关于Nodejs的多进程模块Cluster

关于Nodejs的多进程模块Cluster

 

前述

　　咱们都知道nodejs最大的特色就是单进程、无阻塞运行，而且是异步事件驱动的。Nodejs的这些特性可以很好的解决一些问题，例如在服务器开发中，并发的请求处理是个大问题，阻塞式的函数会致使资源浪费和时间延迟。经过事件注册、异步函数，开发人员能够提升资源的利用率，性能也会改善。既 然Node.js采用单进程、单线程模式，那么在现在多核硬件流行的环境中，单核性能出色的Nodejs如何利用多核CPU呢？创始人Ryan Dahl建议，运行多个Nodejs进程，利用某些通讯机制来协调各项任务。目前，已经有很多第三方的Node.js多进程支持模块发布，而NodeJS 0.6.x 以上的版本提供了一个cluster模块 ,容许建立“共享同一个socket”的一组进程,用来分担负载压力。本篇文章就基于该cluster模块来说述Node.js在多核CPU下的编程。

Cluster模块介绍

　　nodejs所提供的cluster模块目前尚处于试验阶段，在v0.10.7的官方文档上咱们能够看到模块的发布信息以下：

Stability: 1 - Experimental

关于该模块的功能，源文档描述如此“A single instance of Node runs in a single thread. To take advantage of multi-core systems the user will sometimes want to launch a cluster of Node processes to handle the load.” 其意就是：Node的示例以单进程的模式运行，有时为了充分利用多核系统的资源用户须要运行一组Node进程来分担负载。

Cluster用法介绍

　　首先贴出一段该模块示例应用代码，接下来进行详细分析，代码以下：

var cluster = require('cluster');
var http = require('http');
var numCPUs = require('os').cpus().length;

if (cluster.isMaster) {
  require('os').cpus().forEach(function(){
    cluster.fork();
  });
  cluster.on('exit', function(worker, code, signal) {
    console.log('worker ' + worker.process.pid + ' died');
  });
  cluster.on('listening', function(worker, address) {  
    console.log("A worker with #"+worker.id+" is now connected to " +
     address.address +
    ":" + address.port);  
  }); 
} else {
  http.createServer(function(req, res) {
    res.writeHead(200);
    res.end("hello world\n");
    console.log('Worker #' + cluster.worker.id + ' make a response');
  }).listen(8000);
}

这段代码很简单，主线程就是当前运行的js文件，主线程根据你本机系统的核数来建立子进程。全部进程共享一个监听端口8000，当有请求发起时，主 线程会将该请求随机分配给某个子进程。console.log('Worker #' + cluster.worker.id + ' make a response');这句代码能够打印出是哪一个进程处理该请求。

问题分析

　　咱们前面提到有请求发起时，由系统来决定将该请求交给哪一个进程进行处理。这种彻底依赖于系统的负载均衡存在着一个重要缺陷：在 windows，linux和Solaris上，只要某个子进程的accept queue为空（一般为最后建立的那个子进程），系统就会将多个connetion分配到同一个子进程上，这会形成进程间负载极为不均衡。特别是在使用长 链接的时候，单位时间内的new coming connection并不高，子进程的accept queue每每均为空，就会致使connection会不停的分配给同一个进程。因此这种负载均衡彻底依赖于accept queue的空闲程度，只有在使用短链接，并且并发很是高的状况下，才能达到负载均衡，可是这个时候系统的load会很是高，系统也会变得不稳定起来。

 

转自（http://www.cnblogs.com/CodeGuy/archive/2013/05/24/3096601.html）