JavaScript内核与高级编程之：`Node.js`的`Worker Threads`：其在多核计算中的应用与通信机制。

各位听众，下午好！今天给大家带来的是Node.js的Worker Threads，咱们聊聊它怎么在多核CPU上耍得飞起，以及线程之间是怎么“眉来眼去”的。说白了，就是让你的Node.js程序不再单打独斗，学会“人多力量大”。

一、Node.js：曾经的孤胆英雄

Node.js，大家都知道，以单线程、事件循环著称。这意味着什么？意味着它一次只能处理一个任务！想象一下，你开着一家饭馆，只有一个厨师，客人一多，就得排队等着。这对于I/O密集型任务（比如读写文件、网络请求）来说问题不大，因为这些任务大部分时间都在“等”，CPU闲着也是闲着。

但是，如果遇到CPU密集型任务（比如复杂的数学计算、图像处理），那问题就大了。一个任务占着CPU，其他任务都得干瞪眼。你的饭馆厨师在做一道佛跳墙，复杂得很，其他客人只能饿着肚子等。

二、Worker Threads：解放多核CPU

为了解决这个问题，Node.js 10.5.0引入了Worker Threads。这玩意儿就像是给你的饭馆请了几个帮厨，大家一起干活，效率自然就上去了。

Worker Threads允许你在独立的线程中运行JavaScript代码。每个线程都有自己的JavaScript虚拟机（V8引擎）实例，这意味着它们可以并行执行任务，充分利用多核CPU的性能。

三、Worker Threads初体验：一个简单的例子

咱们先来个简单的例子，看看Worker Threads是怎么用的。假设我们需要计算一个很大的数的阶乘，这很耗CPU。

// 主线程 (main.js)
const { Worker } = require('worker_threads');

const bigNumber = 40; // 一个比较大的数

console.log('主线程开始计算阶乘...');

const worker = new Worker('./worker.js', { workerData: bigNumber });

worker.on('message', (result) => {
  console.log(`阶乘结果: ${result}`);
  console.log('主线程完成.');
});

worker.on('error', (err) => {
  console.error(err);
});

worker.on('exit', (code) => {
  if (code !== 0)
    console.error(`Worker stopped with exit code ${code}`);
});

// 工作线程 (worker.js)
const { parentPort, workerData } = require('worker_threads');

function factorial(n) {
  if (n === 0) {
    return 1;
  } else {
    return n * factorial(n - 1);
  }
}

const result = factorial(workerData);

parentPort.postMessage(result);

代码解释：

1. 主线程 (main.js):

   • 引入worker_threads模块。
   • 创建Worker实例，指定工作线程的文件路径 (worker.js) 和传递给工作线程的数据 (workerData)。
   • 监听message事件，接收工作线程发来的消息（计算结果）。
   • 监听error事件，处理工作线程中发生的错误。
   • 监听exit事件，处理工作线程退出时的状态码。

2. 工作线程 (worker.js):

   • 引入parentPort和workerData，分别用于与主线程通信和接收主线程传递的数据。
   • 定义factorial函数，用于计算阶乘。
   • 调用factorial函数，计算阶乘。
   • 使用parentPort.postMessage方法将计算结果发送给主线程。

运行这段代码，你会发现阶乘的计算是在工作线程中进行的，不会阻塞主线程。你的Node.js程序可以同时处理其他任务了！

四、Worker Threads的通信机制：消息传递

Worker Threads之间的通信是通过消息传递实现的。主线程可以使用worker.postMessage()向工作线程发送消息，工作线程可以使用parentPort.postMessage()向主线程发送消息。

消息可以是任何JavaScript值，包括对象、数组等。不过，需要注意的是，这些值会被复制到目标线程，而不是共享内存。这意味着修改一个线程中的消息不会影响其他线程中的消息。

五、Transferable Objects：共享内存的秘密武器

虽然Worker Threads默认不共享内存，但Node.js提供了一种叫做Transferable Objects的机制，可以实现零拷贝的内存共享。Transferable Objects包括ArrayBuffer、MessagePort、ImageBitmap等。

使用Transferable Objects，你可以将内存的所有权从一个线程转移到另一个线程，而不需要复制数据。这对于处理大型数据非常有用，可以显著提高性能。

// 主线程 (main.js)
const { Worker, isMainThread, parentPort, workerData } = require('worker_threads');

if (isMainThread) {
  const buffer = new SharedArrayBuffer(1024); // 创建共享内存
  const worker = new Worker(__filename, { workerData: buffer });

  worker.on('message', (msg) => {
    console.log('主线程收到消息:', msg);
    console.log('主线程读取共享内存:', new Int32Array(buffer)[0]); // 读取共享内存
  });

  worker.postMessage({ start: true }); // 启动工作线程
} else {
  // 工作线程
  const buffer = workerData;
  const int32Array = new Int32Array(buffer);

  parentPort.on('message', (msg) => {
    console.log('工作线程收到消息:', msg);
    int32Array[0] = 123; // 修改共享内存
    parentPort.postMessage('工作线程已修改共享内存');
  });
}

代码解释：

1. 主线程 (main.js):

   • 创建SharedArrayBuffer实例，用于共享内存。
   • 创建Worker实例，并将SharedArrayBuffer传递给工作线程。
   • 监听message事件，接收工作线程发来的消息。
   • 使用postMessage方法向工作线程发送启动消息。
   • 在收到工作线程的消息后，读取共享内存中的值。

2. 工作线程 (worker.js):

   • 接收主线程传递的SharedArrayBuffer。
   • 创建Int32Array实例，用于访问共享内存。
   • 监听message事件，接收主线程发来的消息。
   • 在收到主线程的消息后，修改共享内存中的值。
   • 使用postMessage方法向主线程发送消息，告知共享内存已被修改。

运行这段代码，你会发现主线程和工作线程可以同时访问和修改同一块内存区域。

六、Worker Threads的应用场景

Worker Threads在以下场景中非常有用：

• CPU密集型任务: 例如图像处理、视频编码、科学计算等。
• 阻塞I/O操作: 例如数据库查询、文件读写等。可以使用一个线程专门处理I/O操作，避免阻塞主线程。
• 并行执行任务: 例如批量处理数据、并发请求API等。

七、Worker Threads的注意事项

• 线程安全: Worker Threads之间不共享内存，因此不需要考虑线程安全问题。但是，如果使用了Transferable Objects，就需要注意同步问题，避免出现竞争条件。
• 资源消耗: 创建线程会消耗一定的资源，包括内存和CPU。因此，不要创建过多的线程，否则可能会降低性能。
• 调试困难: 多线程程序的调试比单线程程序更困难。可以使用Node.js的调试工具来调试Worker Threads。

八、Worker Threads与其他并发方案的比较

并发方案	优点	缺点	适用场景
单线程事件循环	简单易用，资源消耗少，适用于I/O密集型任务。	无法充分利用多核CPU，不适用于CPU密集型任务。	大部分Web应用，实时通信应用。
Child Processes	可以使用不同的编程语言，隔离性好，适用于执行外部命令。	通信开销大，创建和销毁进程的开销大。	需要执行外部程序，或者需要使用不同编程语言的场景。
Worker Threads	可以充分利用多核CPU，共享内存（通过Transferable Objects），适用于CPU密集型任务。	线程安全问题，调试困难，资源消耗相对较多。	CPU密集型任务，阻塞I/O操作，并行执行任务。
Clusters	可以充分利用多核CPU，负载均衡，适用于高并发Web应用。	需要管理多个进程，调试困难，进程间通信开销较大。	高并发Web应用。

九、实战案例：图像处理

咱们来一个更实际的例子，使用Worker Threads进行图像处理。假设我们需要对一张图片进行模糊处理，这很耗CPU。

// 主线程 (main.js)
const { Worker } = require('worker_threads');
const fs = require('fs');

const imagePath = './image.jpg'; // 图片路径
const outputPath = './blurred_image.jpg'; // 输出路径

console.log('主线程开始模糊图片...');

fs.readFile(imagePath, (err, imageData) => {
  if (err) {
    console.error(err);
    return;
  }

  const worker = new Worker('./worker.js', { workerData: { imageData } });

  worker.on('message', (blurredImageData) => {
    fs.writeFile(outputPath, Buffer.from(blurredImageData), (err) => {
      if (err) {
        console.error(err);
        return;
      }
      console.log('图片模糊完成，已保存到', outputPath);
      console.log('主线程完成.');
    });
  });

  worker.on('error', (err) => {
    console.error(err);
  });

  worker.on('exit', (code) => {
    if (code !== 0)
      console.error(`Worker stopped with exit code ${code}`);
  });
});

// 工作线程 (worker.js)
const { parentPort, workerData } = require('worker_threads');
const sharp = require('sharp'); // 需要安装 sharp 库： npm install sharp

async function blurImage(imageData) {
  try {
    const blurredImageBuffer = await sharp(imageData)
      .blur(10) // 模糊半径为 10
      .toBuffer();
    return blurredImageBuffer;
  } catch (error) {
    console.error(error);
    return null;
  }
}

blurImage(workerData.imageData)
  .then(blurredImageBuffer => {
    parentPort.postMessage(blurredImageBuffer);
  })
  .catch(error => {
    console.error(error);
  });

代码解释：

1. 主线程 (main.js):

   • 读取图片数据。
   • 创建Worker实例，并将图片数据传递给工作线程。
   • 监听message事件，接收工作线程发来的模糊后的图片数据。
   • 将模糊后的图片数据写入文件。

2. 工作线程 (worker.js):

   • 使用sharp库对图片进行模糊处理。
   • 将模糊后的图片数据发送给主线程。

运行这段代码，你会发现图片模糊处理是在工作线程中进行的，不会阻塞主线程。

十、总结

Worker Threads是Node.js中实现并发的重要工具。它可以充分利用多核CPU的性能，提高程序的处理能力。通过消息传递和Transferable Objects，Worker Threads可以实现高效的线程间通信和内存共享。

但是，使用Worker Threads也需要注意线程安全问题、资源消耗和调试难度。在选择并发方案时，需要根据具体的应用场景进行权衡。

希望今天的讲座对大家有所帮助。谢谢大家！有什么问题可以提问。