Nodejs真.多線程處理

前言

Threads à gogo 是nodejs 的原生模塊，使用這個模塊可以讓nodejs 具備多線程處理功能

安裝方法

npm install threads_a_gogo

下載測試源碼

git clone http://github.com/xk/node-threads-a-gogo.git　　

導入模塊代碼

var tagg= require('threads_a_gogo');

API

tagg= require('threads_a_gogo') //生成tagg object
var thread = tagg.create( /* no arguments */ ) //生成 thread object
var thread_pool = tagg.createPool( numberOfThreads ) //生成 thread pool
thread.load("boot.js").eval("boot()").emit("go").on("event", cb) //thread讀取boot.js文件 執行boot(),發送event go，並且監聽 event 事件 cb(err,result)
thread_pool.load('path') //pool中的任意（.all 為全部）thread 讀取path file
pool.any.eval( program, cb ) //pool中的任意（.all 為全部）thread執行program

為什么要用多線程？

1.平行執行，無需排隊，快速。

2.公平性，所有線程統一優先級。

3.完整利用資源，讓更多的CPU參與task的處理。

4.所有線程共用一個儲存地址。

實例

我們先來做一個簡單的測試，用斐波那契數組來看一下，加入了多線程的node有多么的強悍：（測試機器為4CPU）沒有使用TAGG的正常情況，異步也幫不了我們應對cpu密集型任務

function fibo (n) {
return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1;
}
var n=8
function back(){
if(!--n) return console.timeEnd('no thread');
}
console.time('no thread');

process.nextTick(function(){
console.log(fibo (40));
back();
})
process.nextTick(function(){
console.log(fibo (40));
back();
})
process.nextTick(function(){
console.log(fibo (40));
back();
})
process.nextTick(function(){
console.log(fibo (40));
back();
})

process.nextTick(function(){
console.log(fibo (40));
back();
})
process.nextTick(function(){
console.log(fibo (40));
back();
})
process.nextTick(function(){
console.log(fibo (40));
back();
})
process.nextTick(function(){
console.log(fibo (40));
back();
})

我們模擬了8個異步的行為，測試用的node v0.8.16版本，所以process.nextTick還是異步方法。最后我們輸出結果為：

165580141
165580141
165580141
165580141
165580141
165580141
165580141
165580141
no thread: 23346ms

接下來我們使用TAGG模塊來測試同樣的執行8次斐波那契數組計算，看看成績如何？

function fibo (n) {
return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1;
}
console.time('8 thread');
var numThreads= 8; //創建線程池，最大數為8
var threadPool= require('threads_a_gogo').createPool(numThreads).all.eval(fibo); //為線程池注冊程序
var i=8;
var cb = function(err,data){ //注冊線程執行完畢的回調函數
console.log(data);
if(!--i){
threadPool.destroy();
console.timeEnd('8 thread');
}
}
threadPool.any.eval('fibo(40)', cb); //開始向線程池中執行fibo(40)這個任務

threadPool.any.eval('fibo(40)', cb);

threadPool.any.eval('fibo(40)', cb);

threadPool.any.eval('fibo(40)', cb);

threadPool.any.eval('fibo(40)', cb);

threadPool.any.eval('fibo(40)', cb);

threadPool.any.eval('fibo(40)', cb);

threadPool.any.eval('fibo(40)', cb);

最重的結果：

165580141
165580141
165580141
165580141
165580141
165580141
165580141
165580141
8 thread: 9510ms

相比不使用多線程模型的node，使用了TAGG模塊之后，我們在4CPU服務器上的測試結果要快上一倍還不止。

TAGG模塊還有其他更多的功能，比如事件觸發，平滑退出，查看線程工作狀態等等，總之TAGG模塊給node注入了新的活力，讓node一直飽受詬病的處理cpu密集任務問題得到了一個妥善的解決，就算你不擅長c++代碼，也能夠輕松編寫出多線程的真正的非阻塞node程序了。