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聊聊Node中的非同步實作與事件驅動

青灯夜游轉載: 2022-11-08 20:14:441212瀏覽

這篇文章帶大家了解一下Node中的非同步實作與事件驅動，希望對大家有幫助！聊聊Node中的非同步實作與事件驅動

Node的特點

#電腦中的一些任務一般可以分割為兩個類別，一個類別叫做IO密集型，一個叫做運算密集型；對於運算密集型的任務，只能不斷榨乾CPU的效能，但是對於IO密集型的任務來說，理想情況下卻並不需要，只需要通知IO設備進行處理，過一段時間再來拿去數據就好了。【相關教學推薦：nodejs影片教學、程式設計影片】

對於某些場景有一些互不相關的任務需要完成，現行的主流方法有以下兩種：

多執行緒並行完成：多執行緒的代價在於建立執行緒和執行緒上下文切換的開銷較大。另外，在複雜的業務中，多執行緒程式設計經常面臨鎖定、狀態同步等問題；
單執行緒順序執行：易於表達，但串列執行的缺點在於效能，任意一個略慢的任務都會導致後續程式碼被群組設

<p><code>node在兩者之前給了它的方案：利用單一線程，遠離多線程死鎖、狀態同步等問題；利用非同步IO，讓單一執行緒遠離阻塞，以便更好地使用CPU

Node是如何實現非同步的

剛才講了node在多工處理的方案，但是node內部想要實現卻不容易，下面介紹作業系統的幾個概念，方面後續大家更好理解，後面再說一講異步的實作以及node的事件循環機制：

阻塞IO與非阻塞IO

作業系統中一切皆文件，輸入輸出設備同樣被抽象化為了文件，核心在執行IO操作時，透過文件描述符進行管理

非阻塞IO存在的一些問題：雖然其讓CPU的利用率提高了，但是由於立即回傳的是一個檔案描述符，我們並不知道IO操作什麼時候完成，為了確認狀態變更，我們只能作輪詢操作##不同的輪詢方法

：最原始、效能最低的一種，透過重複檢查IO狀態來完成完整資料的取得
：透過對檔案描述子上的事件狀態來進行判斷，相對來說消耗更少；缺點就是它採用了一個1024長度的陣列來存儲狀態，所以它最多可以同時檢查1024個檔案描述符
：由於select的限制，poll改進為鍊錶的存儲方式，其他的基本上都一致；但是當檔案描述符較多的時候，它的性能還是非常低下的
：該方案是linux下效率最高的IO事件通知機制，在進入輪詢的時候如果沒有檢查IO事件，將會進行休眠，直到事件發生將它喚醒
：與epoll 類似，不過僅在FreeBSD系統下存在

epoll#利用了事件來降低對CPU的耗用，但休眠期間CPU幾乎是閒置的；我們期待的非同步IO應該是應用程式發起非阻塞調用，無須透過遍歷或事件喚醒等方式輪詢，可以直接處理下一個任務，只需IO完成後透過訊號或回調將資料傳遞給應用程式即可。 linux下還有中AIO方式就是透過訊號或回呼來傳遞資料的，不過只有Linux有，且有限制無法利用系統快取

node中對於非同步IO的實作

先說結論，

node對非同步IO的實作是透過多執行緒實現的。可能會混淆的地方就是node內部雖然是多執行緒的，但是我們程式設計師開發的JavaScript程式碼卻只是運行在單一執行緒上的。 <p><code>node透過部分執行緒進行阻塞IO或非阻塞IO加上輪詢技術來完成資料獲取，讓一個執行緒進行計算處理，透過執行緒之間的通訊將IO得到的資料傳遞，這就輕鬆實現了非同步IO的模擬。

除了非同步IO，電腦中的其他資源也適用，因為linux中一切皆文件，磁碟、硬體、套接字等幾乎所有電腦資源都被抽象化為了文件，接下來介紹對電腦資源的呼叫都以IO為例子。

事件循環

在進程啟動時，node便會建立一個類似與while(true)的循環，每執行一次循環體的過程我們成為Tick；下方為node中事件循環流程圖：

很簡單的一張圖，簡單解釋一下：就是每次都從IO觀察者裡面獲取執行完成的事件（是個請求對象，簡單理解就是包含了請求中產生的一些數據），然後沒有回調函數的話就繼續取出下一個事件（請求物件），有回呼就執行回呼函數

#非同步IO細節

#註：不同平台有不同的細節實現，這張圖隱藏了相關平台相容細節，例如windows下使用IOCP中的

PostQueuedCompletionStatus()提交執行狀態，透過GetQueuedCompletionStatus取得執行完成的請求，並且IOCP內部實作了執行緒池的細節，而linux等平台透過eopll實作這個過程，並在libuv

setTimtout與setInterval
#除了IO等電腦資源需要非同步呼叫之外，
本身還存在一些與非同步IO無關的一些其他非同步API：

#setTimeout

setInterval

#setImmediateprocess.nextTick

它們的實作原理與非同步IO比較類似，

只是不需要IO執行緒池的參與： $與 setInterval 所建立的計時器會被插入到定時器觀察者內部的一個紅黑樹中每次 tick 執行的時候，會從那個紅黑樹中迭代取出定時器對象，檢查是否超過定時時間如果超過，就將這個事件（請求對象）推入到事件隊列中，在事件循環中執行其中的回調函數 {紅黑樹：這裡簡單提一下，就是一種特殊化的平衡二元樹，可以自平衡，查找效率基本上就是該二叉樹的深度了}_{} O (l$

######### ############n######)########################你有考慮過這個問題嗎，為什麼定時器不需要線程池的參與了呢，如果你理解了之前章節對於異步IO實現原理的話，相信你應該能解釋出來，這裡簡單說說原因來加深記憶：###

node中的IO執行緒池是用來呼叫IO並等待資料回傳（看具體實作）的一種方式，它使JavaScript單執行緒得以異步呼叫IO，並且不需要等待IO執行完成（因為是IO線程池做了），並且能獲取到最終的資料（透過觀察者模式：IO觀察者從線程池獲取執行完成的事件，事件循環機制執行後續的回呼函數）

上述這段話可能有點簡略，如果你還不明白，可以看下之前的那幾種圖~

`process .nextTick`與`setImmediate`

這兩個函數都是代表立即非同步執行一個函數，那為什麼不用setTimeout(() => { . .. }, 0)來完成呢？

定時器精確度不夠
計時器使用紅黑樹來建立定時器物件和迭代操作，浪費效能
即process.nextTick更加輕量

輕量具體來說：我們在每次呼叫process.nextTick的時候，只會將回調函數放入佇列中，在下一輪Tick時取出執行。定時器中採用紅黑樹的方式時 $O(log_2n)$ #，nextTick為 $O ##((1) O(1)$

#那process.nextTick與setImmediate

又有什麼差別呢？畢竟它們都是將回呼函數立即非同步執行

process.nextTick的回呼執行優先權高於setImmediate

#process.nextTick的回呼函數保存在一個陣列中，每輪事件循環下全部執行，setImmediate的結果則是保存在鍊錶中，每輪迴圈依序執行第一個回調注意：之所以process.nextTick的回呼執行優先權高於setImmediate，因為事件循環對觀察者的檢查是有順序的， process.nextTick屬於idle觀察者，

setImmediate

屬於check觀察者。

iedl觀察者> IO 觀察者> check觀察者

#高效能伺服器

對於網路套接字的處理，

node

也應用到了非同步IO，網路套接字上偵聽到的請求都會形成事件交給IO觀察者，事件循環會不停地處理這些網路IO事件，如果我們在

層面上有傳入對應的回呼函數，這些回呼函數就會在事件循環中執行（處理這些網路請求）
常見的伺服器模型：

同步式

每進程-->每個請求每個執行緒-->每個請求

###而###node## #採用的是事件驅動的方式處理這些請求，無需對每個請求創建額外的對應線程，可以省略掉創建線程和銷毀線程的開銷，同時操作系統的調度任務因為線程較少（只有###node ###內部實作的一些執行緒）上下文切換的代價很低。 ###

經典問題--雪崩問題的解決：

問題描述：伺服器在剛啟動時，快取無數據，如果訪問量龐大，同一條SQL #會被傳送到資料庫中反覆查詢，影響效能。

解決方案：

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將所有請求的回呼都壓入了事件佇列中，利用其只執行一次就會將監視器移除的特點，保證每一個回呼函數只會被執行一次。對於相同的SQL語句，保證在同一個查詢開始到結束的過程中永遠只有一次。新到來的相同呼叫只需在佇列中等待資料就緒即可，一旦查詢到結果，得到的結果就可以被這些呼叫共同使用。

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以上是聊聊Node中的非同步實作與事件驅動的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！

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