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11 Node.js 调优
作为一门后端语言，肯定要求运行的效率最优化，以实现对于资源最小损耗，这一章正是围绕这个话题展开。调优是一个有挑战性的活儿，可能经常让人摸不着头脑，下面的内容尽量使用实例来带入一个个调优的场景。
11.1 准备工作
首先我们准备一个 http server 端代码，请求后返回一个二维码图片：
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var http = require('http');
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var ccap = require('ccap')();//Instantiated ccap class
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http.createServer(function (request, response) {
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if(request.url == '/favicon.ico')return response.end('');//Intercept request favicon.ico
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var ary = ccap.get();
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var txt = ary[0];
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var buf = ary[1];
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response.end(buf);
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console.log(txt);
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}).listen(8124);
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console.log('Server running at http://127.0.0.1:8124/');
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代码 11.1.1 app.js
对于 node 版本大于 6.3 的会比较简单，运行
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node --inspect=9229 app.js
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命令 11.1.1
启动的 node 进程会带有调试功能，使用 Chrome DevTools 即可远程查看当前运行的 js 源码，并且能够生成 CPU 和 内存快照，这对于我们分析性能十分有帮助。
运行完命令11.1.1之后，我们在控制台上会看到如下输出：
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> node --inspect=9229 app.js
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Debugger listening on port 9229.
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Warning: This is an experimental feature and could change at any time.
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To start debugging, open the following URL in Chrome:
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chrome-devtools://devtools/remote/serve_file/@60cd6e859b9f557d2312f5bf532f6aec5f284980/inspector.html?experiments=true&v8only=true
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&ws=127.0.0.1:9229/1a19bc9d-7175-4df3-b131-2eca35c7c844
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Server running at http://127.0.0.1:8124/
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Debugger attached
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输出 11.1.1
我们将输出的地址
chrome-devtools://devtools/remote/serve_file/@60cd6e859b9f557d2312f5bf532f6aec5f284980/inspector.html?experiments=true&v8only=true &ws=127.0.0.1:9229/1a19bc9d-7175-4df3-b131-2eca35c7c844 贴到 chrome 地址栏中访问，然后我们看到的竟然是一个空白页，好多教程中都说会直接打开一个 chrome 开发面板，然而并没有（我使用的是 Chrome 62 版本）。这时候，你在任何一个网页中手动打开一个开发面板，
图 11.1.1
你会发现多了一个 Node 的小图标，这个图标就是之前我们输入
chrome-devtools 地址后生成的，我用红色矩形专门标记了出来，点击这个图标又弹出了一个面板，
图 11.1.2
或者你在开发面板中选择
Remote Devices：
图 11.1.3
然后在弹出的 Tab 页中找到
Add Address 按钮，点击然后输入Node 应用部署的 ip 和 inspect 端口号（即启动node程序的 inspect 参数），甚至可以监听任意远程电脑的 Node 应用（如图 11.1.4所示），添加成功后，同样可以触发开发面板上出现图 11.1.1中的 Node 小图标。
图 11.1.4
继续回到图 11.1.2，里面有一个按钮
Add connection，其实我们在这里一样可以添加远程 Node 应用的 inspect信息，这里的功能和图 11.1.4 中是一样的。我们点开他的 Source tab 页，能够找到我们启动的 app.js 的源码：
图 11.1.5
这项功能对于chrome来说还处于实验状态，所以在操作过程中如果你的浏览器崩溃，不要怀疑，这属于正常现象。
11.2 测试工具 JMeter
打开 JMeter 后，首先创建一个线程组，用过 LoadRunner 的同学，可能会比较熟悉
用户数，这个概念对应到 JMeter 的话，就是线程组中的线程
图 11.2.1 添加线程组
接着我们添加一个 HTTP 请求的默认参数
图 11.2.2 HTTP请求默认参数设置
在这里我们仅仅需要设置 ip 和端口号即可：
图 11.2.3 设置HTTP请求默认参数
其实这个步骤并不是必须的，下面我们要设置一个 http 请求的 sampler，在那里面设置请求的 ip 和端口号也是可以的，只不过这里提前设置好了，这样如果你想对当前网站配置多个请求 sampler 的时候，可以省去公共部分的配置，特别当你的请求都有公共参数的时候，不过由于我们这里仅仅测试一个 URL，所以优势没有体现出来。
图 11.2.4 添加 HTTP 请求 sampler
由于前面在图 11.2.3 中已经设置了请求的 ip 和端口，这里仅仅设置一下请求路径即可：
图 11.2.5 配置 HTTP 请求 sampler
最后点击工具栏中的按钮 
即可开始测试。
接着我们回到线程组的配置，
里面配置的线程数，可以控制同时发送请求的线程数，我们在做测试的时候逐步增加线程数，然后查看 Node 进程的 CPU 占有率，直到达到 100% （windows下多核CPU的操作系统，显示看是否达到100%/n，其中n为 CPU 核心数，比如说常见的 4 核心的 windows，达到 25%，则代表一颗 CPU 核心被吃满）。
当你的 Node 进程达到满负载之后，回到图11.1.2的 Profiler 标签页，选择 Start 按钮开始生成 CPU profile 文件，等待一段时间时候，选择 Stop 则会得到一份 CPU profile，
图 11.2.6 生成的 CPU profile 文件
通过分析可知 Socket 的write 操作和原生代码操作（即第二行标记为program的调用）比较耗费CPU，由于我们在代码 11.1.1 使用了 ccap 这个验证码生成库，而这个库的核心代码是 C/C++ 编写的，所以耗时操作统一算在 program 身上。
回到代码 11.1.1，我们将产生的二维码图片数据作为 HTTP 的响应数据，鉴于一个二维码有几十KB的数据，服务端短时间内大批量的写操作，我们在 JMeter 中添加一个聚合报告（如图 11.2.6所示），然后在压力测试的过程中就会发现网络吞吐量是非常大的（如图 11.2.7 所示）。
图 11.2.6
图 11.2.7
综上两点，做一个实时的验证码生成程序是不合适的，所以这里推荐的解决方案是提前预生成一批验证码图片，然后放到 CDN 上，并且将关联数据存入数据库（比如说 redis），等浏览器请求过来的时候再随机从数据库中抽取一个，至于实现代码留给各位同学自己实现了。
上面讲了很多 JMeter 的基本使用都是基于 UI 的，正式使用的时候，UI 会占用若干资源，所以官方推荐使用命令行来运行，UI 工具只是用来负责生成 jmx 文件。点击保存按钮即可生成当前 UI 设置的 jmx 文件，然后在命令行中使用如下命令：
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bin/jmeter.sh -n -t the_path_of_jmx -l the_path_of_jtl -e -o the_result_output_directory
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命令 11.2.1
jmeter.sh 可以在 JMeter 的 bin 目录下找到 (Windows 下是 jmeter.bat)； the_path_of_jmx 即保存后生成 jmx 文件；the_path_of_jtl 代表生成的每条测试情况详情，多次运行命令时，要保证每次用的文件名不一致。如果在设置线程组的时候，指定了循环次数为无线循环，则 jmeter 在命令行运行过程中无法判断什么时候结束，如果手动 CRTL+C 结束命令行时，
the_result_output_directory 中不会生成测试报表 html 文件。
图 11.2.8
这时候，你需要使用命令行讲 jtl 文件转化成报表文件，具体命令为：
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bin/jmeter.sh -g the_path_of_jtl -e -o the_path_of_result_report_html
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命令 11.2.2
如果在 图 11.2.8 中指定了一个循环次数，则运行完 命令 11.2.1 后，会在目录
the_result_output_directory 直接生成报表文件。11.3 内存分析
Node 的程序中一般不会操作大内存，一般是一个请求过来，处理完数据，变量的生命周期就结束了，会被垃圾回收器回收掉。但是如果有高并发需求时，我们希望从数据库中查询到的数据能够在内存中得到缓存，这样就能减轻对于数据库的压力，提高吞吐率。
我们看下面一段代码：
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const db = require('./db');
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const cacheResult = new Map();
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const DEFAULT_CACHE_AGE = 1000;
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class CacheItem {
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constructor(data,expire) {
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this.expire = expire || (new Date().getTime() + DEFAULT_CACHE_AGE);
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this.data = data;
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}
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}
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/*const queryWithCache = */exports.queryWithCache = function(itemName) {
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const item = cacheResult.get(itemName);//console.log(cacheResult.size);
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if (item) {
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if (item.expire > new Date().getTime()) {
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return (item.data);
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}
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cacheResult.delete(item);//console.log('expired cache..........................');
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}
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const value = db[itemName];
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cacheResult.set(itemName,new CacheItem(itemName,value));
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return (value);
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};
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代码 11.3.1
将从数据库中查询到的数据缓存到内存，不过设置了一个过期时间，下次 查询的时候，先判断内存中有没有，如果内存中存在且数据尚未过期，就直接返回。如果内存中存在数据，但是过期了，就将其删除。看上去这个算法比较简单高效，但是却存在严重的内存泄漏问题，缓存的数据只有再下次被重新请求到的时候才有可能被删除，如果每次请求恰好都是新数据，那么之前缓存的数据永远得不到机会删除，导致内存暴涨。
为了方便的复现这个问题，我们对代码11.1.1进行改造：
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const http = require('http');
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const ccap = require('ccap')();//Instantiated ccap class
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const cache = require('./lib/cache');
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const rand = require('./lib/rand');
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http.createServer(function (request, response) {
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const url = request.url;
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if(url === '/favicon.ico')return response.end('');//Intercept request favicon.ico
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if (url === '/cache-test') {
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return response.end(cache.queryWithCache(rand.create(3))||'__');
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}
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const ary = ccap.get();
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const txt = ary[0];
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const buf = ary[1];
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response.end(buf);
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// response.end('ok');
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//console.log(txt);
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}).listen(8124);
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console.log('Server running at http://127.0.0.1:8124/');
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代码 11.3.2
增加一个地址
/cache-test来模拟这个请求，这里使用随机字符串来达到每次请求都使用新数据的目的。回到 Chrome 开发面板，选择 Memory 标签页，然后再选择 Take heap snapshot，点击 Take snapshot 按钮即可生成堆快照：
图 11.3.1
回到我们的 JMeter，再新建一个 HTTP sampler，
图 11.3.2
为了单测试内存泄漏，我们在测试之前先把之前的验证码的测试用例禁用掉，然后点击启动按钮。在测试之前，测试过程中，测试结束之后过一段时间之后，分别点击
Take snapshot 按钮：
图 11.3.3
Snapshot 1 对应开始前，Snapshot 2 为进行中和 Snapshot 3 、4 结束后的堆快照，最终发现即使在测试结束后，堆内存依然没有释放，我们选择
Snapshot 3 ，然后在 Class filter 左边的下拉框中选择 Comparison ，它会自动和上一个快照做对比，我们发现 CacheItem 类型的对象在这当中新增了 82893 个，然后再对比 Snapshot 4 和 Snapshot 3 发现，CacheItem 类型对象完全没有被回收掉。以此我们可以认定，我们写的代码有内存泄漏了。为了解决这个问题，我单独做了一个闪存处理的包，借鉴了 JVM 或者 V8 中在 GC 中所使用的新生代、老生带的算法，图 11.3.4 假设缓存声明周期为 N，内部会预置一个定时器，每隔 N/2时间后将新生代拷贝到老生带，并且清空新生代，具体代码参考包 flash-cache 。
11.4 alinode
上面讲的性能分析都是基于 chrome devtools 的，国内的阿里公司也大量的使用 Node 来处理自己的业务，为了发现自己程序的性能问题，他们研发了 alinode 和其对应的性能监控平台，提供一系列的工具来定位性能问题。值得称赞的是，他们将此工具免费提供给大家使用👍。
直接浏览 https://node.console.aliyun.com ，使用自己的淘宝或者支付宝账号即可登录。登录完成，进入其性能平台管理界面，选择右上角的
创建新应用 按钮，在弹出的对话框中，输入应用名称。创建成功后，会弹出对话框，提示应用的 appid 和 secret。使用 alinode ，要安装阿里开发的专用 Node 版本，它在官方 Node 代码的基础上集成了性能收集功能，以便将性能数据上传到 alinode 平台做分析。为此你需要安装 tnvm，这是一个类似于 nvm 的 Node 版本安装工具，使用它你才能够顺利地安装 alinode 订制版 Node。
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# 安装 tnvm
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wget -O- https://raw.githubusercontent.com/aliyun-node/tnvm/master/install.sh | bash
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# 安装后更新一下环境变量，否则找不到 tnvm 命令
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source ~/.bashrc
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代码 11.4.1 安装 tnvm
接下来需要安装你需要的 tnvm 版本，阿里官方提供了一份 alinode 和原始 Node 的版本对照，详细数据可以参照 官方文档 。大体上的规则是 alinode 的 2.x 对应原始 Node 的 6.x 版本，3.x 对应 8.x，4.x 对应 10.x。举一个例子，从官方文档得知，原始 Node v6.14.4 对应的 alinode 为 v2.5.2 ，那么安装这个版本的命令如下：
1
tnvm install alinode-v2.5.2 # 安装需要的版本
2
tnvm use alinode-v2.5.2 # 使用需要的版本
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代码 11.4.2 安装对应的 alinode 版本
为了能将 alinode 运行时产生的数据收集到性能监控平台，你还需要安装 agenthub 这个工具，通过运行
npm install @alicloud/agenthub -g 即可完成安装。默认 alinode 不会收集运行时的数据，首先你需要保证你的 Node 程序在启动前，设置如下环境变量：
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# 设置为 YES，相当于允许产生 Node 运行时的日志
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export ENABLE_NODE_LOG=YES
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# 默认日志保存目录为 /tmp，你可以通过这个环境变量修改她
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export NODE_LOG_DIR=/var/log/alinode
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代码 11.4.3 设置 alinode 的环境变量
可以将上述代码写在
/etc/profile 中，然后 source /etc/profile 让其生效。同时在你的 Node 程序启动之前，你还需要启动 agenthub，否则数据无法上报。还记得之前我们创建应用时生成的 appid 和 secret 参数不，我们创建一个配置文件写入 ~/alinode.json 中，将 appid 和 secret 填入：1
{
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"appid":"",
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"secret":"",
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"logdir":""
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}
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代码 11.4.4 配置 agenthub 启动参数
如果你在 代码 11.4.3 中指定了环境变量
NODE_LOG_DIR 的话，这个地方就需要设置 logdir，agenthub 无法上报数据。最后运行
agenthub ~/alinode.json 启动 agenthub，注意如果你在启动 agenthub 之前就已经通过 pm2 启动了应用，必须通过 pm2 kill 杀死当前进程，然后再重新启动，否则设置不会生效。最终我们在性能平台中点击之前创建应用的主页，鼠标移动到左侧菜单中的
实例上，会看到之前配置的那台机器：
图 11.4.1 alinode 实例
点击这个实例，然后在右侧的进程列表中选择你需要监控的进程：
图 11.4.2 alinode 进程列表
同时，你可以在右侧面板中找到一系列的性能数据收集工具，包括我们之前用过的堆快照和 CPU Profile。下面着重讲解一下 alinode 平台中，CPU Profile 收集的功能，我们点击一下
CPU Profile 按钮，会提示 操作成功，请访问 文件列表 查看详情，点击文件列表 链接，我们等待 CPU Profile 生成完成，然后选择 转储 按钮，它会将生成的文件从 Node 运行所在的服务器上传到 alinode 平台。转储完成之后，点击 分析 按钮，你会查看到生成的火焰图；点击 分析(devtools) 会将 CPU Profile 呈现在控制台中，跟图 图 11.2.6 中呈现的效果是相同的。火焰图是一种非常有效的性能分析工具，因为它很直观，即使你并不是代码的编写者，你也一眼能看出哪一块代码运行时间长：
图 14.3.3 火焰图
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