Node.js机制及原理理解初步

转载：http://blog.csdn.net/leftfist/article/details/41891407

一、Node.js优缺点

node.js是单线程。

好处就是

1）简单

2）高性能，避免了频繁的线程切换开销

3）占用资源小，因为是单线程，在大负荷情况下，对内存占用仍然很低

3）线程安全，没有加锁、解锁、死锁这些问题

PHP

node.js

坏处就是

如何解决高并发？

node使用异步IO和事件驱动（回调函数）来解决这个问题。

一般来说，高并发解决方案会提供多线程模型，为每个业务逻辑提供一个线程，通过系统线程切换来来弥补同步I/O 调用的时间开销。像apache，是一个请求一个线程。

而node.js使用的是单线程模型，对所有I/O都采用异步的请求方式，避免频繁的上下文切换，在node.js执行的时候维护着一个事件队列；程序在执行时进入事件循环等待下一个事件到来，每个异步I/O请求完成后都会被推送到事件队列中的等待执行。

比如说：

对于一个简单的数据库访问操作，传统方式是这样实现的

[javascript]view plain copy 
   
 res = db.query('SELECT * from some_table');  
 res.output();  

代码执行到第一行的时候线程会阻塞，等待query返回结果，然后继续处理。由于数据库查询、磁盘读写、网络通信等原因（所谓的I/O）阻塞时间会非常大（相对于cpu始终频率）。对于高并发的访问，一方面线程长期阻塞等待，另一方面为了应付新情求而不断添加新线程，会浪费大量系统资源，同时线程的增加也会也会占用大量的cpu时间来处理内存上下文切换。看看node.js怎么处理

[javascript]view plaincopy 
   
db.query('SELECT * from some_table', function(res) {       res.output();  
 });

query的第二个参数是一个回调函数，进程执行到db.query的时候不会等待结果返回，而是直接继续执行下面的语句，直到进入事件循环。当数据库执行结果返回的时候会将事件发送到事件队列，等到线程进入事件循环后才会调用之前的回调函数。

node.js的异步机制是基于事件的，所有的I/O、网络通信、数据库查询都以非阻塞的方式执行，返回结果由事件循环来处理。node.js在同一时刻只会处理一个事件，完成后立即进入事件循环检查后面事件。这样cpu和内存在同一时间集中处理一件事，同时尽量让耗时的I/O等操作并行执行。

事件循环机制

所谓事件循环是指node.js会把所有的异步操作使用事件机制解决，有个线程在不断地循环检测事件队列。

node.js中所有的逻辑都是事件的回调函数，所以node.js始终在事件循环中，程序入口就是事件循环第一个事件的回调函数。事件的回调函数中可能会发出I/O请求或直接发射（ emit）事件，执行完毕后返回事件循环。事件循环会检查事件队列中有没有未处理的事件，直到程序结束。node.js的事件循环对开发者不可见，由libev库实现，libev不断检查是否有活动的、可供检测的事件监听器，直到检查不到时才退出事件循环，程序结束。

如图所示

libuv 是一个高性能事件驱动的程序库，封装了 Windows 和 Unix 平台一些底层特性，为开发者提供了统一的 API.
因此，node.js 是单线程，异步非阻塞。

但毕竟，如何弥补单线程缺陷？是不是有异步非阻塞，就可以高枕无忧了？

不是的。

1）cpu密集型任务存在短板

如上所述，nodejs的机制是单线程，这个线程里面，有一个事件循环机制，处理所有的请求。如图所示。在事件处理过程中，它会智能地将一些涉及到IO、网络通信等耗时比较长的操作，交由worker threads去执行，执行完了再回调，这就是所谓的异步IO非阻塞吧。但是，那些非IO操作，只用cpu计算的操作，它就自己扛了，比如算什么斐波那契数列之类。它是单线程，这些自己扛的任务要一个接着一个地完成，前面那个没完成，后面的只能干等。因此，对cpu要求比较高的cpu密集型任务多的话，就有可能会造成号称高性能，适合高并发的node.js服务器反应缓慢。

2）无法利用cpu的多核

最开始，线程只是用于分配单个处理器处理时间的一种机制。但假如操作系统本身支持多个cpu/内核，那么每个线程都可以得到一个不同自己的cpu/内核，实现真正的“并行运算”。在这种情况下，多线程程序可以提高资源使用效率。Node.js是单线程程序，它只有一个event loop，也只占用一个 cpu/内核。现在大部分服务器都是多cpu或多核的，当Node.js程序的event loop被cpu密集型的任务占用，导致有其它任务被阻塞时，却还有cpu/内核处于闲置的状态，造成资源的浪费。