本篇文章帶大家了解一下Node中的異步實現(xiàn)與事件驅(qū)動，希望對大家有所幫助！

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Node的特點

計算機中的一些任務(wù)一般可以劃分為兩個類別，一個類別叫做IO密集型，一個叫做計算密集型；對于計算密集型的任務(wù)，只能不斷榨干CPU的性能，但是對于IO密集型的任務(wù)來說，理想情況下卻并不需要，只需要通知IO設(shè)備進(jìn)行處理，過一段時間再來拿去數(shù)據(jù)就好了?！鞠嚓P(guān)教程推薦：nodejs視頻教程 、編程視頻】

對于某些場景有一些互不相關(guān)的任務(wù)需要完成，現(xiàn)行的主流方法有如下兩種：

• 多線程并行完成：多線程的代價在于創(chuàng)建線程和執(zhí)行線程上下文切換的開銷較大。另外，在復(fù)雜的業(yè)務(wù)中，多線程編程經(jīng)常面臨鎖、狀態(tài)同步等問題；
• 單線程順序執(zhí)行：易于表達(dá)，但串行執(zhí)行的缺點在于性能，任意一個略慢的任務(wù)都會導(dǎo)致后續(xù)代碼被組設(shè)

node在兩者之前給出了它的方案：利用單線程，遠(yuǎn)離多線程死鎖、狀態(tài)同步等問題；利用異步IO，讓單線程遠(yuǎn)離阻塞，以更好地使用CPU

Node是如何實現(xiàn)異步的

剛才講了node在多任務(wù)處理的方案，但是node內(nèi)部想要實現(xiàn)卻并不容易，下面介紹操作系統(tǒng)的幾個概念，方面后續(xù)大家更好理解，后面再講一講異步的實現(xiàn)以及node的事件循環(huán)機制：

阻塞IO與非阻塞IO

• 阻塞IO：應(yīng)用層面發(fā)起IO調(diào)用之后，就一直等待數(shù)據(jù)，等操作系統(tǒng)內(nèi)核層面完成所有操作后，調(diào)用才結(jié)束；

操作系統(tǒng)中一切皆文件，輸入輸出設(shè)備同樣被抽象為了文件，內(nèi)核在執(zhí)行IO操作時，通過文件描述符進(jìn)行管理

• 非阻塞IO：差別為調(diào)用后立即返回一個文件描述符，并不等待，這時候CPU的時間片就可以用來處理其他事務(wù)，之后可以通過這個文件描述符進(jìn)行結(jié)果的獲取；

非阻塞IO存在的一些問題：雖然其讓CPU的利用率提高了，但是由于立即返回的是一個文件描述符，我們并不知道IO操作什么時候完成，為了確認(rèn)狀態(tài)變更，我們只能作輪詢操作

不同的輪詢方法

• read ：最原始、性能最低的一種，通過重復(fù)檢查IO狀態(tài)來完成完整數(shù)據(jù)的獲取
• select：通過對文件描述符上的事件狀態(tài)來進(jìn)行判斷，相對來說消耗更少；缺點就是它采用了一個1024長度的數(shù)組來存儲狀態(tài)，所以它最多可以同時檢查1024個文件描述符
• poll：由于select的限制，poll改進(jìn)為鏈表的存儲方式，其他的基本都一致；但是當(dāng)文件描述符較多的時候，它的性能還是非常低下的
• eopll：該方案是linux下效率最高的IO事件通知機制，在進(jìn)入輪詢的時候如果沒有檢查IO事件，將會進(jìn)行休眠，直到事件發(fā)生將它喚醒
• kqueue：與epoll類似，不過僅在FreeBSD系統(tǒng)下存在

盡管epoll利用了事件來降低對CPU的耗用，但休眠期間CPU幾乎是閑置的；我們期待的異步IO應(yīng)該是應(yīng)用程序發(fā)起非阻塞調(diào)用，無須通過遍歷或事件喚醒等方式輪詢，可以直接處理下一個任務(wù)，只需IO完成后通過信號或者回調(diào)將數(shù)據(jù)傳遞給應(yīng)用程序即可。

linux下還有中AIO方式就是通過信號或回調(diào)來傳遞數(shù)據(jù)的，不過只有Linux有，并且有限制無法利用系統(tǒng)緩存

node中對于異步IO的實現(xiàn)

先說結(jié)論，node對異步IO的實現(xiàn)是通過多線程實現(xiàn)的。可能會混淆的地方就是node內(nèi)部雖然是多線程的，但是我們程序員開發(fā)的JavaScript代碼卻僅僅是運行在單線程上的。

node通過部分線程進(jìn)行阻塞IO或者非阻塞IO加上輪詢技術(shù)來完成數(shù)據(jù)獲取，讓一個線程進(jìn)行計算處理，通過線程之間的通信將IO得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳遞，這就輕松實現(xiàn)了異步IO的模擬。

除了異步IO，計算機中的其他資源也適用，因為linux中一切皆文件，磁盤、硬件、套接字等幾乎所有計算機資源都被抽象為了文件，接下來介紹對計算機資源的調(diào)用都以IO為例子。

事件循環(huán)

在進(jìn)程啟動時，node便會創(chuàng)建一個類似與while(true)的循環(huán)，每執(zhí)行一次循環(huán)體的過程我們成為Tick；

下方為node中事件循環(huán)流程圖：

很簡單的一張圖，簡單解釋一下：就是每次都從IO觀察者里面獲取執(zhí)行完成的事件（是個請求對象，簡單理解就是包含了請求中產(chǎn)生的一些數(shù)據(jù)），然后沒有回調(diào)函數(shù)的話就繼續(xù)取出下一個事件（請求對象），有回調(diào)就執(zhí)行回調(diào)函數(shù)

異步IO細(xì)節(jié)

注：不同平臺有不同的細(xì)節(jié)實現(xiàn)，這張圖隱藏了相關(guān)平臺兼容細(xì)節(jié)，比如windows下使用IOCP中的PostQueuedCompletionStatus()提交執(zhí)行狀態(tài)，通過GetQueuedCompletionStatus獲取執(zhí)行完成的請求，并且IOCP內(nèi)部實現(xiàn)了線程池的細(xì)節(jié)，而linux等平臺通過eopll實現(xiàn)這個過程，并在libuv下自實現(xiàn)了線程池

setTimtout與setInterval

除了IO等計算機資源需要異步調(diào)用之外，node本身還存在一些與異步IO無關(guān)的一些其他異步API：

• setTimeout
• setInterval
• setImmediate
• process.nextTick

該小節(jié)先講解前面兩個api

它們的實現(xiàn)原理與異步IO比較類似，只是不需要IO線程池的參與：

• setTimtout與setInterval創(chuàng)建的定時器會被插入到定時器觀察者內(nèi)部的一個紅黑樹中
• 每次tick執(zhí)行的時候，會從該紅黑樹中迭代取出定時器對象，檢查是否超過定時時間
• 如果超過，就將這個事件（請求對象）推入到事件隊列中，在事件循環(huán)中執(zhí)行其中的回調(diào)函數(shù)

紅黑樹：這里簡單提一下，就是一種特殊化的平衡二叉樹，可以自平衡，查找效率基本上就是該二叉樹的深度了

$O(log_2n)$

O(log2n)

你有考慮過這個問題嗎，為什么定時器不需要線程池的參與了呢，如果你理解了之前章節(jié)對于異步IO實現(xiàn)原理的話，相信你應(yīng)該能解釋出來，這里簡單說說原因來加深記憶：

node中的IO線程池是用來調(diào)用IO并等待數(shù)據(jù)返回（看具體實現(xiàn)）的一種方式，它使JavaScript單線程得以異步調(diào)用IO，并且不需要等待IO執(zhí)行完成（因為是IO線程池做了），并且能獲取到最終的數(shù)據(jù)（通過觀察者模式：IO觀察者從線程池獲取執(zhí)行完成的事件，事件循環(huán)機制執(zhí)行后續(xù)的回調(diào)函數(shù)）

上述這段話可能有點簡略，如果你還不明白，可以看下之前的那幾種圖~

process.nextTick與setImmediate

這兩個函數(shù)都是代表立即異步執(zhí)行一個函數(shù)，那為什么不用setTimeout(() => { ... }, 0)來完成呢？

• 定時器精度不夠
• 定時器使用紅黑樹來創(chuàng)建定時器對象和迭代操作，浪費性能
• 即process.nextTick更加輕量

輕量具體來說：我們在每次調(diào)用process.nextTick的時候，只會將回調(diào)函數(shù)放入隊列中，在下一輪Tick時取出執(zhí)行。定時器中采用紅黑樹的方式時

O(log2n)，nextTick為

O(1)

那process.nextTick與setImmediate又有什么區(qū)別呢？畢竟它們都是將回調(diào)函數(shù)立即異步執(zhí)行

• process.nextTick的回調(diào)執(zhí)行優(yōu)先級高于setImmediate
• process.nextTick的回調(diào)函數(shù)保存在一個數(shù)組中，每輪事件循環(huán)下全部執(zhí)行，setImmediate的結(jié)果則是保存在鏈表中，每輪循環(huán)按序執(zhí)行第一個回調(diào)

注意：之所以process.nextTick的回調(diào)執(zhí)行優(yōu)先級高于setImmediate，因為事件循環(huán)對觀察者的檢查是有順序的，process.nextTick屬于idle觀察者，setImmediate屬于check觀察者。iedl觀察者 > IO 觀察者 > check觀察者

高性能服務(wù)器

對于網(wǎng)絡(luò)套接字的處理，node也應(yīng)用到了異步IO，網(wǎng)絡(luò)套接字上偵聽到的請求都會形成事件交給IO觀察者，事件循環(huán)會不停地處理這些網(wǎng)絡(luò)IO事件，如果我們在JavaScrpt層面上有傳入對應(yīng)的回調(diào)函數(shù)，這些回調(diào)函數(shù)就會在事件循環(huán)中執(zhí)行（處理這些網(wǎng)絡(luò)請求）

常見的服務(wù)器模型：

• 同步式
• 每進(jìn)程–>每請求
• 每線程–>每請求

而node采用的是事件驅(qū)動的方式處理這些請求，無需對每個請求創(chuàng)建額外的對應(yīng)線程，可以省略掉創(chuàng)建線程和銷毀線程的開銷，同時操作系統(tǒng)的調(diào)度任務(wù)因為線程較少（只有node內(nèi)部實現(xiàn)的一些線程）上下文切換的代價很低。

經(jīng)典問題–雪崩問題的解決：

問題描述：服務(wù)器在剛啟動時，緩存無數(shù)據(jù)，如果訪問量巨大，同一條SQL會被發(fā)送到數(shù)據(jù)庫中反復(fù)查詢，影響性能。

解決方案：

const proxy = new events.EventEmitter(); let status = "ready"; // 狀態(tài)鎖，避免反復(fù)查詢  const select = function(callback) {     proxy.once("selected", callback);  // 綁定一個只執(zhí)行一次名為selected的事件     if(status === "ready") {         status = "pending";         // sql         db.select("SQL", (res) => {             proxy.emit("selected", res); // 觸發(fā)事件,返回查詢數(shù)據(jù)             status = "ready";         })     } }

使用once將所有請求的回調(diào)都壓入了事件隊列中，利用其只執(zhí)行一次就會將監(jiān)視器移除的特點，保證每一個回調(diào)函數(shù)只會被執(zhí)行一次。對于相同的SQL語句，保證在同一個查詢開始到結(jié)束的過程中永遠(yuǎn)只有一次。新到來的相同調(diào)用只需在隊列中等待數(shù)據(jù)就緒即可，一旦查詢到結(jié)果，得到的結(jié)果就可以被這些調(diào)用共同使用。