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初识Node.js

程序员文章站 2022-03-20 17:23:35
Node.js的应用领域 NodeJS宣称其目标是“旨在提供一种简单的构建可伸缩网络程序的方法”; Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。Node.js 使用了一个事件驱动、非阻塞式 I/O 的模型,使其轻量又高效。Node.js 的包管理器 npm ......

node.js的应用领域

nodejs宣称其目标是“旨在提供一种简单的构建可伸缩网络程序的方法”;

node.js 是一个基于 chrome v8 引擎的 javascript 运行环境。node.js 使用了一个事件驱动、非阻塞式 i/o 的模型,使其轻量又高效。node.js 的包管理器 npm,是全球最大的开源库生态系统。

重点在于 事件驱动 以及 非阻塞i/o模型

事件驱动编程(evnet-driven programming)
是一种编程风格,由事件来决定程序的执行流程,事件由事件处理器(event handler)或事件回调(event callback)来处理,事件回调是当某个特定事件发生时被调用的函数,比如数据库返回了查询结果或者用户单击了一个按钮。

非阻塞i/o模型 
在操作系统中,程序运行的空间分为内核空间和用户空间。我们常常提起的异步i/o,其实质是用户空间中的程序不用依赖内核空间中的i/o操作实际完成,即可进行后续任务。

与nodejs非阻塞模型相对应的还有系统线程模型、多线程/线程池模型,举个栗子,想象一个场景,我们在银行排队办理业务,我们看看下面两个模型。

系统线程模型:

这种模型的问题显而易见,服务端只有一个线程,并发请求(用户)到达只能处理一个,其余的要先等待,这就是阻塞,正在享受服务的请求阻塞后面的请求了。

多线程/线程池模型:

这个模型已经比上一个有所进步,它调节服务端线程的数量来提高对并发请求的接收和响应,但并发量高的时候,请求仍然需要等待,它有个更严重的问题。到代码层面上来讲,我们看看客户端请求与服务端通讯的过程:

服务端与客户端每建立一个连接,都要为这个连接分配一套配套的资源,主要体现为系统内存资源,以php为例,维护一个连接可能需要20m的内存。这就是为什么一般并发量一大,就需要多开服务器。

那么nodejs是怎么解决这个问题的呢?我们来看另外一个模型,想象一下我们在快餐店点餐吃饭的场景。

我们同样是要发起请求,等待服务器端响应;但是与银行例子不同的是,这次我们点完餐后拿到了一个号码,拿到号码,我们往往会在位置上等待,而在我们后面的请求会继续得到处理,同样是拿了一个号码然后到一旁等待,接待员能一直进行处理。

等到饭菜做号了,会喊号码,我们拿到了自己的饭菜,进行后续的处理(吃饭)。这个喊号码的动作在nodejs中叫做回调(callback),能在事件(烧菜,i/o)处理完成后继续执行后面的逻辑(吃饭),这体现了nodejs的显著特点,异步机制、事件驱动整个过程没有阻塞新用户的连接(点餐),也不需要维护已经点餐的用户与厨师的连接。

基于这样的机制,理论上陆续有用户请求连接,nodejs都可以进行响应,因此nodejs能支持比java、php程序更高的并发量虽然维护事件队列也需要成本,再由于nodejs是单线程,事件队列越长,得到响应的时间就越长,并发量上去还是会力不从心。

总结一下nodejs是怎么解决并发连接这个问题的:更改连接到服务器的方式,每个连接发射(emit)一个在nodejs引擎进程中运行的事件(event),放进事件队列当中,而不是为每个连接生成一个新的os线程(并为其分配一些配套内存)。

最后我们看一下nodejs适合的应用场景:

  1. restful api

  2. 统一web应用的ui层

目前mvc的架构,在某种意义上来说,web开发有两个ui层,一个是在浏览器里面我们最终看到的,另一个在server端,负责生成和拼接页面。不讨论这种架构是好是坏,但是有另外一种实践,面向服务的架构,更好的做前后端的依赖分离。如果所有的关键业务逻辑都封装成rest调用,就意味着在上层只需要考虑如何用这些rest接口构建具体的应用。那些后端程序员们根本不操心具体数据是如何从一个页面传递到另一个页面的,他们也不用管用户数据更新是通过ajax异步获取的还是通过刷新页面。

  1. 大量ajax请求的应用

例如个性化应用,每个用户看到的页面都不一样,缓存失效,需要在页面加载的时候发起ajax请求,nodejs能响应大量的并发请求。  

总而言之,nodejs适合运用在高并发、i/o密集、少量业务逻辑的场景。

node.js 的缺点
大量使用匿名函数,使得抛出的异常不容易阅读。
try/catch限于同步代码,使得异常捕获较为复杂。
单线程:可靠性。
不适合cpu密集型的场景。
回调的代码习惯影响阅读。