NodeJS框架

简介: Node.js基于事件驱动与单线程模型,通过Event Loop实现异步回调,利用libuv处理多线程任务。JavaScript单线程避免DOM冲突,Web Worker可启多线程。任务队列管理异步事件,配合setTimeout、setImmediate、process.nextTick控制执行顺序。Node通过child_process模块创建子进程实现并发。Express和Koa为常用框架:Express集成路由中间件,采用callback;Koa基于async/await或generator,结构轻量,错误处理更优,中间件为“洋葱模型”,流程清晰。

NodeJS框架

  1. 为什么JavaScript是单线程?
    防止DOM渲染冲突的问题;
    Html5中的Web Worker可以实现多线程
    2.什么是任务队列?
    任务队列"是一个先进先出的数据结构,排在前面的事件,优先被主线程读取。主线程的读取过程基本上是自动的,只要执行栈一清空,"任务队列"上第一位的事件就自动进入主线程。
    2.1 同步和异步任务
    同步任务指的是,在主线程上排队执行的任务,只有前一个任务执行完毕,才能执行后一个任务;
    异步任务指的是,不进入主线程、而进入"任务队列"(task queue)的任务,只有"任务队列"通知主线程,某个异步任务可以执行了,该任务才会进入主线程执行。
    2.2 执行流程
    所有同步任务都在主线程上执行,形成一个执行栈(execution context stack)。
    主线程之外,还存在一个"任务队列"(task queue)。只要异步任务有了运行结果,就在"任务队列"之中放置一个事件。
    一旦"执行栈"中的所有同步任务执行完毕,系统就会读取"任务队列",看看里面有哪些事件。那些对应的异步任务,于是结束等待状态,进入执行栈,开始执行。
    主线程不断重复上面的第三步。
  2. 什么是事件循环(EventLoop)?
    主线程从"任务队列"中读取事件,这个过程是循环不断的,所以整个的这种运行机制又称为Event Loop(事件循环)。
    3.1 定时器函数的基本使用方法对比?
    setTimeout : 只是将事件插入了"任务队列",必须等到当前代码(执行栈)执行完,主线程才会去执行它指定的回调函数
    process.nextTick : 在当前"执行栈"的尾部----下一次Event Loop(主线程读取"任务队列")之前----触发回调函数。(所有的异步任务被触发之前执行)
    setImmediate:在当前"任务队列"的尾部添加事件,也就是说,它指定的任务总是在下一次Event Loop时执行,这与setTimeout(fn, 0)很像。
    3.2 setImmediate和setTimeout 哪个回调函数先执行呢?
    Note
    上面代码中,setImmediate和setTimeout被封装在一个setImmediate里面,它的运行结果总是1--TIMEOUT FIRED--2,这时函数A一定在timeout前面触发。至于2排在TIMEOUT FIRED的后面(即函数B在timeout后面触发),是因为setImmediate总是将事件注册到下一轮Event Loop,所以函数A和timeout是在同一轮Loop执行,而函数B在下一轮Loop执行。
    3.3 process.nextTick和setImmediate的区别?
    多个process.nextTick语句总是在当前"执行栈"一次执行完,多个setImmediate可能则需要多次loop才能执行完。
  3. 说一下NodeJS的运行机制?
    V8引擎解析JavaScript脚本。
    解析后的代码,调用Node API。
    libuv库负责Node API的执行。它将不同的任务分配给不同的线程,形成一个Event Loop(事件循环),以异步的方式将任务的执行结果返回给V8引擎。
    V8引擎再将结果返回给用户。
  4. Node创建线程的方法和区别?
    5.1 Node的单线程
    Node.js 是以单线程的模式运行的,但它使用的是事件驱动来处理并发,这样有助于我们在多核 cpu 的系统上创建多个子进程,从而提高性能。
    每个子进程总是带有三个流对象:child.stdin, child.stdout 和child.stderr。他们可能会共享父进程的 stdio 流,或者也可以是独立的被导流的流对象。
    Node 提供了 child_process 模块来创建子进程
    5.2 创建进程的方法
    exec - child_process.exec 使用子进程执行命令,缓存子进程的输出,并将子进程的输出以回调函数参数的形式一次性返回。exec方法会从子进程中返回一个完整的buffer。默认情况下,这个buffer的大小应该是200k。如果子进程返回的数据大小超过了200k,程序将会崩溃,同时显示错误信息“Error:maxBuffer exceeded”。你可以通过在exec的可选项中设置一个更大的buffer体积来解决这个问题,但是你不应该这样做,因为exec本来就不是用来返回很多数据的方法。
    spawn - child_process.spawn 使用指定的命令行参数创建新进程。spawn 会返回一个带有stdout和stderr流的对象。你可以通过stdout流来读取子进程返回给Node.js的数据。stdout拥有’data’,’end’以及一般流所具有的事件。当你想要子进程返回大量数据给Node时,比如说图像处理,读取二进制数据等等,你最好使用spawn方法。
    fork - child_process.fork 是 spawn()的特殊形式,用于在子进程中运行的模块,如 fork(‘./son.js’) 相当于 spawn(‘node’, [‘./son.js’]) 。与spawn方法不同的是,fork会在父进程与子进程之间,建立一个通信管道,用于进程之间的通信。
    5.3 实例分析
    5.3.1 exec
    5.3.2 spawn
    5.3.3 fork
    分为 “父进程”(parent.js) 和”子进程”(child.js)。在命令行执行的时候要切换到上述文件的目录中,否则会找不到子进程。
    parent.js
    child.js
  5. 介绍一下express或koa框架的基本架构?
    Express 是一个Node.js的基础框架,主要基于 Connect 中间件,并且自身封装了路由(需要配合bodyParser)、视图处理等功能,使用人数众多,弊端是callback回调方式。
    Koa 是一个比Express更精简,使用node新特性的中间件框架。其提供的是一个架子,而几乎所有的功能都需要由第三方中间件完成,比如koa-router, koa-view等。
    Note
    Koa 利用 co 作为底层运行框架,利用 Generator 的特性,实现“无回调”的异步处理
    6.1 处理路由
    6.1.1 Express
    Note
    使用 express.Router 类来创建可安装的模块化路由处理程序。Router 实例是完整的中间件和路由系统,以下示例将路由器创建为模块,在其中装入中间件,定义一些路由,然后安装在主应用程序的路径中。
    接着,在应用程序中装入路由器模块:
    6.1.2 Koa
    路由处理 Express 是自身集成的,而 Koa 需要引入中间件
    6.2 HTTP Request
    Note
    两个框架都封装了HTTP Request对象,有一点不同是 Koa v1 使用 this 取代 Express 的 req、res。
    6.2.1 Express
    6.2.2 Koa
    6.3 区别
    6.3.1 异步流程控制
    Express 采用 callback 来处理异步,Koa v1 采用 generator,Koa v2 采用 async/await。
    6.3.2 错误处理
    Express 使用 callback 捕获异常,对于深层次的异常捕获不了, Koa 使用 try catch,能更好地解决异常捕获。
    Plain Text
    复制代码

// Express callback
app.use(function (err, req, res, next) {
console.error(err.stack)
res.status(500).send('Something broke!')
})
// Koa generator
app.use(function *(next) {
try {
yield next
} catch (err) {
this.status = err.status || 500
this.body = { message: err.message }
this.app.emit('error', err, this)
}
})
// Koa async/await
app.use(async (ctx, next) => {
try {
await next()
} catch (err) {
ctx.status = err.status || 500
ctx.body = { message: err.message }
ctx.app.emit('error', err, this)
}
})
6.3.3 中间件处理
Express中app.use就是往中间件数组中塞入新的中间件,中间件处理方式是线性的,next过后继续寻找下一个中间件。 一个请求进来经过一系列中间件处理后再响应给用户,清晰明了。
缺点:基于 callback 组合业务逻辑,业务逻辑复杂时嵌套过多,异常捕获困难。
Koa的中间件处理方式是一个洋葱模型,koa处理完中间件后还会回来走一趟,这就给了我们更加大的操作空间。
Plain Text
复制代码

const Koa = require('koa');
const app = new Koa();

// x-response-time
app.use(async (ctx, next) => {
const start = Date.now();
await next();
const ms = Date.now() - start;
ctx.set('X-Response-Time', ${ms}ms);
});

// logger
app.use(async (ctx, next) => {
const start = Date.now();
await next();
const ms = Date.now() - start;
console.log(${ctx.method} ${ctx.url} - ${ms});
});

// response
app.use(async ctx => {
ctx.body = 'Hello World';
});
Note
当koa处理中间件遇到await next()的时候会暂停当前中间件进而处理下一个中间件,最后再回过头来继续处理剩下的任务

相关文章
|
算法 计算机视觉 索引
OpenCV(四十六):特征点匹配
OpenCV(四十六):特征点匹配
900 0
|
定位技术 开发者
uni-app获取地理位置
uni-app获取地理位置
1847 0
|
7月前
|
移动开发 JavaScript weex
UniApp开发的App在启动速度方面有哪些优势和劣势?
UniApp开发的App在启动速度方面有哪些优势和劣势?
555 137
|
Linux
Linux系统之date命令的基本使用
Linux系统之date命令的基本使用
448 3
|
8月前
|
人工智能 搜索推荐 安全
AI智能体终极指南:从核心原理到未来应用,一篇文章讲透所有疑问
AI智能体正引领一场“行动革命”。它不仅是聊天工具,更是能自主规划、调用工具、主动执行任务的智能系统。从订机票、写代码,到分析数据、辅助科研,AI智能体已渗透多个领域。本文带你全面了解AI智能体的核心原理、应用场景与未来趋势,看清这场从“人找工具”到“工具主动服务人”的智能变革。
2459 2
|
8月前
|
弹性计算 运维 安全
轻量级应用服务器和云服务器区别——阿里云轻量和ECS区别对比
阿里云轻量应用服务器与ECS云服务器对比:轻量适合个人开发者、学生搭建博客、测试环境,门槛低、操作简便、成本低;ECS适用于企业级高并发场景,功能全面、弹性强。二者在使用场景、性能、网络、镜像及运维管理等方面差异显著,用户应根据实际需求选择。
714 4
|
9月前
|
人工智能 JavaScript 前端开发
​​大模型开发从入门到部署
本内容系统讲解大语言模型技术,涵盖BERT、GPT等主流架构,深入Transformer原理与自注意力机制,结合PyTorch实战,详解张量操作、自动求导与模型训练,并介绍RAG、Agent等典型应用场景,助你掌握AI核心技术。
1119 0
|
12月前
|
存储 人工智能 编解码
吞噬混沌:CodeBuddy与流程利刃,斩破游戏开发的蛮荒时代(一)
本文探讨了《飞机大战游戏开发流程规范》的工程化实践,涵盖版本控制、任务分配与系统设计。通过CodeBuddy智能工具,实现分支管理自动化、环境配置标准化及代码质量提升。在UI开发中,CodeBuddy确保继承规范与Docstring完整性;AI行为树开发中,它检测逻辑死循环与状态处理问题;输入系统设计中,辅助键位绑定一致性与事件处理完整性。CodeBuddy作为腾讯云推出的智能助手,将静态规范转化为动态辅助,助力游戏开发迈向“规范为骨、智能为翼”的新时代。
405 4
|
消息中间件 监控 Java
RabbitMQ精讲7:与SpringBoot、Spring Cloud Stream整合实战
RabbitMQ精讲7:与SpringBoot、Spring Cloud Stream整合实战
RabbitMQ精讲7:与SpringBoot、Spring Cloud Stream整合实战
|
存储 人工智能 监控
通过Milvus和Langchain快速构建基于百炼大模型的LLM问答系统
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎,并确保与开源Milvus的完全兼容性,支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性,能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警,Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择,包括多模态搜索、检索增强生成(RAG)、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作,进一步促进应用的快速开发和部署。
1387 4