今天和大家聊一聊node中的stream的背压机制。
在编写服务时,经常会需要涉及到文件或者数据压缩的问题。
使用合适的压缩算法能够有效减少请求文件的大小,从而减少网络中的数据传输量,提升响应速度。
假设我们采用最普通的方式处理一个文件的获取,压缩,发送这个过程,就会是如下所示的图形表示:
我们看到整个执行流程是串行的,所有耗时都会累加,导致整个过程耗时很长。
流的出现就是为了解决这个串行处理的问题。
如下图所示,我们将整个文件分成一个个小块,利用生产者消费者模式,上一个阶段的操作有一小部分完成后,
下一个阶段的操作就可以开始执行
这样从宏观上看,整个处理流程就可以并行执行,从而大大减少处理耗时。
背压问题来源于生产者消费者模式中,消费者处理速度过慢。
比如说,我们下载过程,处理速度为3Mb/s,而压缩过程,处理速度为1Mb/s,这样的话,很快缓冲区队列就会形成堆积。
要么导致整个过程内存消耗增加,要么导致整个缓冲区慢,部分数据丢失。
背压处理可以理解为一个向上”喊话”的过程。
当压缩处理发现自己的缓冲区数据挤压超过阈值的时候,就对下载处理“喊话”,我忙不过来了,不要再发了。
下载处理收到消息就暂停向下发送数据。
而当缓存区处理至空时,又会重新通知下载处理,继续发送数据。
这样就能够实现,整个流的处理始终以保持以消费者速度进行消耗,不会引起重大积压。
+===================+
x--> Piping functions +--> src.pipe(dest) |
x are set up during |===================|
x the .pipe method. | Event callbacks |
+===============+ x |-------------------|
| Your Data | x They exist outside | .on('close', cb) |
+=======+=======+ x the data flow, but | .on('data', cb) |
| x importantly attach | .on('drain', cb) |
| x events, and their | .on('unpipe', cb) |
+---------v---------+ x respective callbacks. | .on('error', cb) |
| Readable Stream +----+ | .on('finish', cb) |
+-^-------^-------^-+ | | .on('end', cb) |
^ | ^ | +-------------------+
| | | |
| ^ | |
^ ^ ^ | +-------------------+ +=================+
^ | ^ +----> Writable Stream +---------> .write(chunk) |
| | | +-------------------+ +=======+=========+
| | | |
| ^ | +------------------v---------+
^ | +-> if (!chunk) | Is this chunk too big? |
^ | | emit .end(); | Is the queue busy? |
| | +-> else +-------+----------------+---+
| ^ | emit .write(); | |
| ^ ^ +--v---+ +---v---+
| | ^-----------------------------------< No | | Yes |
^ | +------+ +---v---+
^ | |
| ^ emit .pause(); +=================+ |
| ^---------------^-----------------------+ return false; <-----+---+
| +=================+ |
| |
^ when queue is empty +============+ |
^------------^-----------------------< Buffering | |
| |============| |
+> emit .drain(); | ^Buffer^ | |
+> emit .resume(); +------------+ |
| ^Buffer^ | |
+------------+ add chunk to queue |
| <---^---------------------<
+============+
从图中我们可以看到pipe对流的背压处理:
参考文档:
本文会经常更新,请阅读原文: https://xinyuehtx.github.io/post/%E7%90%86%E8%A7%A3%E6%B5%81%E7%9A%84%E8%83%8C%E5%8E%8B%E6%9C%BA%E5%88%B6.html ,以避免陈旧错误知识的误导,同时有更好的阅读体验。
本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。欢迎转载、使用、重新发布,但务必保留文章署名黄腾霄(包含链接: https://xinyuehtx.github.io ),不得用于商业目的,基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。如有任何疑问,请 与我联系 。