'만 남 에서 부터 사랑 까지 - Nodejs' - 시작.

2186 단어 시작 하 다
예 를 들 어 새로운 회사 에 입사 한 후에 야 Nodejs 의 개발 을 진정 으로 접 하 게 되 었 다.그동안 많이 알 고 있 었 지만 만 나 지 못 한 신부 처럼 '비 파 를 안 고 얼굴 을 가 리 는 것 같다' 며 여산 의 정 체 를 몰 랐 다.진정 으로 접촉 한 후에 노드 에 대한 걷 잡 을 수 없 는 깊 은 미련 을 발견 했다.
시작 은 노드 에 대한 자신의 학습 과정 을 기록 하여 여러분 이 공유 할 수 있 도록 하기 위 한 것 입 니 다.
1. 노드 의 특징
1.1 비동기 IO
비동기 호출 은 결 과 를 중시 하고 과정 에 관심 이 없 는 표현 이다.'Don' t call me, I will call you '의 원칙 에 부합 하 는.
Node 에서 절대 다수의 조작 은 비동기 적 인 방식 으로 호출 된다.
var fs = require('fs');

fs.readFile('/path',function(err,file){
    cosole.log('      ');
}console.log('      ');

1.2 이벤트 와 리 셋 함수
Node 는 전단 브 라 우 저 에서 광범 위 하고 성숙 한 이 벤트 를 백 엔 드 에 도입 하고 비동기 I / O 와 결합 하여 이벤트 점 을 업무 논리 에 노출 합 니 다.
1.3 단일 스 레 드
Node 는 자바 script 이 브 라 우 저 에서 단일 스 레 드 의 특징 을 유지 하고 있 습 니 다. 단일 스 레 드 의 장점 은 다 중 스 레 드 프로 그래 밍 처럼 상태의 동기 화 문 제 를 신경 쓰 지 않 아 도 되 고 잠 금 이 없 으 며 스 레 드 컨 텍스트 교환 에 따 른 성능 비용 도 없습니다.
물론 단일 스 레 드 에 도 약점 이 있 습 니 다. 요약 하면 다음 과 같 습 니 다.
  • [] 다 핵 CPU 를 이용 할 수 없 음;
  • [] 오 류 는 전체 응용 프로그램 을 퇴출 시 킬 수 있 고 응용의 건장 성 은 시험 할 만하 다.
  • [] CPU 를 차지 하 는 대량의 계산 으로 인해 비동기 I / O 를 계속 호출 할 수 없습니다.
  • Node 는 웹 Workers 와 같은 방향 으로 단일 스 레 드 에서 대량의 계 산 량 문 제 를 해결 합 니 다. child process 서브 프로 세 스 의 등장 은 Node 가 단일 스 레 드 가 건장 하고 다 중 핵 CPU 를 이용 할 수 없 는 문제 에 여 유 롭 게 대응 할 수 있다 는 것 을 의미 합 니 다. 계산 을 각 키 로 나 누 어 주 고 대량의 계산 을 분해 한 다음 에 프로 세 스 간 의 사건 정 보 를 통 해 소 거 될 수 있 습 니 다.이 자 는 응용 모델 의 간단 함 과 낮은 의존 도 를 잘 유지 할 수 있 고 Master - Worker 의 관리 방식 을 통 해 각 업무 과정 을 잘 관리 하여 더욱 높 은 건장 성 을 얻 을 수 있다.
    1.4 크로스 플랫폼
    windows 와 * nix 를 호 환 합 니 다.
    1.5 Node 의 응용 장면
    1.5.1 I / O 집약 형
    Node 는 네트워크 를 대상 으로 하고 병렬 I / O 를 잘 하 며 더 많은 하드웨어 자원 을 효과적으로 조직 하여 더 좋 은 서 비 스 를 제공 할 수 있 습 니 다.
    I / O 밀집 의 장점 은 주로 Node 가 이벤트 순환 의 처리 능력 을 이용 하 는 것 이지 모든 스 레 드 가 모든 요청 서 비 스 를 시작 하 는 것 이 아니 라 자원 의 점용 이 매우 적다.
    1.5.2 CPU 집약 형 업무
    Node 는 성능 에 있어 서 평범 하지 않 습 니 다. CPU 밀집 형 응용 이 Node 에 가 져 온 도전 은 주로 다음 과 같 습 니 다. JavaScript , ( ), CPU , I/O 。CPU 밀집 형 응용 에 대해 Node 의 비동기 I / O 는 단일 스 레 드 에서 CPU 와 I / O 사이 의 차단 이 겹 쳐 서 이용 할 수 없 는 문 제 를 해결 하 였 으 며, I / O 차단 으로 인 한 성능 낭 비 는 CPU 의 영향 보다 훨씬 적다.

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