如何用Node.js編寫內(nèi)存效率高的應(yīng)用程序
前言
軟件應(yīng)用程序在計算機(jī)的主存儲器中運(yùn)行,我們稱之為隨機(jī)存取存儲器(RAM)。JavaScript,尤其是 Nodejs(服務(wù)端js)允許我們?yōu)榻K端用戶編寫從小型到大型的軟件項目。處理程序的內(nèi)存總是一個棘手的問題,因為糟糕的實現(xiàn)可能會阻塞在給定服務(wù)器或系統(tǒng)上運(yùn)行的所有其他應(yīng)用程序。C 和 C++程序員確實關(guān)心內(nèi)存管理,因為隱藏在代碼的每個角落都有可能出現(xiàn)可怕的內(nèi)存泄漏。但是對于 JS 開發(fā)者來說,你真的有關(guān)心過這個問題嗎?
由于 JS 開發(fā)人員通常在專用的高容量服務(wù)器上進(jìn)行 web 服務(wù)器編程,他們可能不會察覺多任務(wù)處理的延遲。比方說在開發(fā) web 服務(wù)器的情況下,我們也會運(yùn)行多個應(yīng)用程序,如數(shù)據(jù)庫服務(wù)器( MySQL )、緩存服務(wù)器( Redis )和其他需要的應(yīng)用。我們需要知道它們也會消耗可用的主內(nèi)存。如果我們隨意地編寫應(yīng)用程序,很可能會降低其他進(jìn)程的性能,甚至讓內(nèi)存完全拒絕對它們的分配。在本文中,我們通過解決一個問題來了解 NodeJS 的流、緩沖區(qū)和管道等結(jié)構(gòu),并了解它們分別如何支持編寫內(nèi)存有效的應(yīng)用程序。
問題:大文件復(fù)制
如果有人被要求用 NodeJS 寫一段文件復(fù)制的程序,那么他會迅速寫出下面這段代碼:
const fs = require('fs'); let fileName = process.argv[2]; let destPath = process.argv[3]; fs.readFile(fileName, (err, data) => { if (err) throw err; fs.writeFile(destPath || 'output', data, (err) => { if (err) throw err; }); console.log('New file has been created!'); });
這段代碼簡單地根據(jù)輸入的文件名和路徑,在嘗試對文件讀取后把它寫入目標(biāo)路徑,這對于小文件來說是不成問題的。
現(xiàn)在假設(shè)我們有一個大文件(大于4 GB)需要用這段程序來進(jìn)行備份。就以我的一個達(dá) 7.4G 的超高清4K 電影為例子好了,我用上述的程序代碼把它從當(dāng)前目錄復(fù)制到別的目錄。
$ node basic_copy.js cartoonMovie.mkv ~/Documents/bigMovie.mkv
然后在 Ubuntu(Linux )系統(tǒng)下我得到了這段報錯:
/home/shobarani/Workspace/basic_copy.js:7
if (err) throw err;
^
RangeError: File size is greater than possible Buffer: 0x7fffffff bytes
at FSReqWrap.readFileAfterStat [as oncomplete] (fs.js:453:11)
正如你看到的那樣,由于 NodeJS 最大只允許寫入 2GB 的數(shù)據(jù)到它的緩沖區(qū),導(dǎo)致了錯誤發(fā)生在讀取文件的過程中。為了解決這個問題,當(dāng)你在進(jìn)行 I/O 密集操作的時候(復(fù)制、處理、壓縮等),最好考慮一下內(nèi)存的情況。
NodeJS 中的 Streams 和 Buffers
為了解決上述問題,我們需要一個辦法把大文件切成許多文件塊,同時需要一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)去存放這些文件塊。一個 buffer 就是用來存儲二進(jìn)制數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。接下來,我們需要一個讀寫文件塊的方法,而 Streams 則提供了這部分能力。
Buffers(緩沖區(qū))
我們能夠利用 Buffer 對象輕松地創(chuàng)建一個 buffer。
let buffer = new Buffer(10); # 10 為 buffer 的體積 console.log(buffer); # prints <Buffer 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00>
在新版本的 NodeJS (>8)中,你也可以這樣寫。
let buffer = new Buffer.alloc(10); console.log(buffer); # prints <Buffer 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00>
如果我們已經(jīng)有了一些數(shù)據(jù),比如數(shù)組或者別的數(shù)據(jù)集,我們可以為它們創(chuàng)建一個 buffer。
let name = 'Node JS DEV'; let buffer = Buffer.from(name); console.log(buffer) # prints <Buffer 4e 6f 64 65 20 4a 53 20 44 45 5>
Buffers 有一些如buffer.toString()和buffer.toJSON()之類的重要方法,能夠深入到其所存儲的數(shù)據(jù)當(dāng)中去。
我們不會為了優(yōu)化代碼而去直接創(chuàng)建原始 buffer。NodeJS 和 V8 引擎在處理 streams 和網(wǎng)絡(luò) socket 的時候就已經(jīng)在創(chuàng)建內(nèi)部緩沖區(qū)(隊列)中實現(xiàn)了這一點(diǎn)。
Streams(流)
簡單來說,流就像 NodeJS 對象上的任意門。在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中,入口是一個輸入動作,出口是一個輸出動作。我們接下來將繼續(xù)使用這些術(shù)語。
流的類型總共有四種:
- 可讀流(用于讀取數(shù)據(jù))
- 可寫流(用于寫入數(shù)據(jù))
- 雙工流(同時可用于讀寫)
- 轉(zhuǎn)換流(一種用于處理數(shù)據(jù)的自定義雙工流,如壓縮,檢查數(shù)據(jù)等)
下面這句話可以清晰地闡述為什么我們應(yīng)該使用流。
Stream API (尤其是stream.pipe()方法)的一個重要目標(biāo)是將數(shù)據(jù)緩沖限制在可接受的水平,這樣不同速度的源和目標(biāo)就不會阻塞可用內(nèi)存。
我們需要一些辦法去完成任務(wù)而不至于壓垮系統(tǒng)。這也是我們在文章開頭就已經(jīng)提到過的。
上面的示意圖中我們有兩個類型的流,分別是可讀流和可寫流。.pipe()方法是一個非常基本的方法,用于連接可讀流和可寫流。如果你不明白上面的示意圖,也沒關(guān)系,在看完我們的例子以后,你可以回到示意圖這里來,那個時候一切都會顯得理所當(dāng)然。管道是一種引人注目的機(jī)制,下面我們用兩個例子來說明它。
解法1(簡單地使用流來復(fù)制文件)
讓我們設(shè)計一種解法來解決前文中大文件復(fù)制的問題。首先我們要創(chuàng)建兩個流,然后執(zhí)行接下來的幾個步驟。
1.監(jiān)聽來自可讀流的數(shù)據(jù)塊
2.把數(shù)據(jù)塊寫進(jìn)可寫流
3.跟蹤文件復(fù)制的進(jìn)度
我們把這段代碼命名為streams_copy_basic.js
/* A file copy with streams and events - Author: Naren Arya */ const stream = require('stream'); const fs = require('fs'); let fileName = process.argv[2]; let destPath = process.argv[3]; const readabale = fs.createReadStream(fileName); const writeable = fs.createWriteStream(destPath || "output"); fs.stat(fileName, (err, stats) => { this.fileSize = stats.size; this.counter = 1; this.fileArray = fileName.split('.'); try { this.duplicate = destPath + "/" + this.fileArray[0] + '_Copy.' + this.fileArray[1]; } catch(e) { console.exception('File name is invalid! please pass the proper one'); } process.stdout.write(`File: ${this.duplicate} is being created:`); readabale.on('data', (chunk)=> { let percentageCopied = ((chunk.length * this.counter) / this.fileSize) * 100; process.stdout.clearLine(); // clear current text process.stdout.cursorTo(0); process.stdout.write(`${Math.round(percentageCopied)}%`); writeable.write(chunk); this.counter += 1; }); readabale.on('end', (e) => { process.stdout.clearLine(); // clear current text process.stdout.cursorTo(0); process.stdout.write("Successfully finished the operation"); return; }); readabale.on('error', (e) => { console.log("Some error occured: ", e); }); writeable.on('finish', () => { console.log("Successfully created the file copy!"); }); });
在這段程序中,我們接收用戶傳入的兩個文件路徑(源文件和目標(biāo)文件),然后創(chuàng)建了兩個流,用于把數(shù)據(jù)塊從可讀流運(yùn)到可寫流。然后我們定義了一些變量去追蹤文件復(fù)制的進(jìn)度,然后輸出到控制臺(此處為 console)。與此同時我們還訂閱了一些事件:
data:當(dāng)一個數(shù)據(jù)塊被讀取時觸發(fā)
end:當(dāng)一個數(shù)據(jù)塊被可讀流所讀取完的時候觸發(fā)
error:當(dāng)讀取數(shù)據(jù)塊的時候出錯時觸發(fā)
運(yùn)行這段程序,我們可以成功地完成一個大文件(此處為7.4 G)的復(fù)制任務(wù)。
$ time node streams_copy_basic.js cartoonMovie.mkv ~/Documents/4kdemo.mkv
然而,當(dāng)我們通過任務(wù)管理器觀察程序在運(yùn)行過程中的內(nèi)存狀況時,依舊有一個問題。
4.6GB?我們的程序在運(yùn)行時所消耗的內(nèi)存,在這里是講不通的,以及它很有可能會卡死其他的應(yīng)用程序。
發(fā)生了什么?
如果你有仔細(xì)觀察上圖中的讀寫率,你會發(fā)現(xiàn)一些端倪。
Disk Read: 53.4 MiB/s
Disk Write: 14.8 MiB/s
這意味著生產(chǎn)者正在以更快的速度生產(chǎn),而消費(fèi)者無法跟上這個速度。計算機(jī)為了保存讀取的數(shù)據(jù)塊,將多余的數(shù)據(jù)存儲到機(jī)器的RAM中。這就是RAM出現(xiàn)峰值的原因。
上述代碼在我的機(jī)器上運(yùn)行了3分16秒……
17.16s user 25.06s system 21% cpu 3:16.61 total
解法2(基于流和自動背壓的文件復(fù)制)
為了克服上述問題,我們可以修改程序來自動調(diào)整磁盤的讀寫速度。這個機(jī)制就是背壓。我們不需要做太多,只需將可讀流導(dǎo)入可寫流即可,NodeJS 會負(fù)責(zé)背壓的工作。
讓我們將這個程序命名為streams_copy_efficient.js
/* A file copy with streams and piping - Author: Naren Arya */ const stream = require('stream'); const fs = require('fs'); let fileName = process.argv[2]; let destPath = process.argv[3]; const readabale = fs.createReadStream(fileName); const writeable = fs.createWriteStream(destPath || "output"); fs.stat(fileName, (err, stats) => { this.fileSize = stats.size; this.counter = 1; this.fileArray = fileName.split('.'); try { this.duplicate = destPath + "/" + this.fileArray[0] + '_Copy.' + this.fileArray[1]; } catch(e) { console.exception('File name is invalid! please pass the proper one'); } process.stdout.write(`File: ${this.duplicate} is being created:`); readabale.on('data', (chunk) => { let percentageCopied = ((chunk.length * this.counter) / this.fileSize) * 100; process.stdout.clearLine(); // clear current text process.stdout.cursorTo(0); process.stdout.write(`${Math.round(percentageCopied)}%`); this.counter += 1; }); readabale.pipe(writeable); // Auto pilot ON! // In case if we have an interruption while copying writeable.on('unpipe', (e) => { process.stdout.write("Copy has failed!"); }); });
在這個例子中,我們用一句代碼替換了之前的數(shù)據(jù)塊寫入操作。
readabale.pipe(writeable); // Auto pilot ON!
這里的pipe就是所有魔法發(fā)生的原因。它控制了磁盤讀寫的速度以至于不會阻塞內(nèi)存(RAM)。
運(yùn)行一下。
$ time node streams_copy_efficient.js cartoonMovie.mkv ~/Documents/4kdemo.mkv
我們復(fù)制了同一個大文件(7.4 GB),讓我們來看看內(nèi)存利用率。
震驚!現(xiàn)在 Node 程序僅僅占用了61.9 MiB 的內(nèi)存。如果你觀察到讀寫速率的話:
Disk Read: 35.5 MiB/s
Disk Write: 35.5 MiB/s
在任意給定的時間內(nèi),因為背壓的存在,讀寫速率得以保持一致。更讓人驚喜的是,這段優(yōu)化后的程序代碼整整比之前的快了13秒。
12.13s user 28.50s system 22% cpu 3:03.35 total
由于 NodeJS 流和管道,內(nèi)存負(fù)載減少了98.68%,執(zhí)行時間也減少了。這就是為什么管道是一個強(qiáng)大的存在。
61.9 MiB 是由可讀流創(chuàng)建的緩沖區(qū)大小。我們還可以使用可讀流上的 read 方法為緩沖塊分配自定義大小。
const readabale = fs.createReadStream(fileName); readable.read(no_of_bytes_size);
除了本地文件的復(fù)制以外,這個技術(shù)還可以用于優(yōu)化許多 I/O 操作的問題:
- 處理從卡夫卡到數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)流
- 處理來自文件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流,動態(tài)壓縮并寫入磁盤
- 更多……
結(jié)論
我寫這篇文章的動機(jī),主要是為了說明即使 NodeJS 提供了很好的 API,我們也可能會一不留神就寫出性能很差的代碼。如果我們能更多地關(guān)注其內(nèi)置的工具,我們便可以更好地優(yōu)化程序的運(yùn)行方式。
以上就是如何用Node.js編寫內(nèi)存效率高的應(yīng)用程序的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Node.js的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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