Nodejs 中一个 stream 的性能问题
Nodejs 中一个 stream 的性能问题
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之前用 neovim 的 node-client 模块发现,传输大数据时会非常的慢,一个 7M 的文件内容解析需要 30s 才能完成。 经常一些尝试,终于找到了问题的原因。 事实上做为解码的 msgpack-lite 模块并不慢,7M 的内容解析不会超过 200ms。所以做为数据源的 socket 传输数据慢了?其实也不慢,如果你传输数据会发现传输也不会超过 100ms,示例代码:
const fs = require('fs')
const net = require('net')
const socketPath = '/tmp/test'
try {
fs.unlinkSync(socketPath)
} catch (e) {}
// 你需要下载一个 sqlite3.c 做为测试文件
const stream = fs.createReadStream('/Users/chemzqm/sqlite3.c', {
highWaterMark: 1024*1024
})
const server = net.createServer(conn => {
console.log(‘client connected, send data’)
stream.pipe(conn)
})
server.on(‘error’, err => {
throw err
})
server.listen({path:socketPath}, () => {
console.log(‘server bound’)
})
const client = net.createConnection({
path:socketPath
})
let l = 0
let ts = Date.now()
client.on(‘data’, chunk => {
l = l + chunk.length
server.close()
})
client.on(‘end’, () => {
console.log(${Date.now() - ts}
)
})
然鹅,你 socket 的 stream 接到 msgpack 的 stream 就会非常慢了。示例:
const msgpack = require('msgpack-lite')
const fs = require('fs')
const net = require('net')
const socketPath = '/tmp/test'
try {
fs.unlinkSync(socketPath)
} catch (e) {}
// 使用预先导出的 msgpack 格式 data 数据
const readStream = fs.createReadStream(‘data.msp’, {
highWaterMark: 1024*1024
});
const server = net.createServer(conn => {
console.log(‘client connected, send data’)
readStream.pipe(conn)
})
server.on(‘error’, err => {
throw err
})
server.listen({path:socketPath}, () => {
console.log(‘server bound’)
})
const client = net.createConnection({
path:socketPath,
highWaterMark: 1024*1024
})
const decodeStream = msgpack.createDecodeStream({
objectMode: true
})
let ts = Date.now()
client.pipe(decodeStream)
client.on(‘end’, () => {
console.log(‘client end’)
})
decodeStream.on(‘data’, obj => {
console.log(Date.now() - ts)
console.log(obj.length)
})
最终我们发现,socket 只会以 8kb 每次来 emit 数据,而 msgpack stream 对于这种方式的数据反应非常迟钝,然后就导致了解析非常缓慢的结果。 起初以为设置 socket 的 highWaterMark 到一个大的数值就能解决这个问题,然而发现这个值在 javascript 里面根本起不了效果,它 emit 的 data 永远最大 8kb。 不得已,写了个 Transform stream 做为中介:
import { Transform } from 'stream';
const MIN_SIZE = 8 * 1024;
export default class Buffered extends Transform {
private chunks: Buffer[] | null;
constructor() {
super({
readableHighWaterMark: 10 * 1024 * 1024,
writableHighWaterMark: 10 * 1024 * 1024,
} as any);
this.chunks = null;
}
_transform(chunk: Buffer, encoding: any, callback: any) {
let { chunks } = this;
if (chunk.length < MIN_SIZE) {
if (!chunks) return callback(null, chunk);
chunks.push(chunk);
this.chunks = null;
let buf = Buffer.concat(chunks);
callback(null, buf);
return;
}
if (!chunks) {
chunks = this.chunks = [chunk];
} else {
chunks.push(chunk);
}
setTimeout(() => {
let { chunks } = this;
if (chunks) {
this.chunks = null;
let buf = Buffer.concat(chunks);
this.push(buf);
}
}, 100);
callback();
}
_flush(callback: any) {
let { chunks } = this;
if (chunks) {
this.chunks = null;
let buf = Buffer.concat(chunks);
callback(null, buf);
} else {
callback();
}
}
}
测试结果:
❯ node index.js
Testing msgpack-lite stream with 2.2M data
msgpack-lite time costed: 4207ms
Testing msgpack5 stream with 2.2M data
msgpack5 time costed: 11189ms
Testing msgpack-lite with buffered stream with 2.2M data
msgpack-lite with buffered time costed: 67ms
对比非常明显。 猜测可能原因是 msgpack 的 stream 是工作在 object mode 下面的,而我们的数据源给的都是 buffer,它每次 emit data 都尝试解析 object 所以导致了耗时。 测试代码在此:chemzqm/stream-issue
你的测试数据有点问题呀,整个文件就只有一个 pack,msgpack 必须要全部接收到才能 decode 出来,但你的文件又太大了,导致在网络上无法一次性传过来(记得 socket 的 buffer size 不会超过 64k 的)。这样接收端会出现:不断地接收 -> decode -> decode 失败 -> 再接收,这一过程。最后只有全部接收到才能 decode 出来,然而 decode 需要耗时的。。。
看成 steam 的性能问题
数据问题? neovim 就是这样传送整个 buffer 的,人家 python-client 处理起来一点压力没有。
说到底就是接收的 stream 没有好的判定数据完整性方法导致的问题。
你 msgpack 包的数据结构本身就没有包含长度在里面,让别人怎么去检测,也就只能不断接收,不断重试解码了。
PS:看了 python-client 里的 msgpack 也是这样处理的。至于为什么比 python 版的慢,你可以测试下他们两个的 msgpack 解码速度。
在Node.js中,处理流(stream)的性能问题通常涉及多个方面,包括流的类型、数据处理逻辑、系统资源限制等。以下是一些常见的性能优化建议及示例代码:
-
选择合适的流类型:
- 使用
Readable
流读取数据。 - 使用
Writable
流写入数据。 - 使用
Duplex
或Transform
流进行数据的双向处理或转换。
- 使用
-
使用管道(pipe)进行流连接: 管道操作可以自动管理流的流动,避免手动调用
read
和write
方法,从而提高性能。const fs = require('fs'); const source = fs.createReadStream('source.txt'); const dest = fs.createWriteStream('dest.txt'); source.pipe(dest);
-
处理背压(Backpressure): 当写入流的处理速度跟不上读取流的速度时,应处理背压问题,避免内存溢出。
source.on('data', (chunk) => { if (!dest.write(chunk)) { source.pause(); dest.once('drain', () => { source.resume(); }); } });
-
优化数据处理逻辑:
- 尽量减少同步操作,使用异步操作提高性能。
- 避免在流中执行CPU密集型任务,考虑使用
worker_threads
模块进行并行处理。
-
调整系统资源限制:
- 增加Node.js进程的文件描述符限制。
- 根据需要调整Node.js的内存限制。
通过上述方法,可以有效提升Node.js中流的性能。具体优化策略还需根据实际应用场景进行调整。