使用 Node 处理 I/O 密集型任务

摩尔定律是由英特尔联合创始人戈登·摩尔(Gordon Moore)在 1965 年提出的，即集成电路上可容纳的元器件的数量每隔 18 至 24 个月就会增加一倍，性能也将提升一倍。也就是说，处理器（CPU）的性能每隔大约两年就会翻一倍。

距离摩尔定律被提出到现在，已经过去了 50 多年。如今，随着芯片组件的规模越来越接近单个原子的规模，要跟上摩尔定律的步伐变得越来越困难。

在 2019 年，英伟达 CEO 黄仁勋在 ECS 展会上说：“摩尔定律过去是每 5 年增长 10 倍，每 10 年增长 100 倍。而如今，摩尔定律每年只能增长几个百分点，每 10 年可能只有 2 倍。因此，摩尔定律结束了。”

单个处理器（CPU）的性能越来越接近瓶颈，想要突破这个瓶颈，则需要充分利用多线程技术，让单个或多个 CPU 可以同时执行多个线程，更快的完成计算机任务。

Node 的多线程

我们都知道，Javascript 是单线程语言，Nodejs 利用 Javascript 的特性，使用事件驱动模型，实现了异步 I/O，而异步 I/O 的背后就是多线程调度，非常适合用来处理 I/O 密集型任务。

Node 异步 I/O 的实现可以参考朴灵的《深入浅出 Node.js》

在 Go 语言中，可以通过创建 Goroutine 来显式调用一条新线程，并且通过环境变量 GOMAXPROCS 来控制最大并发数。

在 Node 中，可以使用 worker_threads 创建新的 Worker 来衍生新的工作线程。工作线程对于执行 CPU 密集型的 JavaScript 操作非常有用。它们在 I/O 密集型的工作中用途不大。 Node.js 的内置的异步 I/O 操作比工作线程效率更高。Node 本身实现了一些异步 I/O 的 api，例如 fs.readFile、http.request。这些异步 I/O 底层是调用了新线程执行异步任务，再利用事件驱动的模式来获取执行结果。

服务端开发、工具开发可能都会需要处理 I/O 密集型任务。比如处理复杂的爬虫任务，处理并发请求，进行文件处理等等...

在我们使用多线程来处理 I/O 密集型任务时，一定要控制最大同时并发数。因为不控制最大并发数，可能会导致文件描述符耗尽引发的错误，带宽不足引发的网络错误、端口限制引发的错误等等。

在 Node 中并没有用于控制最大并发数的 API 或者环境变量，所以接下来，我们就用几行简单的代码来实现。

代码实现

我们先假设下面的一个需求场景，我有一个爬虫，需要每天爬取 100 篇掘金的文章，如果一篇一篇爬取的话太慢，一次爬取 100 篇会因为网络连接数太多，导致很多请求直接失败。

那我们可以来实现一下，每次请求 10 篇，分 10 次完成。这样不仅可以把效率提升 10 倍，并且可以稳定运行。

下面来看看单个请求任务，代码实现如下：

const axios = require("axios");

async function singleRequest(article_id) {
  // 这里我们直接使用 axios 库进行请求
  const reply = await axios.post(
    "https://api.juejin.cn/content_api/v1/article/detail",
    {
      article_id,
    }
  );

  return reply.data;
}

为了方便演示，这里我们 100 次请求的都是同一个地址，我们来创建 100 个请求任务，代码实现如下：

// 请求任务列表
const requestFnList = new Array(100)
  .fill("6909002738705629198")
  .map((id) => () => singleRequest(id));

接下来，我们来实现并发请求的方法。这个方法支持同时执行多个异步任务，并且可以限制最大并发数。在任务池的一个任务执行完成后，新的异步任务会被推入继续执行，以保证任务池的高利用率。代码实现如下：

const chalk = require("chalk");
const { log } = require("console");

/**
 * 执行多个异步任务
 * @param {*} fnList 任务列表
 * @param {*} max 最大并发数限制
 * @param {*} taskName 任务名称
 */
async function concurrentRun(fnList = [], max = 5, taskName = "未命名") {
  if (!fnList.length) return;

  log(chalk.blue(`开始执行多个异步任务，最大并发数： ${max}`));
  const replyList = []; // 收集任务执行结果
  const count = fnList.length; // 总任务数量
  const startTime = new Date().getTime(); // 记录任务执行开始时间

  let current = 0;
  // 任务执行程序
  const schedule = async (index) => {
    return new Promise(async (resolve) => {
      const fn = fnList[index];
      if (!fn) return resolve();

      // 执行当前异步任务
      const reply = await fn();
      replyList[index] = reply;
      log(`${taskName} 事务进度 ${((++current / count) * 100).toFixed(2)}% `);

      // 执行完当前任务后，继续执行任务池的剩余任务
      await schedule(index + max);
      resolve();
    });
  };

  // 任务池执行程序
  const scheduleList = new Array(max)
    .fill(0)
    .map((_, index) => schedule(index));
  // 使用 Promise.all 批量执行
  const r = await Promise.all(scheduleList);

  const cost = (new Date().getTime() - startTime) / 1000;
  log(chalk.green(`执行完成，最大并发数： ${max}，耗时：${cost}s`));
  return replyList;
}

从上面的代码可以看出，使用 Node 进行并发请求的关键就是 Promise.all，Promise.all 可以同时执行多个异步任务。

在上面的代码中，创建了一个长度为 max 最大并发数长度的数组，数组里放了对应数量的异步任务。然后使用 Promise.all 同时执行这些异步任务，当单个异步任务执行完成时，会在任务池取出一个新的异步任务继续执行，完成了效率最大化。

接下来，我们用下面这段代码进行执行测试（代码实现如下）

(async () => {
  const requestFnList = new Array(100)
    .fill("6909002738705629198")
    .map((id) => () => singleRequest(id));

  const reply = await concurrentRun(requestFnList, 10, "请求掘金文章");
})();

最终执行结果如下图所示：

到这里，我们的并发请求就完成啦！接下来我们分别来测试一下不同并发的速度吧~ 首先是 1 个并发，也就是没有并发（如下图）

耗时 11.462 秒！当不使用并发时，任务耗时非常长，接下来我们看看在其他并发数的情况下耗时（如下图）

从上图可以看出，随着我们并发数的提高，任务执行速度越来越快！这就是高并发的优势，可以在某些情况下提升数倍乃至数十倍的效率！

我们仔细看看上面的耗时会发现，随着并发数的增加，耗时还是会有一个阈值，不能完全呈倍数增加。这是因为 Node 实际上并没有为每一个任务开一个线程进行处理，而只是为异步 I/O 任务开启了新的线程。所以，这个方案比较适合处理 I/O 密集型任务，如果是 CPU（计算）密集型任务则需要考虑使用 worker_threads 来处理。

到这里，我们的使用 Node 处理 I/O 密集型任务就介绍完了。如果想要程序完善一点的话，还需要考虑到任务超时时间、容错机制，大家感兴趣的可以自己实现一下。

来自：https://github.com/a1029563229/Blogs/tree/master/BestPractices/node/concurrent

链接: https://fly63.com/article/detial/11178