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本文从实际项目讲解 Node 单线程瓶颈的解决，代码都源自实际上线的毕设项目，请放心食用，如有问题请指正。

我的毕设项目是为学院编写一个在线 SQL 考试系统，目标是支撑 300 人同时进行在线 SQL 编程考试，全栈开发。身为前端，我毫不犹豫选择 Node 作为系统后台——告别庞大的 Java，全方位拥抱灵活的 JS，我对项目前景充满信心。项目进展顺利，很快业务完工，到达了最终测试环节，是系统投入真实场景的最后一关（测试不充分，上线必挨喷）。

我的印象中，Node 的并发性能不错，毕竟以前准备面试，背了一些“Node 单线程模型但是 IO 非阻塞，异步性能良好”之类的条文。况且 2021 年了，服务器本身性能也不会差到哪去，支撑 300 人并发估计不需优化就能做到，于是我接过学院一台 8G 内存，4 核 CPU 的云服务器，部署系统之后开始压测，结果发现，程序员是乐观主义者，小丑就是我自己，想的很美好，现实很残酷，目标 300 并发的系统，实际连 100 并发都撑不住，只能夹着尾巴老老实实找问题了。

如何定位 Node 的性能瓶颈

开始寻找性能问题之前，可以先夸夸自己，毕竟到了解决性能瓶颈这一步，代表之前的业务开发已经基本完成，项目搞定了十之八九。

性能测试

首先要对系统进行性能测试，观察各项指标，对系统的目前的性能进行评估，然后找出瓶颈所在，我在项目中使用的性能测试方式有如下两种：

• 某云的 PTS 压测服务，可模拟多 IP 同时并发
• JMeter 线程压测，模拟单点高频访问

具体压测操作不展开描述，感兴趣的朋友可以留下评论，我收集一下，以后讨论。

我开启一次从 0 到 100 递增的 PTS 并发压测，结果如下：

可见从 100 并发开始，就出现了无法忽略的异常请求返回数量，5万请求860个异常，系统已经撑不住了，然后阅读生成的测试报告，发现几乎所有异常都发生在一个接口，如下图：

此接口贡献了860个异常请求中的844个，独占鳌头，系统现阶段的瓶颈就藏在这个接口之中。

定位并缩小问题范围

查找异常接口的Network数据之后发现，该接口是用户登录接口，怎么会呢？一个和业务本身无关的接口竟然成了系统瓶颈，惊讶片刻，我开始寻找更多信息，以确定原因。

首先我尝试提升服务器配置，毕竟之前的 4 核 CPU 着实不够看，如果提升硬件就能解决，至少是一种最直接的方案。然而，当我把配置提升到 32 核，32G，系统性能依然没有任何提升，看来问题不在于硬件配置，需要更进一步确定问题所在了。

我再次开始并发测试，测试期间启动服务端命令行和云端控制台，在命令行运行 top 命令查看进程具体性能，发现本系统 node 主进程的 CPU 占用率直接拉满（100%），然而云端控制台上显示服务器的 CPU 性能占用最高只有 6%，可以看这张云端控制台的服务器性能实时监控图：

注意纵坐标最大值只有6，在多核 CPU 的条件下，这种现象显然代表主进程没有充分利用多核 CPU，即 CPU 的一个核拼命运行，其他核呆着看戏。此外，也可以看出，top 命令显示的 CPU 占用率是单核的。

现在问题缩小到 node 主进程没办法利用多核 CPU，原因很好理解，Node 本身单线程模型，而我们启动项目也就相当于启动单个进程，所以整个项目就是一个进程一个主线程，一旦主线程拉满，就只能等待。结合已有信息，可以推测：用户登录接口 CPU 消耗过多。然后进行最终确认，将用户登录接口注释，再次进行测试，发现 100 人并发非常轻松，CPU 单核也没有拉满，看来用户登录接口的确消耗了过多 CPU 性能，成为瓶颈。

Code Review

接下来需要找到引起CPU大量性能消耗的代码，于是对写好的用户登录接口进行 CR，如下是我封装的密码工具文件 passhash.js，用于密码加密和校验：

const bcrypt = require("bcryptjs");

/**
 * 将用户输入的密码和hash加密后的密码对比
 * @param {string} password
 * @param {string} passhash
 * @returns {Promise<boolean>}
 */
function comparePassword(password, passhash) {
  return bcrypt.compare(password, passhash);
}

/**
 * 返回hash加密后的密码
 * @param {string} password
 */
async function getPasshash(password) {
  const salt = await bcrypt.genSalt(10);
  const hash = await bcrypt.hash(password, salt);
  return hash;
}

module.exports = {
  comparePassword,
  getPasshash,
};

我使用了 bcrypt 这个库对密码进行了加密，为了提高安全性还加了 10 位的盐，每次登录时都需要调用 bcrypt 的 comparePassword 方法计算用户密码是否正确，显然是 CPU 密集型操作，所以最终确定瓶颈就是密码校验。

解决单线程瓶颈

分析并编码

密码校验是 CPU 密集型操作，而 Node 本身只能用上一个核，要解决这个瓶颈，显然需要进行额外的编码，充分利用多核 CPU。因为 Node 本身没办法启动多个线程，所以只能采取多进程的方式，启动一个主进程，负责系统的主要业务，同时启动多个子进程，负责进行 CPU 密集型计算，有多少个进程就可以利用多少个 CPU 核心。

进行多进程操作，就需要了解 Node 的两个关键模块：child_process 和 cluster，child_process 顾名思义就是子进程模块，提供各种子进程操作，包括创建、销毁、事件监听等等；cluster 意思是集群，就是将子进程进行集成统一管理，封装了 child_process 的 fork 创建方式，屏蔽了 child_process 的一些细节。

我们在项目中创建并管理子进程，直接使用 cluster 即可，用它可以方便的对主进程和子进程进行分工，我的项目使用 Express 框架，所以启动流程写在 server.js 文件内，关键代码如下：

if (cluster.isMaster) {
  masterProcess();
} else {
  childProcess();
}

// 主进程初始化
function masterProcess() {
  // ...启动服务器，监听端口，监听退出信号，这里省略...
  // 启动子进程，设定子进程的事件监听函数，具体代码较长，进行了缩略
  for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
    cluster.fork();
  }
  bindEvent(cluster.workers); // bindEvent来自子进程事件管理器
}

// 子进程初始化。子进程用于利用多核cpu性能执行耗时操作
function childProcess() {
  const passhash = require("./lib/passhash.js");
  const { childDataTypes } = require("./const/childWorker.js");

  // 子进程监听父进程的事件，根据message事件附带的data对象中的type属性判断消息类型，如果是密码校验请求，则进行响应校验操作
  process.on("message", async function (data) {
    if (data.type === childDataTypes.password) {
      const isMatch = await passhash.comparePassword(
        data.password,
        data.passhash
      );
      // uuid是外部生成的唯一id，用于确定本次密码校验结果对应于哪个http请求
      if (isMatch) {
        process.send({ isMatch: true, uuid: data.uuid });
      } else {
        process.send({ isMatch: false, uuid: data.uuid });
      }
    } else {
      process.send({ noData: true, uuid: data.uuid });
    }
  });
}

完成上述步骤后，主进程和子进程已经创建，且二者已经建立事件通信的双向桥梁。其中，bindEvent 方法用于对子进程进行事件监听，定义在事件管理器文件 event-binder.js 中，该文件主要提供两个功能：对子进程进行事件监听、暂存请求的回调函数以便子进程运算完成后调用。关键代码如下：

// 存储回调函数的map结构，用于在子进程给主进程返回事件时，进行相应的回调处理
const callbackMap = new Map();

/**
 * 为子进程创建各种类型的事件绑定
 * @param {Object} workers 外部传入的cluster.workers
 */
function bindEvent(workers) {
  const workerArray = Object.values(workers);
  if (workerArray.length === 0 || !workers) {
    return;
  }
  workerArray.forEach((worker) => {
    worker.on("message", (data) => {
      const callback = callbackMap.get(data.uuid);
      callback?.(data);
      callbackMap.delete(data.uuid);
    });
  });
}

function addCallback(uuid, callback) {
  callbackMap.set(uuid, callback);
}

module.exports = { bindEvent, addCallback };

接下来剩下最后一步，在处理用户登录请求时，通知子进程进行密码校验，并向子进程事件管理器中注册回调函数，对密码校验结果进行处理，返回登录结果。这部分代码很容易写出来：

const uuid = uuidv4();
const worker = roundRobin(cluster.workers);
worker?.send({
  type: childDataTypes.password,
  password,
  passhash: user.passhash,
  uuid,
});
// 向子进程事件管理器中注册uuid对应的回调
addCallback(uuid, responseFunc);

其中，roundRobin 方法是通过最简单的轮询方式选取目前空闲的子进程，然后给该进程派送密码校验任务，其实就是非分布式场景下的负载均衡。responseFunc 函数涉及到具体业务逻辑，不展开描述了，大体就是根据密码校验结果返回不同的提示信息。

再次性能测试

最后重新开启某云的 PTS 压测，启动服务端命令行和云端控制台，命令行 top 之后发现很多 node 进程启动，且每个进程的 CPU 性能都拉到 90%以上，然后观察云端控制台的可视化实时性能图表：

服务器 CPU 终于被拉到了接近 90%，多核性能被充分利用，再看看用户登录接口的表现：

99%以上的成功率，性能比优化前提升了不止一个量级，剩下不到 1%的异常几乎是超时问题，我推测大概率是我使用的内网透传工具的带宽问题，于是打开 JMeter，在内网进行 300 并发的线程压测，表现如下：

可见，内网测试没有任何错误率，由此可以确定，使用某云 PTS 压测时需要公网 ip，我只能用 ip 透传工具将内网 ip 透传到公网，这个工具存在带宽限制影响了公网测试时的并发性能。解决问题的办法很简单，申请一个公网 ip 服务器即可。

进程间共享状态怎么办

Node进程间状态共享有两种思路：

• 将状态存储在公共的Redis数据库中，所有进程对它进行存取。
• 通过IPC进程间通信的方式，将状态管理在主进程中，主进程状态改变时，通过IPC通知子进程更新状态，子进程状态改变时，也通过IPC通知主进程同步。

小伙伴如有其他好方法，欢迎评论分享。

总结

经过这样的优化，后面又进行了500并发压测也能抗住，第一个正式版本终于安心上线了，虽然随着时间推移可能会暴露更多问题，随着使用人数的膨胀新的性能瓶颈会出现，但是现阶段的事情已经做好，以后水来土掩，出现问题再解决，不断优化、扩展系统，才是软件正常的发展趋势（理直气壮的把锅甩给学弟学妹，手动狗头）。

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参考资料

Node 文档——cluster集群