快速搞懂Node.js中的效能指標

這篇文章帶大家了解一下Node.js的效能指標，希望對大家有幫助！

對我們前端工程師來說，掌握Node.js應用程式開發是我們走上資深/專家的一條必經之路。另外Node.js是一門服務端語言，我們不僅要能夠完成開發任務，更應該要專注在伺服器效能上。 【推薦學習：《nodejs 教學》】

本文就針對Node.js的基礎與效能指標做一些初步的介紹。

應用場景

在介紹NodeJS效能指標之前呢，我們先來看看它的應用場景，針對不同的應用場景，所要關注的效能指標是有所不同的。

• BFF中間層，介面的代理，充當網關層

• 開發建置工具gulp，webpack基於Node.js

• 桌面應用程式Electron和Node.js結合

• SSR服務端渲染

Node.js如果是用於前端SSR的話，那麼CPU和網路就會成為主要的效能瓶頸;

如果使用NodeJS來進行資料持久化相關的工作，那麼I/O和磁碟會有很高的佔用率;

而在大多數場景下，CPU、記憶體以及網路可以說是Node的主要效能瓶頸。

優缺點

• node.js容錯，效能不是很好

• ##node.js操作資料庫不專業

• node.js處理非同步io強

• io密集型，不適合cpu密集型

事件循環（libuv）

這裡引用官網的一張圖，展示了事件循環操作順序的簡化概覽

##階段描述

計時器
• ：此階段執行已經被 setTimeout() 和 setInterval() 的調度回呼函數。
待定回呼
• ：執行延遲到下一個循環迭代的 I/O 回呼。
idle, prepare
• ：僅系統內部使用。
輪詢
• ：檢索新的I/O 事件;執行與I/O 相關的回呼（幾乎在所有情況下，除了關閉的回呼函數，那些由計時器和 setImmediate() 調度的之外），其餘情況node 將在適當的時候在此阻塞。
偵測
• ：setImmediate() 回呼函數在這裡執行。
關閉的回呼函數
• ：一些關閉的回呼函數，如：socket.on('close', ...)
V8 GC機制

我們知道Node.js® 是一個基於 

Chrome V8 引擎

 的JavaScript 執行環境，同時它又是單執行緒的。 其中

V8記憶體

分為新生代與老生代:

#新生代

：採用from空間->to空間記憶體回收scavenge演算法

老生代

：採用引用標記、碎片整理的形式進行記憶體回收如果GC時間過長，會導致js執行緒阻塞，影響服務效能。記憶體使用不當，則會造成記憶體溢位。在了解了以上Node.js的基礎知識之後，我們再來看效能指標

效能指標

我們從系統層面和Node.js進程層面進行一個效能指標描述

系統層面針對伺服器（

實體機

、虛擬機器、Docker 等）級別，提供以下監控指標：

記憶體使用
• CPU

  使用率

系統負載，使用中進程/等待進行的進程數
系統
• QPS

硬性效能指標
磁碟使用率
• GC

  統計量

  ##… …

進程層面

#針對每個Node.js 進程，提供以下監控指標：

堆內（total 和used）和堆外記憶體統計

• #堆內各個記憶體空間佔用記憶體統計

• 垃圾回收（GC）佔整個行程運行時間比例

• QPS

• 以1s、15s、30s、60s 的CPU 統計

• libuv 句柄，定時器統計

• #…
如何取得

針對上面講到的效能指標，我們該如何取得呢？

系統層面

#

系統層面的指標可以透過以下兩種方式取得

1、os模組

const os = requie('os')

程式碼範例

執行結果

2、top和iostat指令查看記憶體和硬碟使用

top [參數]

iostat[參數]

記憶體使用量##

//该方法返回 Node.js 进程的内存使用情况的对象
process.memoryUsage()

程式碼範例

執行結果：

{
  rss: 4935680,
  heapTotal: 1826816,
  heapUsed: 650472,
  external: 49879
}复制代码

名詞解釋：

rss 是駐留集大小, 是給這個程序分配了多少物理記憶體（佔總分配記憶體的一部分）

一般這個指標上升，可能會發生

記憶體洩漏

heapTotal 和heapUsed 代表V8 的記憶體使用量。

external 代表 V8 管理的，綁定到 Javascript 的 C 物件的記憶體使用情況。

CPU profile

一般來說，如果涉及到記憶體洩漏的，可以抓取

堆快照，那如果是CPU 異常飆高的，可以抓取CPU Profile

可透過以下兩種方式進行取得：

GC trace

V8提供了許多node.js程式啟動的參數選項，透過以下實例程式碼的方式可以取得到GC日誌的資訊

node --trace_gc的執行結果

可以看到V8對於新舊記憶體採用不同的GC過程

記憶體快照

如果使用node-inspector 的話，快照中會有前端的變數幹擾。建議使用 

heapdump 用來保存記憶體快照，使用 devtool 檢視記憶體快照。使用 heapdump 儲存記憶體快照時，只會有 Node.js 環境中的對象，不會受到干擾。後面會介紹heapdump的使用

壓力測試

#專案上線前是要進行壓力測試的，透過壓力測試來尋找是否存在內存洩漏

壓測工具：ab測試(ApacheBench）、autocannon

下面展示了使用ab功能進行壓力測試的結果

上述運行結果可以看到

我們的一個QPS：4301.28/sec

每個請求的平均長度：23ms

#傳輸率：617.47kb/s

記憶體洩漏

#Node.js相對比較專業的後端語言Java、PHP等，一些基礎的建置相對是不夠完善的。加上單執行緒的特點，在大型的應用當中，很容易造成伺服器或Node.js進程的效能瓶頸。

造成node記憶體洩漏通常有以下三種情況：

• node v8本身記憶體大小的限制：64 位元系統約為1.4GB，32 位元系統約為0.7GB。

• 程式使用不當：全域變數參考、閉包使用不當、事件監聽未銷毀

• 大檔案應用程式：應該使用buffer操作， buffer不佔用v8記憶體

那要如何去排查記憶體洩漏呢？可以透過以下工具使用

工具使用

#一。heapdump：產生記憶體快照chrome面板分析

##要注意的是，列印記憶體快照是很耗CPU 的操作，可能會對線上業務造成影響。 #########引入######

const heapdump = require('heapdump')

###### 取得##########方式一：指令###kill -USR2 #### ############

方式二：调用writeSnapshot

heapdump.writeSnapshot('./' + Date.now() + '.heapsnapshot');

chrome面板分析

二. alinode

阿里云也提供了Nodejs应用的性能平台alinode，可以很方便、全面的为我们收集性能指标数据，同时以可视化图表的方式，更加的直观。接入alinode可参考5分钟快速入门

以下是部分采集数据图表展示

一些指标描述

Memory

• memory_sys：系统内存使用百分比。
• memory_node： 所有 Node.js 进程内存使用之和占系统内存的百分比。

CPU

• cpu_sys：系统 CPU 使用百分比。
• cpu_node：所有 Node.js 进程 CPU 使用百分比之和。

Load

• load1：1分钟内平均 Load。

• load5：5分钟内平均 Load。

• load15：15分钟内平均 Load。

• 下面是一些 Load 的参考信息 (Load 已经归一化处理，如果是 N 核 CPU，那么相应 Load * N)：

  • 0.7 ：不错的状态，有新任务也可以及时处理；
  • Load = 1：即将有任务需要额外的等待时间才能被处理，需要引起关注；
  • Load > 5：任务需要等待时间很长，需要干预处理。
  • 通常先看 load15，如果很高，再看 load1 和 load5，看是否有下降趋势，短时间内 load1 大于 1，不用担心，如果长时间 Load 较高，需要引起关注。

QPS

该实例所有 Node.js 进程每秒钟处理的 HTTP 请求数之和。

GC

• gc_avg：所有 Node.js 进程垃圾回收时间占比平均值。
• gc_max：每分钟内垃圾回收时间最多的 Node.js 进程的垃圾回收时间占比。

三. 开源Easy-Monitor

企业级 Node.js 应用性能监控与线上故障定位解决方案。

Easy-Monitor是一款轻量级的Node性能监控工具。快速入口

我们也可以给予它的基础之上去搭建部署一套自己内部的性能平台。

总结

以上是我关于Node.js性能指标以及获取的简单介绍，更多的是对包含性能点的一个整体上的介绍，那针对每个性能指标我们都可以去再做更深入的研究。希望这篇文章能够帮助你，同时也感谢你的阅读，期待再见～

参考

Node.js 性能平台
如何分析 Node.js 中的内存泄漏
本文示例代码

原文地址：https://juejin.cn/post/7008006326857138184

作者：比心FE

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以上是快速搞懂Node.js中的效能指標的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！