在目前的web应用中,客户端和服务器端之间有些交互可以认为是基于事件的,那么AJAX就是页面及时响应的关键。每次发送一个请求时(不管请求的数据多么小),都会在网络里走一个来回。服务器必须针对这个请求作出响应,通常是开辟一个新的进程。那么越多用户访问这个页面,所发起的请求个数就会越来越多,就会出现内存溢出、逻辑交错带来的冲突、网络瘫痪、系统崩溃这些问题。
Node和操作系统有一种约定,如果创建了新的链接,操作系统就将通知Node,然后进入休眠。如果有人创建了新的链接,那么它(Node)执行一个回调,每一个链接只占用了非常小的(内存)堆栈开销。
Node.js在其Github代码仓库(https://github.com/joyent/node)上有着一句短短 的介绍:Evented I/O for V8 JavaScript。这句近似广告语的句子却道尽了 Node.js自身的特色所在:基于V8引擎实现的事件驱动IO
。在本文的这部分内容中,来揭开这Evented这个关键词的一切奥秘吧。
Node.js能够在众多的后端JavaScript技术之中脱颖而出,正是因其基于事件的特点而受到欢迎
。拿Rhino来做比较,可以看出Rhino引擎支持的后端JavaScript摆脱不掉其他语言同步执行的影响,导致JavaScript在后端编程与前端编程之间有着十分显著的差别,在编程模型上无法形成统一。在前端编程中,事件的应用十分广泛,DOM上的各种事件
。在Ajax大规模应用之后,异步请求更得到广泛的认同,而Ajax亦是基于事件机制的
。在Rhino中,文件读取等操作,均是同步操作进行的。在这类单线程的编程模型下,如果采用同步机 制,无法与PHP之类的服务端脚本语言的成熟度媲美,性能也没有值得可圈可点的部分。直到Ryan Dahl在2009年推出Node.js后,后端JavaScript才走出其迷局。Node.js的推出,该变了两个状况:
异步IO突破单线程编程模型的性能瓶颈
,使得JavaScript在后端达到实用价值。Node.js中大部分的模块,都继承自Event模块
(http://nodejs.org/docs/latest/api/events.html)。Event模块 (events.EventEmitter)是一个简单的事件监听器模式的实现
。具有 addListener/on,once,removeListener,removeAllListeners,emit等基本的事件监听模式的方法实现。它与前端DOM树上的事件并不相同,因为它不存在冒泡,逐层捕获等属于DOM的事件行为,也没有preventDefault()、stopPropagation()、stopImmediatePropagation()等处理事件传递的方法。
从另一个角度来看,事件侦听器模式也是一种事件钩子(hook)的机制
,利用事件钩子导出内部数据或状态给外部调用者。Node.js中的很多对象,大多具有黑盒的特点,功能点较少,如果不通过事件钩子的形式,对象运行期间的中间值或内部状态,是我们无法获取到的
。这种通过事件钩子的方式,可以使编程者不用关注组件是如何启动和执行的,只需关注在需要的事件点上即可。
var options = {
host: 'www.google.com',
port: 80,
path: '/upload',
method: 'POST'
};
var req = http.request(options, function (res) {
console.log('STATUS: ' + res.statusCode);
console.log('HEADERS: ' + JSON.stringify(res.headers));
res.setEncoding('utf8');
res.on('data', function (chunk) {
console.log('BODY: ' + chunk);
});
});
req.on('error', function (e) {
console.log('problem with request: ' + e.message);
});
// write data to request body
req.write('data\n');
req.write('data\n');
req.end();
在这段HTTP request的代码中,程序员只需要将视线放在error,data这些业务事件点即可
,至于内部的流程如何,无需过于关注。
值得一提的是如果对一个事件添加了超过10个侦听器,将会得到一条警告
,这一处设计与Node.js自身单线程运行有关,设计者认为侦听器太多,可能导致内存泄漏
,所以存在这样一个警告。调用:
emitter.setMaxListeners(0);
可以将这个限制去掉。
其次,为了提升Node.js的程序的健壮性,EventEmitter对象对error事件进行了特殊对待。如果运行期间的错误触发了error事件,EventEmitter会检查是否有对error事件添加过侦听器,如果添加了,这个错误将会交由该侦听器处理,否则,这个错误将会作为异常抛出。如果外部没有捕获这个异常,将会引起线程的退出
。
实现一个继承了EventEmitter类是十分简单的,以下是Node.js中流对象继承 EventEmitter的例子:
function Stream() {
events.EventEmitter.call(this);
}
util.inherits(Stream, events.EventEmitter);
Node.js在工具模块中封装了继承的方法,所以此处可以很便利地调用。程序员可以通过这样的方式轻松继承EventEmitter对象,利用事件机制,可以帮助你解决一些问题。
在略微大一点的应用中,数据与Web服务器之间的分离是必然的,如新浪微博、Facebook、Twitter等。这样的优势在于数据源统一,并且可以为相同数据源制定各种丰富的客户端程序。以Web应用为例,在渲染一张页面的时候,通常需要从多个数据源拉取数据,并最终渲染至客户端。Node.js在这种场景中可以很自然很方便的同时并行发起对多个数据源的请求
。
api.getUser("username", function (profile) {
// Got the profile
});
api.getTimeline("username", function (timeline) {
// Got the timeline
});
api.getSkin("username", function (skin) {
// Got the skin
});
Node.js通过异步机制使请求之间无阻塞,达到并行请求的目的,有效的调用下层资源
。但是,这个场景中的问题是对于多个事件响应结果的协调并非被Node.js原生优雅地支持
。为了达到三个请求都得到结果后才进行下一个步骤
, 程序也许会被变成以下情况:
api.getUser("username", function (profile) {
api.getTimeline("username", function (timeline) {
api.getSkin("username", function (skin) {
// TODO
});
});
});
这将导致请求变为串行进行,无法最大化利用底层的API服务器。
为解决这类问题,我曾写作一个模块(EventProxy,https://github.com/JacksonTian/eventproxy)来实现多事件协作
,以下为上面代码的改进版:
var proxy = new EventProxy();
proxy.all("profile", "timeline", "skin", function (profile, timeline, skin) {
// TODO
});
api.getUser("username", function (profile) {
proxy.emit("profile", profile);
});
api.getTimeline("username", function (timeline) {
proxy.emit("timeline", timeline);
});
api.getSkin("username", function (skin) {
proxy.emit("skin", skin);
});
EventProxy也是一个简单的事件侦听者模式的实现
,由于底层实现跟Node.js的EventEmitter不同,无法合并进Node.js中。但是却提供了比EventEmitter更强大的功能,且API保持与EventEmitter一致,与Node.js的思路保持契合,并可以适用在前端中。
这里的all方法是指侦听完profile、timeline、skin三个方法后,执行回调函数,并将侦听接收到的数据传入
。
最后还介绍一种解决多事件协作的方案:
Jscex(https://github.com/JeffreyZhao/jscex)。Jscex通过运行时编译的思路 (需要时也可在运行前编译),将同步思维的代码转换为最终异步的代码来执行
,可以在编写代码的时候通过同步思维来写,可以享受到同步思维的便利写作,异步执行的高效性能。如果通过Jscex编写,将会是以下形式:
var data = $await(Task.whenAll({
profile: api.getUser("username"),
timeline: api.getTimeline("username"),
skin: api.getSkin("username")
}));
// 使用data.profile, data.timeline, data.skin
// TODO
所谓雪崩问题,是在缓存失效的情景下,大并发高访问量同时涌入数据库中查询,数据库无法同时承受如此大的查询请求,进而往前影响到网站整体响应缓慢
。那么在Node.js中如何应付这种情景呢。
var select = function (callback) {
db.select("SQL", function (results) {
callback(results);
});
};
以上是一句数据库查询的调用,如果站点刚好启动,这时候缓存中是不存在数 据的,而如果访问量巨大,同一句SQL会被发送到数据库中反复查询,影响到 服务的整体性能。一个改进是添加一个状态锁
。
var status = "ready";
var select = function (callback) {
if (status === "ready") {
status = "pending";
db.select("SQL", function (results) {
callback(results);
status = "ready";
});
}
};
但是这种情景,连续的多次调用select发,只有第一次调用是生效的,后续的select是没有数据服务的
。所以这个时候引入事件队列吧:
var proxy = new EventProxy();
var status = "ready";
var select = function (callback) {
proxy.once("selected", callback);
if (status === "ready") {
status = "pending";
db.select("SQL", function (results) {
proxy.emit("selected", results);
status = "ready";
});
}
};
这里利用了EventProxy对象的once方法,将所有请求的回调都压入事件队列中,并利用其执行一次就会将监视器移除的特点,保证每一个回调只会被执行一次
。对于相同的SQL语句,保证在同一个查询开始到结束的时间中永远只有一次,在这查询期间到来的调用,只需在队列中等待数据就绪即可,节省了重复的数据库调用开销。由于Node.js单线程执行的原因,此处无需担心状态问题。这种方式其实也可以应用到其他远程调用的场景中,即使外部没有缓存策略,也能有效节省重复开销。此处也可以用EventEmitter替代EventProxy,不过 可能存在侦听器过多,引发警告,需要调用setMaxListeners(0)移除掉警告,或者设更大的警告阀值
。
因为Node采用的是事件驱动的模式
,其中的很多模块都会产生各种不同的事件,可由模块来添加事件处理方法,所有能够产生事件的对象都是事件模块中的EventEmitter类的实例
。代码是全世界通用的语言,所以我们还是用代码说话:
// 使用require()方法添加了events模块并把返回值赋给了一个变量
var events = require("events");
// 创建了一个事件触发器,也就是所谓的事件模块中的 EventEmitter 类的实例
var emitter = new events.EventEmitter();
// on(event, listener)用来为某个事件 event 添加事件处理方法监听器
emitter.on("myEvent", function(msg) {
console.log(msg);
});
// emit(event, [arg1], [arg2], [...]) 方法用来产生事件。以提供的参数作为监听器函数的参数,顺序执行监听器列表中的每个监听器函数。
emitter.emit("myEvent", "Hello World.");
EventEmitter 类中的方法都与事件的产生和处理相关:
addListener(event, listener) 和 on(event, listener) 这两个方法都是将一个监听器添加到指定事件的监听器数组的末尾
once(event, listener) 这个方法为事件为添加一次性的监听器。该监听器在事件第一次触发时执行,过后将被移除
removeListener(event, listener) 该方法用来将监听器从指定事件的监听器数组中移除出去
emit(event, [arg1], [arg2], [...]) 刚刚提到过了。
在Node中,存在各式各样不同的数据流,Stream(流)是一个由不同对象实现的抽象接口
。例如请求HTTP服务器的request是一个流,类似于stdout(标准输出);包括文件系统、HTTP 请求和响应、以及 TCP/UDP 连接等。流可以是可读的,可写的,或者既可读又可写。所有流都是EventEmitter的实例,因此可以产生各种不同的事件
。可读流主要会产生以下事件:
data 当读取到流中的数据时,此事件被触发
end 当流中没有数据可读时,此事件被触发
error 当读取数据出现错误时,此事件被触发
close 当流被关闭时,此事件被触发,可是并不是所有流都会触发这个事件。(例如,一个连接进入的HTTP request流就不会触发'close'事件。)
还有一种比较特殊的 fd 事件,当在流中接收到一个文件描述符时触发此事件
。只有UNIX流支持这个功能,其他类型的流均不会触发此事件。