„Wenn ein Arbeiter seine Arbeit gut machen will, muss er zuerst seine Werkzeuge schärfen.“ – Konfuzius, „Die Gespräche des Konfuzius. Lu Linggong“
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Node.js-Erweiterungsmethode auf Multi-Core-Maschine

Gepostet am 2025-04-14
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How Does Node.js Scale on Multi-Core Machines?

node.js Skalierbarkeit auf Multi-Core-Maschinen. Für node.js

um mehrere Kerne effektiv zu nutzen, wendet Node.js zwei Hauptstrategien an:

Kinderprozesse und Arbeitnehmer:

für fordernde Comput -Aufgaben, wie bildende Bildung, nodieren, nodieren. Dieser Ansatz verurteilt einen Thread für die Verwaltung des Ereignisflusses, während mehrere Prozesse mit der Verwendung der verfügbaren Kerne mit schwerer Berechnung umgehen. Jeder Server, der einem bestimmten Kern zugeordnet ist, empfängt einen Teil des Anforderungsverkehrs. Dies gewährleistet CPU-Affinität und lineare Skalierbarkeit mit Core Count.

  • spezifische Implementierung für Webdienste
  • node.js Version 6.0.x führten das aufgebaute Clustermodul ein, das die Erstellung von mehreren Work-Proces einführte. // Gabelarbeiter (einer für jeden verfügbaren Kern) für (var i = 0; i Additional Considerations for Optimization

Web Proxy Backend:

Deploy Node.js behind a web proxy (e.g., Nginx or Apache) to manage connection throttling, URL rewriting, and static content Serving.

if (cluster.isMaster) {
  // Fork workers (one for each available core)
  for (var i = 0; i  regelmäßig Arbeitsprozesse neu starten, um Speicher -Lecks zu verhindern und die Leistung beizubehalten. 

Protokollsammlung und Überwachung:

eine Protokollierung und Überwachung von Systemen, um die Gesundheit und die Leistung Ihrer Node.js zu verfolgen. Instances.
  • Vergleich mit Shared Socket Model
  • , während ein gemeinsam genutztes Socket -Modell mehrere Prozesse erlaubt, um Verbindungen zu einer einzelnen Port zu konkurrieren, und ein potenzielles Overhead aus übergoanner Prozess für jede Verbindung einführt. Die Verwendung des integrierten Clustermoduls, insbesondere in Verbindung mit einem Web-Proxy, bietet ein ähnliches Leistungsniveau mit weniger Komplexität.
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