假设你去一家餐厅，有一位厨师承诺“我可以同时为数百人做饭，而你们不会挨饿”，听起来不可能，对吧？您可以将这个单一检查视为 node JS，它管理所有这些多个订单，并且仍然为所有顾客提供食物。
每当你问某人“什么是 node js？”时，人们总是得到答案“node js 是一个运行时，用于在浏览器环境之外运行 javasc++ript”。
但是，运行时是什么意思？…运行时环境是一种软件基础设施，其中代码执行被编写成特定的编程语言。它拥有运行代码、处理错误、管理内存以及与底层操作系统或硬件交互的所有工具、库和功能。
node js 拥有所有这些。
所以，我们现在可以知道为什么 node js 被称为运行时了。
此运行时由两个独立的依赖项组成，v8 和 libuv.
v8 是 google chrome 中也使用的引擎，由 google 开发和管理。在 node js 中，它执行 JavaScript 代码。当我们运行命令 node index.js 时，node js 会将此代码传递给 v8 引擎。 v8 处理该代码、执行它并提供结果。例如，如果您的代码记录“hello, world!”对于控制台，v8 处理实现此操作的实际执行。
libuv 库包含 c++ 代码，当我们需要网络、i/o 操作或与时间相关的操作等功能时，可以使用该代码访问操作系统。它充当 node js 和操作系统之间的桥梁。
libuv 处理以下操作：
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文件系统操作：读取或写入文件（fs.readfile、fs.writefile）。
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网络：处理 http 请求、套接字或连接到服务器。
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计时器：管理 settimeout 或 setinterval 等函数。
文件读取等任务由 libuv 线程池处理，计时器由 libuv 的计时器系统处理，网络调用由操作系统级 api 处理。
node js 是单线程的吗？
看下面的例子。
const fs = require('fs'); const path = require('path'); const filepath = path.join(__dirname, 'file.txt'); const readfilewithtiming = (index) => { const start = date.now(); fs.readfile(filepath, 'utf8', (err, data) => { if (err) { console.error(`error reading the file for task ${index}:`, err); return; } const end = date.now(); console.log(`task ${index} completed in ${end - start}ms`); }); }; const startoverall = date.now(); for (let i = 1; i <= 4; i++) { readfilewithtiming(i); } process.on('exit', () => { const endoverall = date.now(); console.log(`total execution time: ${endoverall - startoverall}ms`); });
我们正在读取同一个文件四次，并且我们正在记录读取这些文件的时间。
我们得到此代码的以下输出。
task 1 completed in 50ms task 2 completed in 51ms task 3 completed in 52ms task 4 completed in 53ms total execution time: 54ms
我们可以看到我们几乎在第 50 毫秒完成了所有四个文件的读取。如果 node js 是单线程的话，那么这些文件读取操作是如何同时完成的呢？
这个问题回答了libuv库使用线程池。线程池是一堆线程。默认情况下，线程池大小为 4，意味着 libuv 可以一次处理 4 个请求。
考虑另一种情况，我们不是读取一个文件 4 次，而是读取该文件 6 次。
const fs = require('fs'); const path = require('path'); const filepath = path.join(__dirname, 'file.txt'); const readfilewithtiming = (index) => { const start = date.now(); fs.readfile(filepath, 'utf8', (err, data) => { if (err) { console.error(`error reading the file for task ${index}:`, err); return; } const end = date.now(); console.log(`task ${index} completed in ${end - start}ms`); }); }; const startoverall = date.now(); for (let i = 1; i <= 6; i++) { readfilewithtiming(i); } process.on('exit', () => { const endoverall = date.now(); console.log(`total execution time: ${endoverall - startoverall}ms`); });
输出将如下所示：
task 1 completed in 50ms task 2 completed in 51ms task 3 completed in 52ms task 4 completed in 53ms task 5 completed in 101ms task 6 completed in 102ms total execution time: 103ms
假设读操作1和2完成并且线程1和2空闲。
您可以看到，前 4 次我们读取文件的时间几乎相同，但是当我们第 5 次和第 6 次读取该文件时，完成读取操作所需的时间几乎是前 4 次读取操作的两倍。
发生这种情况是因为线程池大小默认为 4，因此同时处理四个读取操作，但我们再次读取文件 2 次（第 5 次和第 6 次），然后 libuv 等待，因为所有线程都有一些工作。当四个线程之一完成执行时，将对该线程处理第 5 次读操作，并且将执行第 6 次读操作。这就是为什么需要更多时间的原因。
所以，node js 不是单线程的。
但是，为什么有些人将其称为单线程？
这是因为主事件循环是单线程的。该线程负责执行 node js 代码，包括处理异步回调和协调任务。它不直接处理文件 i/o 等阻塞操作。
代码执行流程是这样的。
- 同步代码（v8）：
node.js 使用 v8 javascript 引擎逐行执行所有同步（阻塞）代码。
- 委派的异步任务：
诸如 fs.readfile、settimeout 或 http 请求之类的异步操作被发送到 libuv 库或其他子系统（例如操作系统）。
- 任务执行：
文件读取等任务由 libuv 线程池处理，计时器由 libuv 的计时器系统处理，网络调用由操作系统级 api 处理。
- 回调排队：
异步任务完成后，其关联的回调将被发送到事件循环的队列。
- 事件循环执行回调：
事件循环从队列中获取回调并一一执行它们，确保非阻塞执行。
您可以使用 process.env.uv_threadpool_size = 8.
更改线程池大小
现在，我在想，如果我们设置大量的线程，那么我们也将能够处理大量的请求。我希望你能像我一样思考这个问题。
但是，这与我们的想法相反。
如果我们增加线程数量超过一定限制，那么它会减慢你的代码执行速度。
看下面的例子。
const fs = require('fs'); const path = require('path'); // set uv_threadpool_size to 100 (a high value) for this example process.env.uv_threadpool_size = 100; const filepath = path.join(__dirname, 'largefile.txt'); // function to simulate reading multiple files asynchronously const readfilewithtiming = (index) => { const start = date.now(); fs.readfile(filepath, 'utf8', (err, data) => { if (err) { console.error(`error reading the file for task ${index}:`, err); return; } const end = date.now(); console.log(`task ${index} completed in ${end - start}ms`); }); }; const startoverall = date.now(); for (let i = 1; i <= 10; i++) { readfilewithtiming(i); } process.on('exit', () => { const endoverall = date.now(); console.log(`total execution time: ${endoverall - startoverall}ms`); });
输出：
具有高线程池大小（100 个线程）
task 1 completed in 100ms task 2 completed in 98ms task 3 completed in 105ms task 4 completed in 95ms task 5 completed in 120ms task 6 completed in 130ms task 7 completed in 135ms task 8 completed in 140ms task 9 completed in 125ms task 10 completed in 150ms total execution time: 700ms
现在，以下输出是当我们将线程池大小设置为 4（默认大小）时的输出。
使用默认线程池大小（4 个线程）
Task 1 completed in 100ms Task 2 completed in 98ms Task 3 completed in 105ms Task 4 completed in 95ms Task 5 completed in 100ms Task 6 completed in 98ms Task 7 completed in 102ms Task 8 completed in 104ms Task 9 completed in 106ms Task 10 completed in 99ms Total execution time: 600ms
可以看到总的执行时间有100ms的差异。总执行时间（线程池大小 4）为 600 毫秒，总执行时间（线程池大小 100）为 700 毫秒。因此，线程池大小为 4 花费的时间更少。
为什么线程数多！=可以同时处理更多任务？
第一个原因是每个线程都有自己的堆栈和资源需求。如果增加线程数量，最终会导致内存或 cpu 资源不足的情况。
第二个原因是操作系统必须调度线程。如果线程太多，操作系统将花费大量时间在线程之间切换（上下文切换），这会增加开销并降低性能，而不是提高性能。
现在，我们可以说，这不是增加线程池大小以实现可扩展性和高性能，而是使用正确的架构，例如集群，并了解任务性质（i/o 与 cpu 限制） ）以及 node.js 的事件驱动模型如何工作。
感谢您的阅读。
