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Node.js中多进程模块Cluster怎么使用

我们都知道nodejs最大的特点就是单进程、无阻塞运行,并且是异步事件驱动的。Nodejs的这些特性能够很好的解决一些问题,例如在服务器开发中,并发的...

我们都知道nodejs最大的特点就是单进程、无阻塞运行,并且是异步事件驱动的。Nodejs的这些特性能够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,阻塞式的函数会导致资源浪费和时间延迟。通过事件注册、异步函数,开发人员可以提高资源的利用率,性能也会改善。既然Node.js采用单进程、单线程模式,那么在如今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,利用某些通信机制来协调各项任务。目前,已经有不少第三方的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 ,允许创建“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模块来讲述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的官方文档上我们可以看到模块的发布信息如下:

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需要运行一组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,代码如下:

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
");
 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创建子进程。所有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‘);这句代码可以打印出是哪个进程处理该请求。

问题分析

我们前面提到有请求发起时,由系统来决定将该请求交给哪个进程进行处理。这种完全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(通常为最后创建的那个子进程),系统就会将多个connetion分配到同一个子进程上,这会造成进程间负载极为不均衡。特别是在使用长连接的时候,单位时间内的new coming connection并不高,子进程的accept queue往往均为空,就会导致connection会不停的分配给同一个进程。所以这种负载均衡完全依赖于accept queue的空闲程度,只有在使用短连接,而且并发非常高的情况下,才能达到负载均衡,但是这个时候系统的load会非常高,系统也会变得不稳定起来。