[译] 在 Nodejs 中运行多线程

原文：Going Multithread with Node.js

Node.js 由于其设计而饱受批评。 与 Java, C 或 Python 等编程语言相比，Node.js 不能直接访问线程显得有些奇怪。咱们怎么能并发地执行任务呢？

好吧，实际上早在 Node.js 11 以前咱们就能够使用 cluster 模块来并发/并行地执行代码，正如 前一篇文章 所述。

可是若是咱们处在一台只有一个核的服务器上呢，咱们要怎么作？

在 Node.js 11 里咱们有了 worker_thread 模块，它容许咱们在单核上建立（spawn）多个线程。实际上在 Node.js 10 里面咱们也能经过添加 --experimental-worker 标志来使用这个模块，可是在 Node.js 11 里咱们终于不用再加它了！

一个简单的用例

让咱们假设须要建立一个包含 100 万个用户 的文件，每一个用户由 first name、middle name 和 last name 组成。

我发现了下面这个了不得的 Github 项目，它能提供一个包含 first、middle 和 last names 的数组。咱们将在项目中使用这些 JSON 文件：

dominictarr/random-name

让咱们经过下面的文件结构建立一个新项目：

那么让咱们从 main.js 文件开始：

如你所见，咱们使用了 fs-extra 包。它和 fs 很像，可是全部的函数都返回一个 promise。它解决了这种操做带来的一个大问题：内存使用。实际上，若是咱们尝试使用 Node.js 打开太多文件，它将产生一个异常而后杀掉主进程，由于它没法同时处理全部打开的这些文件（而且内存不足）。在咱们的 for 循环中，await 会在操做结束前使循环停止：经过这种方式，咱们在每一个迭代中就老是只会打开一个文件。

让咱们看一下 utils/index.js 文件：

在这里咱们仅仅只是从任意数组里面随机取出一个值。这在咱们须要获取一个随机 first、middle 或 last name 时很是有用。

在个人机器（2016 MacBook Pro, 2,7 GHz Intel Core i7, 16GB RAM）上执行代码，完成任务一共花费了 3 分 32 秒。让咱们看看如何用 Node.js 工做线程来提升性能！

使用多线程

为了在这个简单的程序中采用多线程，咱们须要对咱们的代码进行一些修改。让咱们从 main.js 文件开始：

首先，咱们须要从 worker_threads 模块中引入 Worker 类。它容许咱们在任何须要的时候建立一个新工人（线程）。

接下来咱们能够设置要建立的线程数量：在这种状况下，我决定只建立 10 个线程。

而后咱们须要计算每一个线程须要生成名字的数量；这很简单，咱们只须要用名字的总数除以线程的数量。

对每个线程，咱们须要建立一个新的 Worker。如你所见，这段代码将被放在 worker.js 文件。

咱们将给新的 Worker 发送一些数据来告诉它须要建立多少名字和存放在哪里（输出文件）。

咱们将一直侦听错误和退出，这样咱们就能知道在咱们的工做线程里面发生了什么事情。

如今让咱们看看 worker.js 文件作了什么：

基本上它的代码和原先的 main.js 文件同样。每当咱们存储一个新名字时，咱们会将它发送回主线程，因此它能保持对线程内部的追踪，让咱们知道里面发生了什么。

结果如何？咱们只用 1 分 24 秒完成了相同的操做！比单线程版本 快了 37%！

其余用例

当你须要执行一个 CPU 密集型任务时，工做线程 是一个了不得的解决方案。它们使文件系统相关的操做更快，而且在须要执行任何类型的并发操做时帮助很大。最棒的是，如咱们前面提到的，它们在单核机器上也能工做，因此它们能在任何服务上保证更好的性能。

实际上，我已经在一个大规模的上传操做中使用了 工做线程，在那里我须要检查上百万的用户而且存储他们的数据到数据库。采用多线程的方式，操做速度比对应的单线程快了 10 倍。

我还在图片操做里使用到了 工做线程。我须要对单个图片构建三个缩略图（不一样尺寸的），在这种操做里，多线程的方式一样帮我节约了时间。

如你所见，工做线程 模块能够很好地帮助你提升性能，因此若是它在某种方式下帮助你了，请告诉我吧！