Node.js 事件循环机制

发表于 2021-12-17 更新于 2022-09-01 分类于 Node 阅读次数： Changyan：

Node.js 事件循环机制

Node.js采用事件驱动和异步I/O的方式，实现了一个单线程、高并发的JavaScript运行时环境，而单线程就意味着同一时间只能做一件事，那么Node.js如何通过单线程来实现高并发和异步I/O？本文将围绕这个问题来探讨 Node.js 的单线程模型。

高并发策略

一般来说，高并发的解决方案就是提供多线程模型，服务器为每个客户端请求分配一个线程，使用同步I/O，系统通过线程切换来弥补同步I/O 调用的时间开销。比如Apache就是这种策略，由于I/O一般都是耗时操作，因此这种策略很难实现高性能，但非常简单，可以实现复杂的交互逻辑。

而事实上，大多数网站的服务器端都不会做太多的计算，它们接收到请求以后，把请求交给其它服务来处理（比如读取数据库），然后等着结果返回，最后再把结果发给客户端。因此，Node.js 针对这一事实采用了单线程模型来处理，它不会为每个接入请求分配一个线程，而是用一个主线程处理所有的请求，然后对I/O 操作进行异步处理，避开了创建、销毁线程以及在线程间切换所需的开销和复杂性。

事件循环

Node.js在主线程里维护了一个事件队列，当接到请求后，就将该请求作为一个事件放入这个队列中，然后继续接收其他请求。当主线程空闲时(没有请求接入时)，就开始循环事件队列，检查队列中是否有要处理的事件，这时要分两种情况：如果是非I/O任务，就亲自处理，并通过回调函数返回到上层调用；如果是I/O任务，就从线程池中拿出一个线程来处理这个事件，并指定回调函数，然后继续循环队列中的其他事件。

当线程中的I/O任务完成以后，就执行指定的回调函数，并把这个完成的事件放到事件队列的尾部，等待事件循环，当主线程再次循环到该事件时，就直接处理并返回给上层调用。这个过程就叫事件循环(Event Loop)，其运行原理如下图所示：

这个图是整个Node.js 的运行原理，从左到右，从上到下，Node.js被分为了四层，分别是应用层、V8引擎层、Node API层和 LIBUV层。

应用层：即JavaScript交互层，常见的就是Node.js的模块，比如http，fs
V8引擎层：即利用V8引擎来解析JavaScript语法，进而和下层API交互
NodeAPI层：为上层模块提供系统调用，一般是由C语言来实现，和操作系统进行交互。
LIBUV层：是跨平台的底层封装，实现了事件循环、文件操作等，是Node.js实现异步的核心。

无论是Linux平台还是Windows平台，Node.js 内部都是通过线程池来完成异步I/O操作的，而LIBUV针对不同平台的差异性实现了统一调用。因此，Node.js的单线程仅仅是指 JavaScript 运行在单线程中，而并非 Node.js 是单线程。

工作原理
Node.js实现异步的核心是事件，也就是说，它把每一个任务都当成事件来处理，然后通过Event Loop模拟了异步的效果，为了更具体、更清晰的理解和接受这个事实，下面我们用伪代码来描述一下其工作原理。

【1】定义事件队列

既然是队列，那就是一个先进先出(FIFO)的数据结构，我们用JS数组来描述，如下：

/**
 * 定义事件队列
 * 入队：push()
 * 出队：shift()
 * 空队列：length == 0
 */
globalEventQueue: []

我们利用数组来模拟队列结构：数组的第一个元素是队列的头部，数组的最后一个元素是队列的尾部，push() 就是在队列尾部插入一个元素，shift() 就是从队列头部弹出一个元素。这样就实现了一个简单的事件队列。

【2】定义接收请求入口

每一个请求都会被拦截并进入处理函数，如下所示：

/**
 * 接收用户请求
 * 每一个请求都会进入到该函数
 * 传递参数request和response
 */
processHttpRequest: function(request, response) {

  // 定义一个事件对象
  var event = createEvent({
    params: request.params, // 传递请求参数
    result: null, // 存放请求结果
    callback: function () { } // 指定回调函数
  });

  // 在队列的尾部添加该事件  
  globalEventQueue.push(event);
}

这个函数很简单，就是把用户的请求包装成事件，放到队列里，然后继续接收其他请求。

【3】定义 Event Loop

当主线程处于空闲时就开始循环事件队列，所以我们还要定义一个函数来循环事件队列：

/**
 * 事件循环主体，主线程择机执行
 * 循环遍历事件队列
 * 处理非IO任务
 * 处理IO任务
 * 执行回调，返回给上层
 */
eventLoop: function() {
  // 如果队列不为空，就继续循环
  while (this.globalEventQueue.length > 0) {

    // 从队列的头部拿出一个事件
    var event = this.globalEventQueue.shift();

    // 如果是耗时任务
    if (isIOTask(event)) {
      // 从线程池里拿出一个线程
      var thread = getThreadFromThreadPool();
      // 交给线程处理
      thread.handleIOTask(event)
    } else {
      // 非耗时任务处理后，直接返回结果
      var result = handleEvent(event);
      // 最终通过回调函数返回给V8，再由V8返回给应用程序
      event.callback.call(null, result);
    }
  }
}

主线程不停的检测事件队列，对于 I/O 任务，就交给线程池来处理，非 I/O 任务就自己处理并返回。

【4】处理 I/O 任务

线程池接到任务以后，直接处理IO操作，比如读取数据库：

/**
 * 处理IO任务
 * 完成后将事件添加到队列尾部
 * 释放线程
 */
handleIOTask: function(event) {
  //当前线程
  var curThread = this;

  // 操作数据库
  var optDatabase = function (params, callback) {
    var result = readDataFromDb(params);
    callback.call(null, result)
  };

  // 执行IO任务
  optDatabase(event.params, function (result) {
    // 返回结果存入事件对象中
    event.result = result;

    // IO完成后，将不再是耗时任务
    event.isIOTask = false;

    // 将该事件重新添加到队列的尾部
    this.globalEventQueue.push(event);

    // 释放当前线程
    releaseThread(curThread)
  })
}

当I/O任务完成以后就执行回调，把请求结果存入事件中，并将该事件重新放入队列中，等待循环，最后释放当前线程，当主线程再次循环到该事件时，就直接处理了。

总结以上过程我们发现，Node.js 只用了一个主线程来接收请求，但它接收请求以后并没有直接做处理，而是放到了事件队列中，然后又去接收其他请求了，空闲的时候，再通过 Event Loop 来处理这些事件，从而实现了异步效果，当然对于IO类任务还需要依赖于系统层面的线程池来处理。

因此，我们可以简单的理解为：Node.js 本身是一个多线程平台，而它对 JavaScript 层面的任务处理是单线程的。

CPU密集型是短板

至此，对于 Node.js 的单线程模型，我们应该有了一个简单而又清晰的认识，它通过事件驱动模型实现了高并发和异步 I/O，然而也有 Node.js 不擅长做的事情：

上面提到，如果是 I/O 任务，Node.js 就把任务交给线程池来异步处理，高效简单，因此 Node.js 适合处理I/O密集型任务。但不是所有的任务都是 I/O 密集型任务，当碰到CPU密集型任务时，即只用CPU计算的操作，比如要对数据加解密(node.bcrypt.js)，数据压缩和解压(node-tar)，这时 Node.js 就会亲自处理，一个一个的计算，前面的任务没有执行完，后面的任务就只能干等着。如下图所示：

在事件队列中，如果前面的 CPU 计算任务没有完成，后面的任务就会被阻塞，出现响应缓慢的情况，如果操作系统本身就是单核，那也就算了，但现在大部分服务器都是多 CPU 或多核的，而 Node.js 只有一个 EventLoop，也就是只占用一个 CPU 内核，当 Node.js 被CPU 密集型任务占用，导致其他任务被阻塞时，却还有 CPU 内核处于闲置状态，造成资源浪费。

因此，Node.js 并不适合 CPU 密集型任务。

适用场景
RESTful API - 请求和响应只需少量文本，并且不需要大量逻辑处理，因此可以并发处理数万条连接。

聊天服务 - 轻量级、高流量，没有复杂的计算逻辑。