概述
本篇文章带大家了解一下worker_threads 模块，介绍一下在Node中如何使用worker_threads实现多线程，以及利用worker_threads执行斐波那契数列作为实践例子，希望对大家有所帮助！
通常情况下，Node.js被认为是单线程。由主线程去按照编码顺序一步步执行程序代码，一旦遇到同步代码阻塞，主线程就会被占用，后续的程序代码的执行都会被卡住。没错Node.js的单线程指的是主线程是"单线程"。
为了解决单线程带来的问题，本文的主角worker_threads出现了。worker_threads首次在Node.js v10.5.0作为实验性功能出现，需要命令行带上--experimental-worker才能使用。直到v12.11.0稳定版才能正式使用。
本文将会介绍worker_threads的使用方式，以及利用worker_threads执行斐波那契数列作为实践例子。
先决条件
阅读并食用本文，需要先具备：
- 安装了
Node.js v12.11.0及以上版本 - 掌握 JavaScript 同步和异步编程的基础知识
- 掌握 Node.js 的工作原理
worker_threads 介绍
worker_threads 模块允许使用并行执行 JavaScript 的线程。
工作线程对于执行 CPU 密集型的 JavaScript 操作很有用。 它们对 I/O 密集型的工作帮助不大。 Node.js 内置的异步 I/O 操作比工作线程更高效。
与 child_process 或 cluster 不同，worker_threads 可以共享内存。 它们通过传输 ArrayBuffer 实例或共享 SharedArrayBuffer 实例来实现。
由于以下特性，worker_threads已被证明是充分利用CPU性能的最佳解决方案：
它们运行具有多个线程的单个进程。
每个线程执行一个事件循环。
每个线程运行单个 JS 引擎实例。
每个线程执行单个 Nodejs 实例。
worker_threads 如何工作
worker_threads通过执行主线程指定的脚本文件来工作。每个线程都在与其他线程隔离的情况下执行。但是，这些线程可以通过消息通道来回传递消息。
主线程使用worker.postMessage()函数使用消息通道，而工作线程使用parentPort.postMessage()函数。
通过官方示例代码加强了解：
const {
Worker, isMainThread, parentPort, workerData
} = require('worker_threads');
if (isMainThread) {
module.exports = function parseJSAsync(script) {
return new Promise((resolve, reject) => {
const worker = new Worker(__filename, {
workerData: script
});
worker.on('message', resolve);
worker.on('error', reject);
worker.on('exit', (code) => {
if (code !== 0)
reject(new Error(`Worker stopped with exit code ${code}`));
});
});
};
} else {
const { parse } = require('some-js-parsing-library');
const script = workerData;
parentPort.postMessage(parse(script));
}登录后复制上述代码主线程与工作线程都使用同一份文件作为执行脚本(__filename为当前执行文件路径)，通过isMainThread来区分主线程与工作线程运行时逻辑。当模块对外暴露方法parseJSAsync被调用时候，都将会衍生子工作线程去执行调用parse函数。
worker_threads 具体使用
在本节使用具体例子介绍worker_threads的使用
创建工作线程脚本文件workerExample.js:
const { workerData, parentPort } = require('worker_threads')
parentPort.postMessage({ welcome: workerData })登录后复制创建主线程脚本文件main.js:
const { Worker } = require('worker_threads')
const runWorker = (workerData) => {
return new Promise((resolve, reject) => {
// 引入 workerExample.js `工作线程`脚本文件
const worker = new Worker('./workerExample.js', { workerData });
worker.on('message', resolve);
worker.on('error', reject);
worker.on('exit', (code) => {
if (code !== 0)
reject(new Error(`stopped with ${code} exit code`));
})
})
}
const main = async () => {
const result = await runWorker('hello worker threads')
console.log(result);
}
main().catch(err => console.error(err))登录后复制控制台命令行执行:
node main.js
登录后复制输出:
{ welcome: 'hello worker threads' }登录后复制worker_threads 运算斐波那契数列
在本节中，让我们看一下 CPU 密集型示例，生成斐波那契数列。
如果在没有工作线程的情况下完成此任务，则会随着nth期限的增加而阻塞主线程。
创建工作线程脚本文件worker.js
const {parentPort, workerData} = require("worker_threads");
parentPort.postMessage(getFibonacciNumber(workerData.num))
function getFibonacciNumber(num) {
if (num === 0) {
return 0;
}
else if (num === 1) {
return 1;
}
else {
return getFibonacciNumber(num - 1) + getFibonacciNumber(num - 2);
}
}登录后复制创建主线程脚本文件main.js:
const {Worker} = require("worker_threads");
let number = 30;
const worker = new Worker("./worker.js", {workerData: {num: number}});
worker.once("message", result => {
console.log(`${number}th Fibonacci Result: ${result}`);
});
worker.on("error", error => {
console.log(error);
});
worker.on("exit", exitCode => {
console.log(`It exited with code ${exitCode}`);
})
console.log("Execution in main thread");登录后复制控制台命令行执行:
node main.js
登录后复制输出:
Execution in main thread
30th Fibonacci Result: 832040
It exited with code 0
登录后复制在main.js文件中，我们从类的实例创建一个工作线程，Worker正如我们在前面的示例中看到的那样。
为了得到结果，我们监听 3 个事件，
message响应工作线程发出消息。exit在工作线程停止执行的情况下触发的事件。error发生错误时触发。
我们在最后一行main.js，
console.log("Execution in main thread");登录后复制通过控制台的输出可得，主线程并没有被斐波那契数列运算执行而阻塞。
因此，只要在工作线程中处理 CPU 密集型任务，我们就可以继续处理其他任务而不必担心阻塞主线程。
结论
Node.js 在处理 CPU 密集型任务时一直因其性能而受到批评。通过有效地解决这些缺点，工作线程的引入提高了 Node.js 的功能。
有关worker_threads的更多信息，请在此处访问其官方文档。
思考
文章结束前留下思考，后续会在评论区做补充，欢迎一起讨论。
worker_threads线程空闲时候会被回收吗?worker_threads共享内存如何使用?- 既然说到
线程，那么应该有线程池?
最后
以上就是可耐老鼠为你收集整理的聊聊Node.js + worker_threads如何实现多线程？（详解）的全部内容，希望文章能够帮你解决聊聊Node.js + worker_threads如何实现多线程？（详解）所遇到的程序开发问题。
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