Node.js 工作线程 worker_threads 的使用

在了解工作线程的具体用法之前，有必要先想想：工作线程解决了什么问题？

工作线程主要解决的是cpu密集型场景下的问题，由于node只有单个主线程的特性，导致在执行高cpu运算任务时，会有以下的问题：

1. 计算任务阻塞主线程，导致无法响应新的请求
2. 只能单核执行，无法充分利用多核cpu

而工作线程通过开启在主线程中开启新的线程单独执行计算任务，避免了阻塞整个事件循环，使主线程仍然可以继续处理后续的请求。

并且由于是新的线程，可以在其他cpu核心上执行，使得单个进程可以更充分的利用多核cpu。

用法介绍

生成工作线程

主线程中执行，生成工作线程

const {
      Worker } = require('worker_threads');
let worker = new Worker('工作线程的js文件路径', {
      });
worker.on('message', (val) => {
     
  resolve(val); //接收工作线程计算完毕后返回的结果
});

线程通信

工作线程中，计算结果，向主线程返回

const {
      workerData, parentPort } = require('worker_threads');
// workerData 主线程传来的参数
//计算结果 res
parentPort.postMessage(res); //向主线程返回结果

其他用法见 node文档

示例

下面是一个阻塞主线程以及使用工作线程优化的示例。示例代码

使用koa框架启动了一个简单的http服务，包含以下三个api

1. /test ：用于测试主线程是否被阻塞，正常情况应当立即返回

2. /fib：用暴力方式计算斐波那契数，随着输入的n增大，运算量呈指数增长，用于测试阻塞主线程

3. /asyncFib：将计算交由工作线程执行，测试工作线程的优化效果

其中，asyncFib用 Promise 包装了一下，使得它从事件监听的形式改成一个普通的异步调用

//app.js
const {
      Worker } = require('worker_threads');

const Koa = require('koa');
const Router = require('koa-router') 

const app = new Koa();
const router = new Router();
app.use(router.routes());

router.get('/test', async (ctx, next) => {
     
  ctx.body = 'test';
});

router.get('/fib',async (ctx,next)=>{
     
  let n = ctx.query.n;
  ctx.body = fib(n);
})

router.get('/asyncFib',async (ctx,next)=>{
     
  let n = ctx.query.n;
  ctx.body = await asyncFib(n);
})

app.listen(3000);
console.log('http://127.0.0.1:3000');

function fib (n) {
     
  if (n === 1 || n === 2) return 1;
  return fib(n - 1) + fib(n - 2);
}

async function asyncFib (n) {
     
  let worker = new Worker('./fib.js', {
      workerData: n });
  return new Promise((resolve) => {
     
    worker.on('message', (val) => {
     
      resolve(val); //接收工作线程计算完毕后返回的结果
    });
  });
}

• 工作线程运行的代码

// fib.js
const {
      workerData, parentPort } = require('worker_threads');
let num = workerData;//获取参数
let res = fib(num);
parentPort.postMessage(res); //向主线程返回结果

function fib (n) {
     
  if (n === 1 || n === 2) return 1;
  return fib(n - 1) + fib(n - 2);
}

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测试

测试阻塞主线程

1. 访问 http://127.0.0.1:3000/test， 立刻返回响应test
2. 访问 http://127.0.0.1:3000/fib?n=44，处于pending状态，在我的测试中约10秒后返回
3. 再次访问 http://127.0.0.1:3000/test，也处于peding状态，要等到/fib请求结束后才能收到响应

可以看到，请求2不仅自己执行的慢，还影响到了后续请求，令其他请求都要等待它执行完成后才能处理。

测试使用工作线程

1. 访问 http://127.0.0.1:3000/test， 立刻返回响应test
2. 访问 http://127.0.0.1:3000/asyncFib?n=44，处于pending状态，也是约10秒后返回
3. 再次访问 http://127.0.0.1:3000/test，立刻返回响应test

请求2不再阻塞主线程

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如何理解

就表现来说，加上了工作线程，请求就突然不被阻塞了。要如何理解这个现象？

首先要明确一点，在优化前后斐波那契数的计算量是固定的，该做的计算并不会凭空消失。工作线程是通过在另一个cpu核心上运行单独线程进行计算，从而实现不阻塞主线程。

我们都知道node.js 可以非阻塞的执行io操作，可以将工作线程与它进行类比，便于理解。

举个栗子：假设有这么一个服务，它以http接口的形式提供了一个计算斐波那契数的api http://api.test.com/fib?n=40 ，再由我们的服务去调用它，这个流程与工作线程执行流程的对照如下：

调用外部的计算服务	使用工作线程
发起http请求，交给io线程，注册一个回调等待响应 request(url, (res)=>{})	生成工作线程，监听message事件等待响应 worker.on('message',(res)=>{})
继续响应其他请求	继续响应其他请求
远程的计算服务获取参数n，用远程服务器的cpu 计算斐波那契数	工作线程获取参数n，用本机的其他空闲cpu核心 计算斐波那契数
返回结果，执行回调	返回结果，执行回调

可以看出，除了不阻塞主线程这一个好处之外，工作线程给node.js提供了单进程情况下使用多核cpu的能力，可以承载更多的计算量。