um die Architektur einer Infrastruktur, die mit Ihrer Benutzerbasis wachsen kann.

Strategie 1: Lastausgleich

Ein einzelner Server kann nur eine begrenzte Menge bewältigen – es ist eine Hardwarebeschränkung. Hier kommt der Lastausgleich ins Spiel. Durch die Verteilung des Datenverkehrs auf mehrere Server können Sie Engpässe verhindern und dafür sorgen, dass Ihre App reaktionsfähig bleibt. Ohne sie riskieren Sie Ausfallzeiten oder eine langsame Leistung bei Verkehrsspitzen.

Denken Sie nur an aktuelle Beispiele: ChatGPT-Benutzer, die über Abstürze frustriert sind, oder Amazon-Käufer, die mit Bildern von süßen Hunden anstelle von Produktseiten begrüßt werden. Der Lastausgleich sorgt für einen reibungsloseren Betrieb bei Nachfragespitzen. Tools wie NGINX, HAProxy oder AWS Elastic Load Balancer können Anfragen gleichmäßig auf Node.js-Instanzen verteilen, wodurch die Leistung verbessert und Redundanz hinzugefügt wird, sodass Ihre App auch bei einem Serverausfall online bleibt.

Strategie 2: Caching

Das wiederholte Abrufen derselben Daten aus einer Datenbank oder einer externen API kann Ihre App verlangsamen und Backend-Ressourcen belasten. Caching löst dieses Problem, indem es häufig angeforderte Daten im Speicher speichert, sodass Ihre App schnellere Antworten liefern und mehr Datenverkehr bewältigen kann, ohne ins Schwitzen zu geraten. Tools wie Redis und Memcached sind hier bahnbrechend und Beispiele aus der Praxis zeigen, wie wirkungsvoll Caching sein kann.

Wie Redis branchenübergreifend eingesetzt wird:

• E-Commerce: Gap Inc. bekämpfte langsame Bestandsaktualisierungen, die Käufer frustrierten, durch die Integration von Redis Enterprise. Dies reduzierte Verzögerungen und lieferte Bestandsinformationen in Echtzeit, selbst während der massiven Verkehrsspitzen am Black Friday.

• Betrugserkennung: BioCatch, ein Unternehmen für digitale Identität, verarbeitet 5 Milliarden Transaktionen pro Monat mit Redis Enterprise. Durch das Zwischenspeichern von Verhaltensdaten und API-Antworten erkennen sie betrügerische Aktivitäten in weniger als 40 Millisekunden und sind so Cyber-Bedrohungen immer einen Schritt voraus.

Beim Caching geht es nicht nur um Geschwindigkeit – es steigert die Zuverlässigkeit, reduziert die Backend-Last und verhindert Warenkorbabbrüche.

Strategie 3: Datenbankleistung

Selbst wenn Caching vorhanden ist, sind Datenbankoperationen häufig das schwache Glied in Anwendungen mit hohem Datenverkehr. Ineffiziente Abfragen oder schlecht gestaltete Strukturen können alles verlangsamen, sodass Benutzer frustriert sind und Ihre App Schwierigkeiten hat, mitzuhalten. Caching ist großartig, um häufige Anfragen zu beschleunigen, aber Ihre Datenbank muss den Rest der Arbeit dennoch effizient bewältigen – insbesondere, wenn der Datenverkehr zunimmt.

Um den hohen Datenverkehr effizienter zu bewältigen, können Sie einige wichtige Verbesserungen an Ihrer Datenbank vornehmen. Konzentrieren Sie sich zunächst auf die Feinabstimmung Ihrer Abfragen. Dies bedeutet, dass Sie SQL-Anweisungen vereinfachen, unnötige Vorgänge entfernen und Indizes hinzufügen, um die Arbeit zu beschleunigen.

Wenn Ihre App beispielsweise häufig nach einer Benutzer-ID sucht, kann das Hinzufügen eines Index für diese Spalte dazu führen, dass die Datenbank sie viel schneller findet. Reduzieren Sie als Nächstes die Anzahl der Anfragen, die Ihre App sendet. Anstatt separate Anfragen nach Benutzerdetails und Bestellungen zu stellen, kombinieren Sie diese mithilfe von Joins in einer einzigen Abfrage. Wenn Ihre App viel Datenverkehr verarbeitet, müssen Sie die Skalierung entweder durch Sharding (Aufteilen Ihrer Schema-Architektur in kleinere, fokussiertere Datenteile) oder durch das Einrichten von Lesereplikaten durchführen, um die Last schwerer Lesevorgänge zu teilen.

Sie fragen sich immer noch, ob Node.js dem Druck standhalten kann?

Es betreibt bereits einige der größten Plattformen der Welt. LinkedIn ist von Ruby on Rails auf Node.js umgestiegen, wodurch die Serveranzahl um das 20-fache reduziert wurde und gleichzeitig über 600 Millionen Benutzer unterstützt werden. Netflix verlässt sich auf Node.js, um Millionen gleichzeitiger Streams zu verwalten und schnellere Ladezeiten zu ermöglichen. Der Engineering-Stack von Uber nutzt seine Echtzeitfähigkeiten, um große Mengen an Fahranfragen nahtlos zu bearbeiten. Und Walmart wandte sich an Node.js, um den reibungslosen Betrieb seiner Systeme während der starken Verkehrsanstiege am Black Friday zu gewährleisten.

Mit Strategien wie Lastausgleich, Caching und Datenbankoptimierung kann Node.js selbst die anspruchsvollsten Arbeitslasten bewältigen. Egal, ob Sie eine globale Plattform aufbauen oder skalieren, um dem wachsenden Datenverkehr gerecht zu werden, ich wette, dass Sie mit Node.js wirklich schnelle, zuverlässige und skalierbare Anwendungen erstellen können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonYths, Acts und Strategien zur Skalierung von Node.js-Apps. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!