本篇文章带大家了解一下worker_threads 模块，介绍一下在node中如何使用worker_threads实现多线程，以及利用worker_threads执行斐波那契数列作为实践例子，希望对大家有所帮助！
通常情况下，Node.js被认为是单线程。由主线程去按照编码顺序一步步执行程序代码，一旦遇到同步代码阻塞，主线程就会被占用，后续的程序代码的执行都会被卡住。没错Node.js的单线程指的是主线程是”单线程”。
为了解决单线程带来的问题，本文的主角Node.js出现了。worker_threads首次在worker_threads作为实验性功能出现，需要命令行带上Node.js v10.5.0才能使用。直到--experimental-worker稳定版才能正式使用。
本文将会介绍v12.11.0的使用方式，以及利用worker_threads执行斐波那契数列作为实践例子。
先决条件
阅读并食用本文，需要先具备：
安装了 worker_threads 及以上版本掌握 JavaScript 同步和异步编程的基础知识掌握 Node.js 的工作原理
worker_threads 介绍
Node.js v12.11.0 模块允许使用并行执行 JavaScript 的线程。
工作线程对于执行 CPU 密集型的 JavaScript 操作很有用。 它们对 I/O 密集型的工作帮助不大。 Node.js 内置的异步 I/O 操作比工作线程更高效。
与 worker_threads 或 child_process 不同，cluster 可以共享内存。 它们通过传输 worker_threads 实例或共享 ArrayBuffer 实例来实现。
由于以下特性，SharedArrayBuffer已被证明是充分利用CPU性能的最佳解决方案：
它们运行具有多个线程的单个进程。
每个线程执行一个事件循环。
每个线程运行单个 JS 引擎实例。
每个线程执行单个 Nodejs 实例。
worker_threads 如何工作
worker_threads通过执行worker_threads指定的主线程来工作。每个线程都在与其他线程隔离的情况下执行。但是，这些线程可以通过消息通道来回传递消息。
脚本文件使用主线程函数使用消息通道，而worker.postMessage()使用工作线程函数。
通过官方示例代码加强了解：
const { Worker, isMainThread, parentPort, workerData} = require('worker_threads');if (isMainThread) { module.exports = function parseJSAsync(script) { return new Promise((resolve, reject) => { const worker = new Worker(__filename, { workerData: script }); worker.on('message', resolve); worker.on('error', reject); worker.on('exit', (code) => { if (code !== 0) reject(new Error(`Worker stopped with exit code ${code}`)); }); }); };} else { const { parse } = require('some-js-parsing-library'); const script = workerData; parentPort.postMessage(parse(script));}
上述代码parentPort.postMessage()与主线程都使用同一份文件作为执行脚本(工作线程为当前执行文件路径)，通过__filename来区分isMainThread与主线程运行时逻辑。当模块对外暴露方法工作线程被调用时候，都将会衍生子工作线程去执行调用parseJSAsync函数。
worker_threads 具体使用
在本节使用具体例子介绍parse的使用
创建worker_threads脚本文件工作线程:
Medeo
AI视频生成工具
191 查看详情
const { workerData, parentPort } = require('worker_threads')parentPort.postMessage({ welcome: workerData })
创建workerExample.js脚本文件主线程:
const { Worker } = require('worker_threads')const runWorker = (workerData) => { return new Promise((resolve, reject) => { // 引入 workerExample.js `工作线程`脚本文件 const worker = new Worker('./workerExample.js', { workerData }); worker.on('message', resolve); worker.on('error', reject); worker.on('exit', (code) => { if (code !== 0) reject(new Error(`stopped with ${code} exit code`)); }) })}const main = async () => { const result = await runWorker('hello worker threads') console.log(result);}main().catch(err => console.error(err))
控制台命令行执行:
node main.js
输出:
{ welcome: 'hello worker threads' }
worker_threads 运算斐波那契数列
在本节中，让我们看一下 CPU 密集型示例，生成斐波那契数列。
如果在没有工作线程的情况下完成此任务，则会随着main.js期限的增加而阻塞主线程。
创建nth脚本文件工作线程
const {parentPort, workerData} = require("worker_threads");parentPort.postMessage(getFibonacciNumber(workerData.num))function getFibonacciNumber(num) { if (num === 0) { return 0; } else if (num === 1) { return 1; } else { return getFibonacciNumber(num - 1) + getFibonacciNumber(num - 2); }}
创建worker.js脚本文件主线程:
const {Worker} = require("worker_threads");let number = 30;const worker = new Worker("./worker.js", {workerData: {num: number}});worker.once("message", result => { console.log(`${number}th Fibonacci Result: ${result}`);});worker.on("error", error => { console.log(error);});worker.on("exit", exitCode => { console.log(`It exited with code ${exitCode}`);})console.log("Execution in main thread");
控制台命令行执行:
node main.js
输出:
Execution in main thread30th Fibonacci Result: 832040It exited with code 0
在main.js文件中，我们从类的实例创建一个工作线程，main.js正如我们在前面的示例中看到的那样。
为了得到结果，我们监听 3 个事件，
Worker响应message发出消息。工作线程在exit停止执行的情况下触发的事件。工作线程发生错误时触发。
我们在最后一行error，
console.log("Execution in main thread");
通过控制台的输出可得，main.js并没有被斐波那契数列运算执行而阻塞。
因此，只要在主线程中处理 CPU 密集型任务，我们就可以继续处理其他任务而不必担心阻塞主线程。
结论
工作线程 在处理 CPU 密集型任务时一直因其性能而受到批评。通过有效地解决这些缺点，工作线程的引入提高了 Node.js 的功能。
有关Node.js的更多信息，请在此处访问其官方文档。
思考
文章结束前留下思考，后续会在评论区做补充，欢迎一起讨论。
worker_threads线程空闲时候会被回收吗?worker_threads共享内存如何使用?既然说到worker_threads，那么应该有线程?
更多node相关知识，请访问：nodejs 教程！
以上就是聊聊Node.js + worker_threads如何实现多线程？（详解）的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/837902.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
