Những phép tính phức tạp luôn làm Event Loop đau đầu bởi khi đó nó hoàn toàn bị chặn và gây ra tình trạng máy chủ không phản hồi trong một khoảng thời gian cho đến khi tính toán xong.
Nói vậy thì chẳng phải Node.js chịu thua trước những phép tính như vậy? Bài viết ngày hôm nay tôi xin phép trình bày 2 kĩ thuật để giải quyết một phần vấn đề này.
Hay còn gọi là "phân vùng", phương pháp này dựa trên nguyên lý chia nhỏ số lần thực hiện phép tính để đảm bảo tính luân phiên của Event Loop.
Ví dụ một phép tính trung bình cộng các số từ 1 đến n có độ phức tạp là O(n):
for (let i = 0; i < n; i++)
sum += i;
let avg = sum / n;
console.log('avg: ' + avg);
Độ phức tạp cũng như chi phí sử dụng CPU sẽ tăng lên nếu như n tăng. Cũng là phép tính đó nhưng nếu áp dụng kĩ thuật Partitioning nó sẽ chia thành n bước không đồng bộ với chi phí thực hiện là O(1):
function asyncAvg(n, avgCB) {
var sum = 0;
function help(i, cb) {
sum += i;
if (i == n) {
cb(sum);
return;
}
setImmediate(help.bind(null, i+1, cb));
}
help(1, function(sum){
var avg = sum/n;
avgCB(avg);
});
}
asyncAvg(n, function(avg){
console.log('avg: ' + avg);
});
Partitioning sử dụng setImmediate
để tính từng bước của vòng lặp một cách không đồng bộ, điều đó đảm bảo Event Loop sẽ không bị chặn bởi vì setImmediate được thực hiện ở pha "Check". Để tìm hiểu rõ hơn tôi khuyên bạn nên đọc lại bài viết Tìm hiểu về vòng lặp sự kiện (Event Loop) trong node.js. Hiểu một cách đơn giản đó là các phép tính được thực hiện trên mỗi một lần lặp của Event Loop.
Nếu bạn làm một điều gì đó phức tạp hơn thì có lẽ Partitioning là chưa đủ. Event Loop chỉ có nhiệm sắp xếp lại thứ tự thực hiện công việc chứ không trực tiếp thực hiện chúng. Nên muốn tận dụng được bộ vi xử lý đa lõi hãy đưa những công việc cần xử lý ra khỏi Event Loop.
Có hai cách để áp dụng Offloading là:
Để tìm hiểu thêm các triển khai Worker Thread các bạn có thể xem bài viết về Worker threads là gì? Bạn đã biết khi nào thì sử dụng Worker threads trong node.js chưa?.
Đối với các tác vụ đơn giản, như lặp qua các phần tử của một mảng dài tùy ý, Partitioning có thể là một lựa chọn tốt. Nếu logic tính toán của bạn phức tạp hơn, Offloading là một cách tiếp cận tốt hơn.
Kỹ thuật Offloading phải "chi trả" một phần chi phí liên tạc, tức là hành động kết nối giữa các đối tượng được tuần tự hóa giữa Event Loop và Worker Pool nhưng bù lại có thể tận dụng những nhiều lõi tính toán của CPU.
Tuy nhiên, nếu máy chủ của bạn chủ yếu dùng để tính các phép tính phức tạp, bạn nên suy nghĩ về việc liệu Node.js có thực sự phù hợp hay không. Node.js vượt trội đối với tác vụ I/O khhông đồng bộ, nhưng đối với tác vụ nặng về CPU nó có thể không phải là lựa chọn tốt nhất.
Tài liệu tham khảo:
5 bài học sâu sắc
Mỗi sản phẩm đi kèm với những câu chuyện. Thành công của người khác là nguồn cảm hứng cho nhiều người theo sau. 5 bài học rút ra được đã thay đổi con người tôi mãi mãi. Còn bạn? Hãy bấm vào ngay!
Đăng ký nhận thông báo bài viết mới
Xin chào, tôi tên là Hoài - một anh Dev kể chuyện bằng cách viết ✍️ và làm sản phẩm 🚀. Với nhiều năm kinh nghiệm lập trình, tôi đã đóng góp một phần công sức cho nhiều sản phẩm mang lại giá trị cho người dùng tại nơi đang làm việc, cũng như cho chính bản thân. Sở thích của tôi là đọc, viết, nghiên cứu... Tôi tạo ra trang Blog này với sứ mệnh mang đến những bài viết chất lượng cho độc giả của 2coffee.dev.Hãy theo dõi tôi qua các kênh LinkedIn, Facebook, Instagram, Telegram.
Bình luận (1)