效能優化讓nodejs再快一點

本文首次發表於

但從node.js(服務端)的角度來看，js本身的執行時間卻變得至關重要，還是之前的例子，如果執行時間從30ms降到3ms, 理論上qps就能提公升10倍，換句話說，以前要10臺伺服器才能扛住的流量現在1臺伺服器就能扛住，而且響應時間更短.

那到底node端如何做效能優化呢？

有兩種方法，一種是通過node/v8自帶的profile能力 , 另一種是通過alinode的 cpu profile功能. 前者只列出了各函式的執行佔比, 後者包括更加完整的呼叫棧，可讀性更強，更加容易定位問題，建議採用後者.

$ node --prof index.js

$ loadtest   --rps 10

$ node --prof-process isolate-0*********xx-v8-***x.log > profile.txt

profile.txt檔案如下圖，包括js和c++**各消耗多少ticks, 具體分析方法詳見node profile文件

alinode是與 node 社群版完全相容的二進位制執行時環境, 推薦使用tnvm工具進行安裝

$ wget -o-  | bash

完成安裝後，需要將tnvm新增為命令列程式. 根據平台的不同，可能是~/.bashrc，~/.profile 或 ~/.zshrc等

$ source ~/.zshrc

$ tnvm install alinode-v3.8.0 $ tnvm use alinode-v3.8.0

$ node --perf-basic-prof-only-functions index.js

$ loadtest   --rps 10

假設啟動的worker程序號為6989, 執行以下指令碼, 三分鐘後將在/tmp/目錄下生成乙個cpuprofile檔案/tmp/cpu-profile-6989-***.cpuprofile指令碼詳見take_cpu_profile.sh

下面通過乙個真實的案例展示如何一步步地做效能調優.

通過loadtest請求1000次，統計平均rt, 初始rt為15.8ms

剔除program和gc消耗，效能消耗的前三位分別是get,j和_eval三個方法

展開最耗效能的get方法呼叫棧，可以定位到get方法所在的位置，具體**如下

return json.parse(json.stringify(this.state[propname]));}}

方法體中，json.parse(json.stringify(obj))雖然使用便捷，但卻是cpu密集型操作. 做一次驗證，去除該操作, 直接返回this.state[propname]. rt時間降為12.3ms了

這僅僅是一次試驗，肯定不能直接移除json.parse(json.stringify(obj)), 不然會影響業務邏輯的. 參考下常用拷貝方法的效能對比, 自配梯子. 截圖如下：

其中效能最優的是lodash deep clone，採用該庫替換，再驗證一遍， rt降為12.8ms

第二耗效能是的j方法，裡面大部分是各個元件的render時間，暫時略過，以同樣的方式對_eval方法進行一次優化, rt降為10.1ms.

以此類推，根據cpu profile找出效能消耗的點，逐個去優化.

效能優化 讓nodejs再快一點