你所未知的3种 Node.js 代码优化方式

Node.js 程序的运行可能会受 CPU 或输入输出操作的限制而十分缓慢。从 CPU 角度看，程序运行缓慢的典型原因之一就是未经优化的「热点路径」（一段经常被访问的代码）。从输入输出角度看，程序运行速度的局限可能是受底层操作系统影响，也可能是出于 Node 本身的故障。更或者，一个运行缓慢的程序可能跟 Node 本身没有任何关系，问题在于外部资源，比如数据库查询或是 API 调用缓慢，未经过优化处理。

在本文中，我们将重点识别并优化代码库中会导致 CPU 繁重运行的操作。同时，将探讨生产应用的配置文件，分析并作出可提高运作效率的改动。

由于 Node 的单线程性质，避免繁重的 CPU 负载对服务器来说尤为重要。因为在 CPU 上消耗的时间会占用响应其他请求的时间。如果你注意到自己的应用响应速度缓慢，而且 CPU 在这个过程中始终占用率较高，分析你的程序有助于找出瓶颈，并且使程序恢复快速运行的状态。

分析应用

复制生产环境中出现的缓慢程序问题非常难解决，而且十分耗时。值得庆幸的是，你不需要亲自做这些了。你可以在生产服务器上收集配置文件数据，然后离线分析。下面让我们来看一下几种分析方法。

1、使用内核级工具

首先，你可以使用内核级工具，比如 DTrace（Solaris, BSD），perf(Linux)，或者 XPerf（Windows），从运行的进程中收集堆栈跟踪信息，然后生成火焰图。内核级分析对运行中的进程影响最小。火焰图是根据调用栈生成的支持放大缩小查看的向量图形。来自 Netflix 公司的 Yunong Xiao 针对 Linux 系统中 perf，发表过超赞的演讲和推文，帮助你加深对该技术的了解。如果你想在生产程序中保持高吞吐量，可以参考使用这种方法。

2、使用 V8 分析器

另一个选项是直接使用 V8 分析器。这种方式会与程序共享进程，因此它会影响程序性能。基于这个原因，请只在你遇到此类问题时运行 V8 分析器来捕获相关输出。该方法的好处是：你可以使用 Chrome 的所有分析工具，结合其输出结果（包括火焰图），对程序进行调查。

请运行以下代码来测试你的程序：

npm install v8-profiler --save

之后，在你的程序中添加以下代码：

const profiler = require('v8-profiler')
const fs = require('fs')
var profilerRunning = false
function toggleProfiling () {
  if (profilerRunning) {
    const profile = profiler.stopProfiling()
    console.log('stopped profiling')
    profile.export()
      .pipe(fs.createWriteStream('./myapp-'+Date.now()+'.cpuprofile'))
      .once('error',  profiler.deleteAllProfiles)
      .once('finish', profiler.deleteAllProfiles)
    profilerRunning = false
    return
  }
  profiler.startProfiling()
  profilerRunning = true
  console.log('started profiling')
}
process.on('SIGUSR2', toggleProfiling)

只要你发送 SIGUSR2 信号到此进程，它就会开始分析。再次发送一个 SIGUSR2 信号可以停止分析（代码如下）。

kill -SIGUSR2 [pid]

该进程的分析结果将被写入到当前工作路径的文件中（请确保该路径可被写入）。由于这是一个可编程接口，你可以随意触发它（使用 web endpoint，IPC，等等）。如果你对程序在何时变得缓慢有预感，你可以在任一时期触发该接口。建立自动触发对避免持续监看程序是非常有用的，但是它要求你对捕获时间以及捕获时长有预测性认知。

一旦已经收集好配置文件数据，将它加载到Chrome开发工具中，开始分析吧！

3、使用进程管理器

尽管直接使用 V8 分析器是非常有效且可定制的，但是它会进入你的代码库，并且会向项目添加又一项你可能不想要的依赖性条件。一种替代方式就是使用进程管理器，它可以在你需要分析时，用各种工具将你的程序包装起来。一种可选的工具是来自 StrongLoop 的 SLC 命令行工具。

首先，运行npm install strongloop –g，然后运行以下代码：

slc start [/path/to/app]

上述代码会在进程管理器中启动你的程序，你可以按需提取 CPU 分析数据。要想验证并获取应用程序 id，请运行：

slc ctl

你将得到与下面类似的运行结果：

Service ID: 1
Service Name: my-sluggish-app
Environment variables:
    Name      Value
    NODE_ENV  production
Instances:
    Version  Agent version  Debugger version  Cluster size  Driver metadata
     5.0.1       2.0.2            1.0.0             1             N/A
Processes:
        ID      PID   WID  Listening Ports  Tracking objects?  CPU profiling?  Tracing?  Debugging?
    1.1.61022  61022   0
    1.1.61023  61023   1     0.0.0.0:3000

定位应用的进程 id。在此例中，id 为1.1.61023。现在我们就能在任意时间开始分析了，运行如下代码即可：

slc ctl cpu-start 1.1.61023

当我们觉得已经捕获到了迟滞行为，就可以运行以下代码来停止分析器：

slc ctl cpu-stop 1.1.61023

以下代码将写文件至硬盘：

CPU profile written to `node.1.1.61023.cpuprofile`, load into Chrome Dev Tools

好啦，就是这样。你可以像在 V8 分析器里那样把文件加载到 Chrome 里面进一步分析。

作出正确决定

在本文中，笔者展示了三种在 Node 中捕获生产环境下 CPU 使用量的方式。那么，你应该选用哪一种呢？下面是一些帮助你缩小决策范围的想法：

1. 我需要分析很长一段时间：使用内核级工具。

2. 我想用 Chrome 开发工具：使用 V8 分析器或者过程管理器。

3. 我想捕获应用中的特定行为：使用 V8 分析器。

4. 我不想影响到程序性能：使用内核级程序

5. 我希望我不用挨个测试文件来获取程序分析信息：使用过程管理器。

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本文转自 OneAPM 官方博客

原文地址：https://strongloop.com/strongblog/tips-optimizing-slow-code-in-nodejs/