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這期內容當中小編將會給大家帶來有關node.js不適合大型項目的原因是什么,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
一個完備的 Web 應用可能只由一門語言或者一種技術構成嗎?不可能。因為一個完備的 Web 應用其實是多門技術的綜合體,解決某個問題有非常多的解決方案,比如后端的邏輯解決方案就非常多,Java、php、Python、Ruby 等都可以。
簡單地概述,應用的組成內容可能包括:
Web 界面顯示邏輯;后端業務邏輯;緩存;數據庫;消息隊列。
其實還可以加入日志分析、數據分析等,只是上面幾個最廣為人知而已。
I/O 密集型;CPU 密集型。
就常見的互聯網產品而言,它的瓶頸并非在后端業務的邏輯上,而是在 I/O 上,即返回給用戶看的數據的讀入與輸出。相對于應用程序而言,讀入指的是從數據庫里獲取數據,而輸出指的是將這些數據經過一定的處理輸出到用戶的瀏覽器,那么這就是 I/O 密集型。
而CPU密集型是指做頻繁計算任務的應用,Node.js在這方面確實是短板。
如圖所示,用戶通過瀏覽器發送請求,由網卡接收TCP 連接,通知內核,內核再去調用相對應的服務端程序。
Request 請求過程
Response 返回過程
如下圖,Web 應用要返回數據,首先要獲取數據,通過內核調用磁盤的驅動程序,把數據讀入緩存,這樣就可以在 Web 應用程序中獲取數據并進行數據處理,最終調用內核,將數據通過網卡發送給客戶端。
通常 I/O 密集型的瓶頸會在磁盤的讀寫上,所以在購買云服務器的時候可以購買 SSD 的磁盤來提升性能,一般數據庫軟件的數據都是存儲在文件上面的。首先考慮添加內存型緩存來解決這個瓶頸,緩存經常訪問的數據,看能否解決當前場景的問題,比如使用 Redis。其次才考慮搭建或擴充數據庫集群來提高并發。
而 CPU 密集型的應用瓶頸則在 CPU 上,只能增加 CPU 處理核心來解決瓶頸。
大型的普通應用與分布式應用其實是不同的概念。讀者可以把分布式應用簡單地理解為一個團隊,每一個成員都是一個節點,一個大的項目要讓成員合作完成,那么成員與成員之間就存在一些溝通成本,甚至有的成員與成員之間勾心斗角,說話陽奉陰違、推脫責任,也有可能成員生病在家休養,無法工作,等等。在面對這些問題的時候,Node.js的優勢并不能很好地顯現出來(并非不可以做,只是沒有完善的基礎設施)。
分布式的真正定義是,在多臺不同的服務器中部署不同的服務模塊,以進程為基本單位,派發到服務器上,通過遠程調用(RPC)通信并協同工作,最終對外提供服務。
相比較Node.js目前的分布式基礎設施,Go 語言的基礎設施則完善多了,特別是在 Docker 這個項目上,充分證明了 Go 語言的優勢,這也是為什么 Node.js 社區“大牛”TJ Holowaychuk 轉向 Go 語言,因為他要開發分布式應用。
其實沒必要過分地關心分布式的問題,畢竟JavaScript最初只是一個運行在瀏覽器端的腳本語言而已,JavaScript不是萬能的,為什么一定要把它用在操作系統級別的開發上呢?尋找一個更合適的語言不是更好嗎?就像此刻我們選擇 JavaScript 構建 Web 應用一樣。
了解了以上的一些知識點,現在讀者應該知道,Node.js 跟大型應用關系不大。大多數學習 Node.js 的開發者是前端開發者,所以對后端的基礎知識并不了解,在網絡上搜尋一些資料的時候發現 Node.js 只能利用單核,而又聽說 TJ Holowaychuk 轉向 Go 的陣營,所以有的開發者就產生了Node.js不適合開發大型應用的疑問。
Node.js 只能利用單核的問題已經被解決了,后面使用的 Egg.js框架中的 Egg-Cluster 模塊就利用多進程非常好地解決了這個問題。
上述就是小編為大家分享的node.js不適合大型項目的原因是什么了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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