擴展 Node.js 應用程式的方法、行為和策略

Node.js 在過去十年中已成為開發人員的首選解決方案，以其處理並發連接和支援高效能應用程式的能力而聞名。根據我使用富文本編輯器處理 Express 專案的經驗，我親眼目睹了 Node.js 如何將內容創建應用程式轉變為可擴展、可自訂的解決方案。但這裡有一個大問題：Node.js 真的能夠擴展以支援企業級數百萬用戶嗎？

答案是肯定的，但現實要微妙得多。 Node.js 旨在擴展，但其擴展性能在很大程度上取決於應用程式架構、最佳化以及管理系統資源的方法。

關於 Node.js 和高流量的神話：什麼是真的，什麼是假的？

在處理高流量方面，Node.js 經常受到讚揚和懷疑。一些開發人員表示，它是即時應用程式的遊戲規則改變者，而其他開發人員則認為，它在擴展到數百萬用戶時存在局限性。讓我們來看看常見的迷思：

迷思 1：Node.js 無法處理高流量

現實： Node.js 建立在事件驅動的非阻塞 I/O 模型之上，實際上允許它輕鬆管理數千個並發連接。傳統的伺服器架構（Apache、PHP）為每個請求建立一個新執行緒並快速消耗資源，而 Node.js 則不同，Node.js 在單一執行緒上運行，使用事件循環非同步處理任務。這種精確的設計可以最大限度地減少資源使用並提高可擴展性。

迷思 2：Node.js 只是 JavaScript 並且缺乏功能

現實：雖然 Node.js 在 JavaScript 上運行，但它的力量來自 Google 的 V8 JavaScript 引擎，該引擎將 JavaScript 編譯成優化的機器碼。這意味著 Node.js 不僅僅是運行腳本，它在許多用例中提供的效能可與編譯語言相媲美。

迷思 3：擴充 Node.js 很容易

現實：Node.js 的架構非常適合I/O 密集型任務，例如API 伺服器、聊天應用程式和即時系統，但擴展到數百萬用戶需要深思熟慮的規劃和正確的架構。負載平衡、叢集和最佳化系統資源等技術是使其大規模運作的關鍵。

關於大規模 Node.js 的事實

揭穿神話後，讓我們來談談事實。 Node.js 已證明自己能夠為高效能、可擴展的應用程式提供支持，但擴展到數百萬用戶並非沒有挑戰。

事實 1：Node.js 依賴單線程模型

讓我們從 Node.js 架構的基礎開始。其單線程、事件驅動模型非常適合 I/O 任務，這使得它能夠有效率地同時處理多個連接。然而，當涉及 CPU 密集型操作時，相同模型可能會成為瓶頸。單一執行緒上的大量計算可能會阻塞事件循環，從而導致處理其他請求的延遲。

雖然單執行緒是一個限制，但我們應該記住，Node.js 由於其非阻塞 I/O，也擅長同時處理多個連接。為了解決單執行緒模型的限制，您可以使用工作執行緒或微服務來卸載 CPU 密集型任務，具體取決於應用程式的架構。

事實 2：大規模記憶體管理至關重要

隨著應用程式的成長，管理資源變得越來越重要。事實上，記憶體洩漏對於不斷增長的 Node.js 應用程式來說可能是一個大問題。當物件或變數等資源沒有正確清理時，就會發生這種情況。隨著時間的推移，這會減慢一切，甚至導致伺服器崩潰，尤其是在流量高峰時。
阿迪達斯的 Node.js 系統面臨記憶體洩漏，隨著用戶群的成長，這導致了效能問題。 Adidas 軟體工程總監 Aleksandar Mirilovic 在題為如何查找 Node.js 應用程式中的生產記憶體洩漏的文章中分享了他的經驗。他發現物件不必要地保存在記憶體中，這導致資源膨脹。

他們是如何解決的：

TL;DR: 在嘗試在本地和暫存中重現問題但失敗後，阿迪達斯直接從生產環境中捕獲了堆快照。根本原因可追溯到 Google reCAPTCHA 庫為每個請求建立新的 gRPC 連線而不關閉它們。重構程式碼以使用單一客戶端實例解決了問題，穩定了記憶體使用並提高了效能。

事實 3：跨 CPU 核心的擴展不是自動的

優化 I/O 和記憶體管理後，還需要考慮擴充的另一個面向：硬體利用率。預設情況下，Node.js 在單一執行緒上運行，這表示它不會自動利用所有可用的 CPU 核心。 對於高流量應用程序，這可能是一個問題，因為伺服器的許多處理能力可能未使用。許多開發人員沒有意識到這一點，如果不設定叢集之類的東西，他們就無法充分利用他們的硬體。

您可以使用 Node.js 叢集模組來執行應用程式的多個實例，每個實例都在單獨的 CPU 核心上執行。這會將工作負載分配到所有可用核心上，因此您的應用程式可以處理更多並髮用戶，並提高效能。

規模化策略

擴展 Node.js 以處理數百萬用戶不僅僅是編寫高效的程式碼，還涉及建立可隨用戶群增長的基礎架構。

策略一：負載平衡

單一伺服器只能處理這麼多—這是硬體限制。這就是負載平衡的用武之地。透過將流量分散到多個伺服器上，您可以防止瓶頸並保持應用程式的回應能力。如果沒有它，您可能會在流量高峰期間面臨停機或性能低下的風險。

想想最近的例子：ChatGPT 用戶因崩潰而感到沮喪，或者亞馬遜購物者看到可愛的狗的圖片而不是產品頁面。負載平衡可確保需求激增期間的平穩運作。 NGINX、HAProxy 或 AWS Elastic Load Balancer 等工具可以在 Node.js 實例之間均勻分配請求，從而提高效能並添加冗餘，因此即使伺服器發生故障，您的應用程式也能保持線上。

策略 2：緩存

從資料庫或外部 API 重複獲取相同的資料可能會減慢您的應用程式並使後端資源緊張。快取透過將頻繁請求的資料儲存在記憶體中來解決這個問題，使您的應用程式能夠毫不費力地提供更快的回應並處理更多的流量。 Redis 和 Memcached 等工具改變了遊戲規則，現實世界的範例展示了快取的影響力有多大。

Redis 如何跨產業使用：

• 電子商務：Gap Inc. 透過整合 Redis Enterprise 解決了讓購物者感到沮喪的庫存更新緩慢問題。即使在黑色星期五的流量高峰期間，這也減少了延誤並提供了即時庫存資訊。

• 詐欺偵測：BioCatch 是一家數位身分公司，每月使用 Redis Enterprise 處理 50 億筆交易。透過快取行為資料和 API 回應，他們可以在 40 毫秒內偵測到詐欺活動，領先於網路威脅。

快取不僅僅關乎速度，它還提高可靠性、減少後端負載並防止購物車遺棄。

策略3：資料庫效能

即使快取到位，高流量應用程式中的薄弱環節通常是資料庫操作。低效的查詢或設計不當的結構可能會減慢一切速度，讓用戶感到沮喪，讓您的應用程式難以跟上。快取對於加快頻繁請求的速度非常有用，但您的資料庫仍然需要有效地處理其餘工作 - 特別是隨著流量的增長。

為了更有效地處理高流量，您可以對資料庫進行一些關鍵改進。首先，專注於微調查詢——這意味著簡化 SQL 語句、消除不必要的操作並添加索引以加快速度。

例如，如果您的應用程式經常搜尋 user_id，為該列新增索引可以使資料庫更快找到它。接下來，減少應用程式發送的查詢數量。不要對用戶詳細資訊和訂單發出單獨的請求，而是使用聯結將它們組合成單一查詢。如果您的應用程式處理大量流量，則需要透過分片（將模式架構拆分為更小、更集中的資料塊）或設定讀取副本來分擔繁重讀取操作的負載來進行擴展。

還是想知道 Node.js 是否可以承受壓力？

它已經為世界上一些最大的平台提供了動力。 LinkedIn 從 Ruby on Rails 過渡到 Node.js，將伺服器數量減少了 20 倍，同時支援超過 6 億用戶。 Netflix 依靠 Node.js 來管理數百萬個並發流並提供更快的載入時間。 Uber 的工程堆疊利用其實時功能來無縫處理大量乘車請求。沃爾瑪轉向 Node.js，以確保其係統在黑色星期五流量激增期間平穩運行。

透過負載平衡、快取和資料庫最佳化等策略，Node.js 甚至可以處理最苛刻的工作負載。無論您是建立全球平台還是擴展以滿足不斷增長的流量，我願意打賭，使用 Node.js 您可以真正創建快速、可靠且可擴展的應用程式。

以上是擴展 Node.js 應用程式的方法、行為和策略的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！