Node高并发的原理是什么

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从头聊起

一个常见web应用会做哪些事情

• 运算（执行业务逻辑、数学运算、函数调用等。主要工作在CPU进行）

• I/O（如读写文件、读写数据库、读写网络请求等。主要工作在各种I/O设备，如磁盘、网卡等）

一个典型的传统web应用实现

• 多进程，一个请求fork一个（子）进程 + 阻塞I/O（即blocking I/O或BIO）

• 多线程，一个请求创建一个线程 + 阻塞I/O

多进程web应用示例伪代码

listenFd = new Socket(); // 创建监听socket
Bind(listenFd, 80); // 绑定端口
Listen(listenFd);   // 开始监听

for ( ; ; ) {
    // 接收客户端请求，通过新的socket建立连接
    connFd = Accept(listenFd);
    // fork子进程
    if ((pid = Fork()) === 0) {
        // 子进程中
        // BIO读取网络请求数据，阻塞，发生进程调度
        request = connFd.read();
        // BIO读取本地文件，阻塞，发生进程调度
        content = ReadFile('test.txt');
        // 将文件内容写入响应
        Response.write(content);
    }
}

多线程应用实际上和多进程类似，只不过将一个请求分配一个进程换成了一个请求分配一个线程。线程对比进程更轻量，在系统资源占用上更少，上下文切换（ps：所谓上下文切换，稍微解释一下：单核心CPU的情况下同一时间只能执行一个进程或线程中的任务，而为了宏观上的并行，则需要在多个进程或线程之间按时间片来回切换以保证各进、线程都有机会被执行）的开销也更小；同时线程间更容易共享内存，便于开发

上文中提到了web应用的两个核心要点，一个是进（线）程模型，一个是I/O模型。那阻塞I/O到底是什么？又有哪些其他的I/O模型呢？别着急，首先我们看一下什么是阻塞

什么是阻塞？什么是阻塞I/O？

简而言之，阻塞是指函数调用返回之前，当前进（线）程会被挂起，进入等待状态，在这个状态下，当前进（线）程暂停运行，引起CPU的进（线）程调度。函数只有在内部工作全部执行完成后才会返回给调用者

所以阻塞I/O是，应用程序通过API调用I/O操作后，当前进（线）程将会进入等待状态，代码无法继续往下执行，这时CPU可以进行进（线）程调度，即切换到其他可执行的进（线）程继续执行，当前进（线）程在底层I/O请求处理完后才会返回并可以继续执行

多进（线）程 + 阻塞I/O模型有什么问题？

在了解了什么是阻塞和阻塞I/O后，我们来分析一下传统web应用多进（线）程 + 阻塞I/O模型有什么弊端。

因为一个请求需要分配一个进（线）程，这样的系统在并发量大时需要维护大量进（线）程，且需要进行大量的上下文切换，这都需要大量的CPU、内存等系统资源支撑，所以在高并发请求进来时CPU和内存开销会急剧上升，可能会迅速拖垮整个系统导致服务不可用

nodejs应用实现

接下来我们看看nodejs应用是如何实现的。

• 事件驱动，单线程（主线程）

• 非阻塞I/O 在官网上可以看到，nodejs最主要的两大特点，一个是单线程事件驱动，一个是“非阻塞”I/O模型。单线程 + 事件驱动比较好理解，前端同学应该都很熟悉js的单线程和事件循环这套机制了，那我们主要来研究一下这个“非阻塞I/O”是怎么一回事。首先来看一段nodejs服务端应用常见的代码，

const net = require('net');
const server = net.createServer();
const fs = require('fs');

server.listen(80);  // 监听端口
// 监听事件建立连接
server.on('connection', (socket) => {
    // 监听事件读取请求数据
    socket.on('data', (data) => {
    // 异步读取本地文件
    fs.readFile('test.txt', (err, data) => {
            // 将读取的内容写入响应
            socket.write(data);
            socket.end();
        })
    });
});

可以看到在nodejs中，我们可以以异步的方式去进行I/O操作，通过API调用I/O操作后会马上返回，紧接着就可以继续执行其他代码逻辑，那为什么nodejs中的I/O是“非阻塞”的呢？回答这个问题之前我们再做一些准备工作，参考nodejs进阶视频讲解：进入学习

read操作基本步骤

首先看下一个read操作需要经历哪些步骤

• 用户程序调用I/O操作API，内部发出系统调用，进程从用户态转到内核态

• 系统发出I/O请求，等待数据准备好（如网络I/O，等待数据从网络中到达socket；等待系统从磁盘上读取数据等）

• 数据准备好后，复制到内核缓冲区

• 从内核空间复制到用户空间，用户程序拿到数据

接下来我们看一下操作系统中有哪些I/O模型

几种I/O模型

阻塞式I/O

非阻塞式I/O

I/O多路复用（进程可同时监听多个I/O设备就绪）

信号驱动I/O

异步I/O

那么nodejs里到底使用了哪种I/O模型呢？是上图中的“非阻塞I/O”吗？别着急，先接着往下看，我们来了解下nodejs的体系结构

nodejs体系结构，线程、I/O模型分析

最上面一层是就是我们编写nodejs应用代码时可以使用的API库，下面一层则是用来打通nodejs和它所依赖的底层库的一个中间层，比如实现让js代码可以调用底层的c代码库。来到最下面一层，可以看到前端同学熟悉的V8，还有其他一些底层依赖。注意，这里有一个叫libuv的库，它是干什么的呢？从图中也能看出，libuv帮助nodejs实现了底层的线程池、异步I/O等功能。libuv实际上是一个跨平台的c语言库，它在windows、linux等不同平台下会调用不同的实现。我这里主要分析linux下libuv的实现，因为我们的应用大部分时候还是运行在linux环境下的，且平台间的差异性并不会影响我们对nodejs原理的分析和理解。好了，对于nodejs在linux下的I/O模型来说，libuv实际上提供了两种不同场景下的不同实现，处理网络I/O主要由epoll函数实现（其实就是I/O多路复用，在前面的图中使用的是select函数来实现I/O多路复用，而epoll可以理解为select函数的升级版，这个暂时不做具体分析），而处理文件I/O则由多线程（线程池） + 阻塞I/O模拟异步I/O实现

下面是一段我写的nodejs底层实现的伪代码帮助大家理解

listenFd = new Socket();    // 创建监听socket
Bind(listenFd, 80); // 绑定端口
Listen(listenFd);   // 开始监听

for ( ; ; ) {
    // 阻塞在epoll函数上，等待网络数据准备好
    // epoll可同时监听listenFd以及多个客户端连接上是否有数据准备就绪
    // clients表示当前所有客户端连接，curFd表示epoll函数最终拿到的一个就绪的连接
    curFd = Epoll(listenFd, clients);

    if (curFd === listenFd) {
        // 监听套接字收到新的客户端连接，创建套接字
        int connFd = Accept(listenFd);
        // 将新建的连接添加到epoll监听的list
        clients.push(connFd);
    }

    else {
        // 某个客户端连接数据就绪，读取请求数据
        request = curFd.read();
        // 这里拿到请求数据后可以发出data事件进入nodejs的事件循环
        ...
    }
}

// 读取本地文件时，libuv用多线程（线程池） + BIO模拟异步I/O
ThreadPool.run((callback) => {
    // 在线程里用BIO读取文件
    String content = Read('text.txt');  
    // 发出事件调用nodejs提供的callback
});

通过I/O多路复用 + 多线程模拟的异步I/O配合事件循环机制，nodejs就实现了单线程处理并发请求并且不会阻塞。所以回到之前所说的“非阻塞I/O”模型，实际上nodejs并没有直接使用通常定义上的非阻塞I/O模型，而是I/O多路复用模型 + 多线程BIO。我认为“非阻塞I/O”其实更多是对nodejs编程人员来说的一种描述，从编码方式和代码执行顺序上来讲，nodejs的I/O调用的确是“非阻塞”的。

关于“Node高并发的原理是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注创新互联行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。