理解 Node.js 里的 process.nextTick()
2015-09-17 14:05
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有很多人对Node.js里process.nextTick()的用法感到不理解,下面我们就来看一下process.nextTick()到底是什么,该如何使用。
Node.js是单线程的,除了系统IO之外,在它的事件轮询过程中,同一时间只会处理一个事件。你可以把事件轮询想象成一个大的队列,在每个时间点上,系统只会处理一个事件。即使你的电脑有多个CPU核心,你也无法同时并行的处理多个事件。但也就是这种特性使得node.js适合处理I/O型的应用,不适合那种CPU运算型的应用。在每个I/O型的应用中,你只需要给每一个输入输出定义一个回调函数即可,他们会自动加入到事件轮询的处理队列里。当I/O操作完成后,这个回调函数会被触发。然后系统会继续处理其他的请求。
在这种处理模式下,process.nextTick()的意思就是定义出一个动作,并且让这个动作在下一个事件轮询的时间点上执行。我们来看一个例子。例子中有一个foo(),你想在下一个时间点上调用他,可以这么做:
运行上面的代码,你从下面终端打印的信息会看到,"bar"的输出在“foo”的前面。这就验证了上面的说法,foo()是在下一个时间点运行的。
你也可以使用setTimeout()函数来达到貌似同样的执行效果:
但在内部的处理机制上,process.nextTick()和setTimeout(fn,0)是不同的,process.nextTick()不是一个单纯的延时,他有更多的 特性。
更精确的说,process.nextTick()定义的调用会创建一个新的子堆栈。在当前的栈里,你可以执行任意多的操作。但一旦调用netxTick,函数就必须返回到父堆栈。然后事件轮询机制又重新等待处理新的事件,如果发现nextTick的调用,就会创建一个新的栈。
下面我们来看看,什么情况下使用process.nextTick():
在多个事件里交叉执行CPU运算密集型的任务:
在下面的例子里有一个compute(),我们希望这个函数尽可能持续的执行,来进行一些运算密集的任务。
但与此同时,我们还希望系统不要被这个函数堵塞住,还需要能响应处理别的事件。这个应用模式就像一个单线程的web服务server。在这里我们就可以使用process.nextTick()来交叉执行compute()和正常的事件响应。
在这种模式下,我们不需要递归的调用compute(),我们只需要在事件循环中使用process.nextTick()定义compute()在下一个时间点执行即可。在这个过程中,如果有新的http请求进来,事件循环机制会先处理新的请求,然后再调用compute()。反之,如果你把compute()放在一个递归调用里,那系统就会一直阻塞在compute()里,无法处理新的http请求了。你可以自己试试。
当然,我们无法通过process.nextTick()来获得多CPU下并行执行的真正好处,这只是模拟同一个应用在CPU上分段执行而已。
保持回调函数异步执行的原则
当你给一个函数定义一个回调函数时,你要确保这个回调是被异步执行的。下面我们看一个例子,例子中的回调违反了这一原则:
为什么这样不好呢?我们来看Node.js 文档里一段代码:
在上面的代码里,如果因为某种原因,net.connect()变成同步执行的了,回调函数就会被立刻执行,因此回调函数写到客户端的变量就永远不会被初始化了。
这种情况下我们就可以使用process.nextTick()把上面asyncFake()改成异步执行的:
用在事件触发过程中
来看一个例子,你想写一个库实现这样的功能:从源文件里读取数据,当读取完毕后,触发一个事件同时传递读取的数据。可能你会这样写:
下面是一段调用这个库的客户端程序,我们想在程序中监听这些事件:
但是上面的代码中,将永远接收不到“start”事件,因为在这个库实例化的时候,“start”事件会被立刻触发执行,但此时事件的回调函数还没有准备好,所以在客户端根本无法接收到这个事件。同样,我们可以用process.nextTick()来改写事件触发的过程,下面是一个正确的版本:
Node.js是单线程的,除了系统IO之外,在它的事件轮询过程中,同一时间只会处理一个事件。你可以把事件轮询想象成一个大的队列,在每个时间点上,系统只会处理一个事件。即使你的电脑有多个CPU核心,你也无法同时并行的处理多个事件。但也就是这种特性使得node.js适合处理I/O型的应用,不适合那种CPU运算型的应用。在每个I/O型的应用中,你只需要给每一个输入输出定义一个回调函数即可,他们会自动加入到事件轮询的处理队列里。当I/O操作完成后,这个回调函数会被触发。然后系统会继续处理其他的请求。
在这种处理模式下,process.nextTick()的意思就是定义出一个动作,并且让这个动作在下一个事件轮询的时间点上执行。我们来看一个例子。例子中有一个foo(),你想在下一个时间点上调用他,可以这么做:
1 | function foo() { |
2 | console.error( 'foo' ); |
3 | } |
4 |
5 | process.nextTick(foo); |
6 | console.error( 'bar' ); |
1 | bar |
2 | foo |
1 | setTimeout(foo, 0); |
2 | console.log( 'bar' ); |
更精确的说,process.nextTick()定义的调用会创建一个新的子堆栈。在当前的栈里,你可以执行任意多的操作。但一旦调用netxTick,函数就必须返回到父堆栈。然后事件轮询机制又重新等待处理新的事件,如果发现nextTick的调用,就会创建一个新的栈。
下面我们来看看,什么情况下使用process.nextTick():
在多个事件里交叉执行CPU运算密集型的任务:
在下面的例子里有一个compute(),我们希望这个函数尽可能持续的执行,来进行一些运算密集的任务。
但与此同时,我们还希望系统不要被这个函数堵塞住,还需要能响应处理别的事件。这个应用模式就像一个单线程的web服务server。在这里我们就可以使用process.nextTick()来交叉执行compute()和正常的事件响应。
01 | var http = require( 'http' ); |
02 |
03 | function compute() { |
04 | // performs complicated calculations continuously |
05 | // ... |
06 | process.nextTick(compute); |
07 | } |
08 |
09 | http.createServer( function (req, res) { |
10 | res.writeHead(200, { 'Content-Type' : 'text/plain' }); |
11 | res.end( 'Hello World' ); |
12 | }).listen(5000, '127.0.0.1' ); |
13 |
14 | compute(); |
当然,我们无法通过process.nextTick()来获得多CPU下并行执行的真正好处,这只是模拟同一个应用在CPU上分段执行而已。
保持回调函数异步执行的原则
当你给一个函数定义一个回调函数时,你要确保这个回调是被异步执行的。下面我们看一个例子,例子中的回调违反了这一原则:
1 | function asyncFake(data, |
2 | if (data === 'foo' ) callback( true ); |
3 | else callback( false ); |
4 | } |
5 |
6 | asyncFake( 'bar' , function (result) { |
7 | // this callback is actually called synchronously! |
8 | }); |
1 | var client function () { |
2 | console.log( 'client connected' ); |
3 | client.write( 'world!\r\n' ); |
4 | }); |
这种情况下我们就可以使用process.nextTick()把上面asyncFake()改成异步执行的:
1 | function asyncReal(data, callback) { |
2 | process.nextTick( function () { |
3 | callback(data === 'foo' ); |
4 | }); |
5 | } |
用在事件触发过程中
来看一个例子,你想写一个库实现这样的功能:从源文件里读取数据,当读取完毕后,触发一个事件同时传递读取的数据。可能你会这样写:1 | var EventEmitter = require( 'events' ).EventEmitter; |
2 |
3 | function StreamLibrary(resourceName) { |
4 | this .emit( 'start' ); |
5 |
6 | // |
7 | this .emit( 'data' , |
8 | } |
9 | StreamLibrary.prototype.__proto__ = EventEmitter.prototype; // inherit from EventEmitter |
1 | var stream = new StreamLibrary( 'fooResource' ); |
2 |
3 | stream.on( 'start' , function () { |
4 | console.log( 'Reading has started' ); |
5 | }); |
6 |
7 | stream.on( 'data' , function (chunk) { |
8 | console.log( 'Received: ' + chunk); |
9 | }); |
01 | function StreamLibrary(resourceName) { |
02 | var self = this ; |
03 |
04 | process.nextTick( function () { |
05 | self.emit( 'start' ); |
06 | }); |
07 |
08 | // |
09 | this .emit( 'data' , |
10 | } |
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