Nexus.js介紹:一個多執行緒的JavaScript執行庫
首先,如果你不熟悉這個專案,建議先閱讀之前寫的一系列文章。如果你不想閱讀這些,不用擔心。這裡面也會涉及到那些內容。
現在,讓我們開始吧。
去年,我開始實現Nexus.js,這是一個基於Webkit/JavaScript核心的多執行緒服務端JavaScript執行庫。有一段時間我放棄了做這件事,由於一些我無法控制的原因,我不打算在這裡討論,主要是:我無法讓自己長時間工作。
所以,讓我們從討論Nexus的架構開始,以及它是如何工作的。
事件迴圈
- 沒有事件迴圈
- 有一個帶有(無鎖)任務物件的執行緒池
- 每次呼叫setTimeout或setImmediate或建立一個Promise時,任務就排隊到任務佇列鍾。
- 每當計劃任務時,第一個可用的執行緒將選擇任務並執行它。
- 在CPU核心上處理Promise。對Promise.all()的呼叫將並行的解決Promise。
ES6
- 支援async/await,並且推薦使用
- 支援for await(…)
- 支援解構
- 支援async try/catch/finally
模組
- 不支援CommonJS。(require(…)和module.exports)
- 所有模組使用ES6的import/export語法
- 支援動態匯入通過import(`file-or-packge`).then(…)
- 支援import.meta,例如:import.meta.filename以及import.meta.dirname等等
- 附加功能:支援直接從URL中匯入,例如:
import { h } from `https://unpkg.com/preact/dist/preact.esm.js`;
EventEmitter
- Nexus實現了基於Promise的EventEmitter類
- 事件處理程式在所有執行緒上排序,並將並行處理執行。
- EventEmitter.emit(…)的返回值是一個Promise,它可以被解析為在事件處理器中返回值所構成的陣列。
例如:
class EmitterTest extends Nexus.EventEmitter {
constructor() {
super();
for(let i = 0; i < 4; i++)
this.on(`test`, value => { console.log(`fired test ${i}!`); console.inspect(value); });
for(let i = 0; i < 4; i++)
this.on(`returns-a-value`, v => `${v + i}`);
}
}
const test = new EmitterTest();
async function start() {
await test.emit(`test`, { payload: `test 1` });
console.log(`first test done!`);
await test.emit(`test`, { payload: `test 2` });
console.log(`second test done!`);
const values = await test.emit(`returns-a-value`, 10);
console.log(`third test done, returned values are:`); console.inspect(values);
}
start().catch(console.error);
I/O
- 所有輸入/輸出都通過三個原語完成:Device,Filter和Stream。
- 所有輸入/輸出原語都實現了EventEmitter類
- 要使用Device,你需要在Device之上建立一個ReadableStream或WritableStream
- 要運算元據,可以將Filters新增到ReadableStream或WritableStream中。
- 最後,使用source.pipe(…destinationStreams),然後等待source.resume()來處理資料。
- 所有的輸入/輸出操作都是使用ArrayBuffer物件完成的。
- Filter試了了process(buffer)方法來處理資料。
例如:使用2個獨立的輸出檔案將UTF-8轉換為UTF6。
const startTime = Date.now();
try {
const device = new Nexus.IO.FilePushDevice(`enwik8`);
const stream = new Nexus.IO.ReadableStream(device);
stream.pushFilter(new Nexus.IO.EncodingConversionFilter("UTF-8", "UTF-16LE"));
const wstreams = [0,1,2,3]
.map(i => new Nexus.IO.WritableStream(new Nexus.IO.FileSinkDevice(`enwik16-` + i)));
console.log(`piping...`);
stream.pipe(...wstreams);
console.log(`streaming...`);
await stream.resume();
await stream.close();
await Promise.all(wstreams.map(stream => stream.close()));
console.log(`finished in ${(Date.now() * startTime) / 1000} seconds!`);
} catch (e) {
console.error(`An error occurred: `, e);
}
}
start().catch(console.error);
TCP/UDP
- Nexus.js提供了一個Acceptor類,負責繫結ip地址/埠和監聽連線
- 每次收到一個連線請求,connection事件就會被觸發,並且提供一個Socket裝置。
- 每一個Socket例項是全雙工的I/O裝置。
- 你可以使用ReadableStream和WritableStream來操作Socket。
最基礎的例子:(向客戶端傳送“Hello World”)
const acceptor = new Nexus.Net.TCP.Acceptor();
let count = 0;
acceptor.on(`connection`, (socket, endpoint) => {
const connId = count++;
console.log(`connection #${connId} from ${endpoint.address}:${endpoint.port}`);
const rstream = new Nexus.IO.ReadableStream(socket);
const wstream = new Nexus.IO.WritableStream(socket);
const buffer = new Uint8Array(13);
const message = `Hello World!
`;
for(let i = 0; i < 13; i++)
buffer[i] = message.charCodeAt(i);
rstream.pushFilter(new Nexus.IO.UTF8StringFilter());
rstream.on(`data`, buffer => console.log(`got message: ${buffer}`));
rstream.resume().catch(e => console.log(`client #${connId} at ${endpoint.address}:${endpoint.port} disconnected!`));
console.log(`sending greeting to #${connId}!`);
wstream.write(buffer);
});
acceptor.bind(`127.0.0.1`, 10000);
acceptor.listen();
console.log(`server ready`);
Http
- Nexus提供了一個Nexus.Net.HTTP.Server類,該類基本上繼承了TCPAcceptor
- 一些基礎介面
- 當伺服器端完成了對傳入連線的基本的Http頭的解析/校驗時,將使用連線和同樣的資訊觸發connection事件
- 每一個連線例項都又一個request和一個response物件。這些是輸入/輸出裝置。
- 你可以構造ReadableStream和WritableStream來操縱request/response。
- 如果你通過管道連線到一個Response物件,輸入的流將會使用分塊編碼的模式。否者,你可以使用response.write()來寫入一個常規的字串。
複雜例子:(基本的Http伺服器與塊編碼,細節省略)
....
/**
* Creates an input stream from a path.
* @param path
* @returns {Promise<ReadableStream>}
*/
async function createInputStream(path) {
if (path.startsWith(`/`)) // If it starts with `/`, omit it.
path = path.substr(1);
if (path.startsWith(`.`)) // If it starts with `.`, reject it.
throw new NotFoundError(path);
if (path === `/` || !path) // If it`s empty, set to index.html.
path = `index.html`;
/**
* `import.meta.dirname` and `import.meta.filename` replace the old CommonJS `__dirname` and `__filename`.
*/
const filePath = Nexus.FileSystem.join(import.meta.dirname, `server_root`, path);
try {
// Stat the target path.
const {type} = await Nexus.FileSystem.stat(filePath);
if (type === Nexus.FileSystem.FileType.Directory) // If it`s a directory, return its `index.html`
return createInputStream(Nexus.FileSystem.join(filePath, `index.html`));
else if (type === Nexus.FileSystem.FileType.Unknown || type === Nexus.FileSystem.FileType.NotFound)
// If it`s not found, throw NotFound.
throw new NotFoundError(path);
} catch(e) {
if (e.code)
throw e;
throw new NotFoundError(path);
}
try {
// First, we create a device.
const fileDevice = new Nexus.IO.FilePushDevice(filePath);
// Then we return a new ReadableStream created using our source device.
return new Nexus.IO.ReadableStream(fileDevice);
} catch(e) {
throw new InternalServerError(e.message);
}
}
/**
* Connections counter.
*/
let connections = 0;
/**
* Create a new HTTP server.
* @type {Nexus.Net.HTTP.Server}
*/
const server = new Nexus.Net.HTTP.Server();
// A server error means an error occurred while the server was listening to connections.
// We can mostly ignore such errors, we display them anyway.
server.on(`error`, e => {
console.error(FgRed + Bright + `Server Error: ` + e.message + `
` + e.stack, Reset);
});
/**
* Listen to connections.
*/
server.on(`connection`, async (connection, peer) => {
// Start with a connection ID of 0, increment with every new connection.
const connId = connections++;
// Record the start time for this connection.
const startTime = Date.now();
// Destructuring is supported, why not use it?
const { request, response } = connection;
// Parse the URL parts.
const { path } = parseURL(request.url);
// Here we`ll store any errors that occur during the connection.
const errors = [];
// inStream is our ReadableStream file source, outStream is our response (device) wrapped in a WritableStream.
let inStream, outStream;
try {
// Log the request.
console.log(`> #${FgCyan + connId + Reset} ${Bright + peer.address}:${peer.port + Reset} ${
FgGreen + request.method + Reset} "${FgYellow}${path}${Reset}"`, Reset);
// Set the `Server` header.
response.set(`Server`, `nexus.js/0.1.1`);
// Create our input stream.
inStream = await createInputStream(path);
// Create our output stream.
outStream = new Nexus.IO.WritableStream(response);
// Hook all `error` events, add any errors to our `errors` array.
inStream.on(`error`, e => { errors.push(e); });
request.on(`error`, e => { errors.push(e); });
response.on(`error`, e => { errors.push(e); });
outStream.on(`error`, e => { errors.push(e); });
// Set content type and request status.
response
.set(`Content-Type`, mimeType(path))
.status(200);
// Hook input to output(s).
const disconnect = inStream.pipe(outStream);
try {
// Resume our file stream, this causes the stream to switch to HTTP chunked encoding.
// This will return a promise that will only resolve after the last byte (HTTP chunk) is written.
await inStream.resume();
} catch (e) {
// Capture any errors that happen during the streaming.
errors.push(e);
}
// Disconnect all the callbacks created by `.pipe()`.
return disconnect();
} catch(e) {
// If an error occurred, push it to the array.
errors.push(e);
// Set the content type, status, and write a basic message.
response
.set(`Content-Type`, `text/plain`)
.status(e.code || 500)
.send(e.message || `An error has occurred.`);
} finally {
// Close the streams manually. This is important because we may run out of file handles otherwise.
if (inStream)
await inStream.close();
if (outStream)
await outStream.close();
// Close the connection, has no real effect with keep-alive connections.
await connection.close();
// Grab the response`s status.
let status = response.status();
// Determine what colour to output to the terminal.
const statusColors = {
`200`: Bright + FgGreen, // Green for 200 (OK),
`404`: Bright + FgYellow, // Yellow for 404 (Not Found)
`500`: Bright + FgRed // Red for 500 (Internal Server Error)
};
let statusColor = statusColors[status];
if (statusColor)
status = statusColor + status + Reset;
// Log the connection (and time to complete) to the console.
console.log(`< #${FgCyan + connId + Reset} ${Bright + peer.address}:${peer.port + Reset} ${
FgGreen + request.method + Reset} "${FgYellow}${path}${Reset}" ${status} ${(Date.now() * startTime)}ms` +
(errors.length ? " " + FgRed + Bright + errors.map(error => error.message).join(`, `) + Reset : Reset));
}
});
/**
* IP and port to listen on.
*/
const ip = `0.0.0.0`, port = 3000;
/**
* Whether or not to set the `reuse` flag. (optional, default=false)
*/
const portReuse = true;
/**
* Maximum allowed concurrent connections. Default is 128 on my system. (optional, system specific)
* @type {number}
*/
const maxConcurrentConnections = 1000;
/**
* Bind the selected address and port.
*/
server.bind(ip, port, portReuse);
/**
* Start listening to requests.
*/
server.listen(maxConcurrentConnections);
/**
* Happy streaming!
*/
console.log(FgGreen + `Nexus.js HTTP server listening at ${ip}:${port}` + Reset);
基準
我想我已經涵蓋了到目前為止所實現的一切。那麼現在我們來談談效能。
這裡是上訴Http伺服器的當前基準,有100個併發連線和總共10000個請求:
This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1796539 $>
Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/
Licensed to The Apache Software Foundation, http://www.apache.org/
Benchmarking localhost (be patient).....done
Server Software: nexus.js/0.1.1
Server Hostname: localhost
Server Port: 3000
Document Path: /
Document Length: 8673 bytes
Concurrency Level: 100
Time taken for tests: 9.991 seconds
Complete requests: 10000
Failed requests: 0
Total transferred: 87880000 bytes
HTML transferred: 86730000 bytes
Requests per second: 1000.94 [#/sec] (mean)
Time per request: 99.906 [ms] (mean)
Time per request: 0.999 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 8590.14 [Kbytes/sec] received
Connection Times (ms)
min mean[+/-sd] median max
Connect: 0 0 0.1 0 1
Processing: 6 99 36.6 84 464
Waiting: 5 99 36.4 84 463
Total: 6 100 36.6 84 464
Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 84
66% 97
75% 105
80% 112
90% 134
95% 188
98% 233
99% 238
100% 464 (longest request)
每秒1000個請求。在一個老的i7上,上面執行了包括這個基準測試軟體,一個佔用了5G記憶體的IDE,以及伺服器本身。
voodooattack@voodooattack:~$ cat /proc/cpuinfo
processor : 0
vendor_id : GenuineIntel
cpu family : 6
model : 60
model name : Intel(R) Core(TM) i7-4770 CPU @ 3.40GHz
stepping : 3
microcode : 0x22
cpu MHz : 3392.093
cache size : 8192 KB
physical id : 0
siblings : 8
core id : 0
cpu cores : 4
apicid : 0
initial apicid : 0
fpu : yes
fpu_exception : yes
cpuid level : 13
wp : yes
flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush dts acpi mmx fxsr sse sse2 ss ht tm pbe syscall nx pdpe1gb rdtscp lm constant_tsc arch_perfmon pebs bts rep_good nopl xtopology nonstop_tsc cpuid aperfmperf pni pclmulqdq dtes64 monitor ds_cpl vmx smx est tm2 ssse3 sdbg fma cx16 xtpr pdcm pcid sse4_1 sse4_2 x2apic movbe popcnt tsc_deadline_timer aes xsave avx f16c rdrand lahf_lm abm cpuid_fault tpr_shadow vnmi flexpriority ept vpid fsgsbase tsc_adjust bmi1 avx2 smep bmi2 erms invpcid xsaveopt dtherm ida arat pln pts
bugs :
bogomips : 6784.18
clflush size : 64
cache_alignment : 64
address sizes : 39 bits physical, 48 bits virtual
power management:
圖形表示結果:
我嘗試了1000個併發請求,但是APacheBench由於許多套接字被開啟而超時。我嘗試了httperf,這裡是結果:
voodooattack@voodooattack:~$ httperf --port=3000 --num-conns=10000 --rate=1000
httperf --client=0/1 --server=localhost --port=3000 --uri=/ --rate=1000 --send-buffer=4096 --recv-buffer=16384 --num-conns=10000 --num-calls=1
httperf: warning: open file limit > FD_SETSIZE; limiting max. # of open files to FD_SETSIZE
Maximum connect burst length: 262
Total: connections 9779 requests 9779 replies 9779 test-duration 10.029 s
Connection rate: 975.1 conn/s (1.0 ms/conn, <=1022 concurrent connections)
Connection time [ms]: min 0.5 avg 337.9 max 7191.8 median 79.5 stddev 848.1
Connection time [ms]: connect 207.3
Connection length [replies/conn]: 1.000
Request rate: 975.1 req/s (1.0 ms/req)
Request size [B]: 62.0
Reply rate [replies/s]: min 903.5 avg 974.6 max 1045.7 stddev 100.5 (2 samples)
Reply time [ms]: response 129.5 transfer 1.1
Reply size [B]: header 89.0 content 8660.0 footer 2.0 (total 8751.0)
Reply status: 1xx=0 2xx=9779 3xx=0 4xx=0 5xx=0
CPU time [s]: user 0.35 system 9.67 (user 3.5% system 96.4% total 99.9%)
Net I/O: 8389.9 KB/s (68.7*10^6 bps)
Errors: total 221 client-timo 0 socket-timo 0 connrefused 0 connreset 0
Errors: fd-unavail 221 addrunavail 0 ftab-full 0 other 0
正如你看到的,它任然能工作。儘管由於壓力,有些連線會超時。我仍在研究導致這個問題的原因。
這個專案的原始碼就在GitHub上,隨時可以檢視。
原文釋出時間:2017年12月10日
作者:Abdullah Ali
本文來源:DEV 如需轉載請聯絡原作者
相關文章
- 多執行緒系列(十七) -執行緒組介紹執行緒
- iOS 多執行緒介紹iOS執行緒
- Java 併發和多執行緒(一) Java併發性和多執行緒介紹[轉]Java執行緒
- 執行緒池介紹執行緒
- IOS執行緒介紹iOS執行緒
- Java多執行緒之synchronized的小介紹Java執行緒synchronized
- Java多執行緒傻瓜入門介紹Java執行緒
- [譯] 多執行緒簡介:一步一步來接近多執行緒的世界執行緒
- 多執行緒系列(一):認識執行緒執行緒
- 多執行緒學習一(多執行緒基礎)執行緒
- Java多執行緒(一)多執行緒入門篇Java執行緒
- 【多執行緒系列】CAS、AQS簡單介紹執行緒AQS
- 多執行緒【執行緒池】執行緒
- 多執行緒--執行緒管理執行緒
- Java多執行緒——執行緒Java執行緒
- 執行緒與多執行緒執行緒
- Java多執行緒——獲取多個執行緒任務執行完的時間Java執行緒
- 多執行緒(一)執行緒
- 多執行緒和多執行緒同步執行緒
- 多執行緒-執行緒控制之休眠執行緒執行緒
- 多執行緒-執行緒控制之加入執行緒執行緒
- 多執行緒-執行緒控制之禮讓執行緒執行緒
- 多執行緒-執行緒控制之中斷執行緒執行緒
- 多執行緒------執行緒與程式/執行緒排程/建立執行緒執行緒
- 多執行緒-執行緒控制之守護執行緒執行緒
- 多執行緒之初識執行緒執行緒
- Java多執行緒-執行緒中止Java執行緒
- Java多執行緒——執行緒池Java執行緒
- 多執行緒-執行緒概述等執行緒
- 多執行緒,到底該設定多少個執行緒?執行緒
- VC多執行緒 C++ 多執行緒執行緒C++
- ObjC 多執行緒簡析(一)-多執行緒簡述和執行緒鎖的基本應用OBJ執行緒
- MySQL多執行緒同步MySQL-Transfer介紹TZMySql執行緒
- 執行緒以及多執行緒,多程式的選擇執行緒
- 多執行緒-多執行緒常見的面試題執行緒面試題
- Java多執行緒-執行緒池的使用Java執行緒
- 多執行緒(五)---執行緒的Yield方法執行緒
- 【Java多執行緒】執行緒安全的集合Java執行緒