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“当我第一次知道要这篇文章的时候，其实我是拒绝的，因为我觉得，你不能叫我写马上就写，我要有干货才行，写一些老生常谈的然后加上好多特技，那个 Node.js 性能啊好像 Duang~ 的一下就上去了，那读者一定会骂我，Node.js 根本没有这样搞性能优化的，都是假的。” ------ 斯塔克·成龙·王

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1、使用最新版本的 Node.js

仅仅是简单的升级 Node.js 版本就可以轻松地获得性能提升，因为几乎任何新版本的 Node.js 都会比老版本性能更好，为什么？

Node.js 每个版本的性能提升主要来自于两个方面：

• V8 的版本更新；
• Node.js 内部代码的更新优化。

例如最新的 V8 7.1 中，就优化了某些情形下闭包的逃逸分析，让 Array 的一些方法得到了性能提升：

Node.js 的内部代码，随着版本的升级，也会有明显的优化，比如下面这个图就是 require 的性能随着 Node.js 版本升级的变化：

每个提交到 Node.js 的 PR 都会在 review 的时候考虑会不会对当前性能造成衰退。同时也有专门的 benchmarking 团队来监控性能变化，你可以在这里看到 Node.js 的每个版本的性能变化：

所以，你可以完全对新版本 Node.js 的性能放心，如果发现了任何在新版本下的性能衰退，欢迎提交一个 issue。

如何选择 Node.js 的版本？

这里就要科普一下 Node.js 的版本策略：

• Node.js 的版本主要分为 Current 和 LTS；
• Current 就是当前最新的、依然处于开发中的 Node.js 版本；
• LTS 就是稳定的、会长期维护的版本；
• Node.js 每六个月（每年的四月和十月）会发布一次大版本升级，大版本会带来一些不兼容的升级；
• 每年四月发布的版本（版本号为偶数，如 v10）是 LTS 版本，即长期支持的版本，社区会从发布当年的十月开始，继续维护 18 + 12 个月（Active LTS + Maintaince LTS）；
• 每年十月发布的版本（版本号为奇数，例如现在的 v11）只有 8 个月的维护期。

举个例子，现在（2018年11月），Node.js Current 的版本是 v11，LTS 版本是 v10 和 v8。更老的 v6 处于 Maintenace LTS，从明年四月起就不再维护了。去年十月发布的 v9 版本在今年六月结束了维护。

对于生产环境而言，Node.js 官方推荐使用最新的 LTS 版本，现在是 v10.13.0。

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2、使用 加速 JSON 序列化

在 JavaScript 中，生成 JSON 字符串是非常方便的：

const json = JSON.stringify(obj)

但很少人会想到这里竟然也存在性能优化的空间，那就是使用 来加速序列化。

在 JSON 序列化时，我们需要识别大量的字段类型，比如对于 string 类型，我们就需要在两边加上 "，对于数组类型，我们需要遍历数组，把每个对象序列化后，用 , 隔开，然后在两边加上 [ 和 ]，诸如此类等等。

但如果已经提前通过 Schema 知道每个字段的类型，那么就不需要遍历、识别字段类型，而可以直接用序列化对应的字段，这就大大减少了计算开销，这就是 的原理。

根据项目中的跑分，在某些情况下甚至可以比 JSON.stringify 快接近 10 倍！

一个简单的示例：

const fastJson = require('fast-json-stringify')const stringify = fastJson({    title: 'Example Schema',    type: 'object',    properties: {        name: { type: 'string' },        age: { type: 'integer' },        books: {            type: 'array',            items: {                type: 'string',                uniqueItems: true            }        }    }})console.log(stringify({    name: 'Starkwang',    age: 23,    books: ['C++ Primier', '響け！ユーフォニアム～']}))//=> {"name":"Starkwang","age":23,"books":["C++ Primier","響け！ユーフォニアム～"]}

在 Node.js 的中间件业务中，通常会有很多数据使用 JSON 进行，并且这些 JSON 的结构是非常相似的（如果你使用了 TypeScript，更是这样），这种场景就非常适合使用 JSON Schema 来优化。

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3、提升 Promise 的性能

Promise 是解决回调嵌套地狱的灵丹妙药，特别是当自从 async/await 全面普及之后，它们的组合无疑成为了 JavaScript 异步编程的终极解决方案，现在大量的项目都已经开始使用这种模式。

但是优雅的语法后面也隐藏着性能损耗，我们可以使用 进行测试，以下是测试结果：

file                               time(ms)  memory(MB)callbacks-baseline.js                   380       70.83promises-bluebird.js                    554       97.23promises-bluebird-generator.js          585       97.05async-bluebird.js                       593      105.43promises-es2015-util.promisify.js      1203      219.04promises-es2015-native.js              1257      227.03async-es2017-native.js                 1312      231.08async-es2017-util.promisify.js         1550      228.74Platform info:Darwin 18.0.0 x64Node.JS 11.1.0V8 7.0.276.32-node.7Intel(R) Core(TM) i5-5257U CPU @ 2.70GHz × 4

我们可以从结果中看到，原生 async/await + Promise 的性能比 callback 要差很多，并且内存占用也高得多。对于大量异步逻辑的中间件项目而言，这里的性能开销还是不能忽视的。

通过对比可以发现，性能损耗主要来自于 Promise 对象自身的实现，V8 原生实现的 Promise 比 bluebird 这样第三方实现的 Promise 库要慢很多。而 async/await 语法并不会带来太多的性能损失。

所以对于大量异步逻辑、轻量计算的中间件项目而言，可以在代码中把全局的 Promise 换为 bluebird 的实现：

global.Promise = require('bluebird');

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4、正确地编写异步代码

使用 async/await 之后，项目的异步代码会非常好看：

const foo = await doSomethingAsync();const bar = await doSomethingElseAsync();

但因此，有时我们也会忘记使用 Promise 给我们带来的其它能力，比如 Promise.all() 的并行能力：

// badasync function getUserInfo(id) {    const profile = await getUserProfile(id);    const repo = await getUserRepo(id)    return { profile, repo }}// goodasync function getUserInfo(id) {    const [profile, repo] = await Promise.all([        getUserProfile(id),        getUserRepo(id)    ])    return { profile, repo }}

还有比如 （此方法不在ES6 Promise标准中，也可以使用标准的 Promise.race() 代替），我们可以用它轻松实现更加可靠快速的调用：

async function getServiceIP(name) {    // 从 DNS 和 ZooKeeper 获取服务 IP，哪个先成功返回用哪个    // 与 Promise.race 不同的是，这里只有当两个调用都 reject 时，才会抛出错误    return await Promise.any([        getIPFromDNS(name),        getIPFromZooKeeper(name)    ])}

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5、优化 V8 GC

关于 V8 的垃圾回收机制，已经有很多类似的文章了，这里就不再重复介绍。推荐两篇文章：

我们在日常开发代码的时候，比较容易踩到下面几个坑：

坑一：使用大对象作为缓存，导致老生代（Old Space）的垃圾回收变慢

示例：

const cache = {}async function getUserInfo(id) {    if (!cache[id]) {        cache[id] = await getUserInfoFromDatabase(id)    }    return cache[id]}

这里我们使用了一个变量 cache 作为缓存，加速用户信息的查询，进行了很多次查询后，cache 对象会进入老生代，并且会变得无比庞大，而老生代是使用三色标记 + DFS 的方式进行 GC 的，一个大对象会直接导致 GC 花费的时间增长（而且也有内存泄漏的风险）。

解决方法就是：

• 使用 Redis 这样的外部缓存，实际上像 Redis 这样的内存型数据库非常适合这种场景；
• 限制本地缓存对象的大小，比如使用 FIFO、TTL 之类的机制来清理对象中的缓存。

坑二：新生代空间不足，导致频繁 GC

这个坑会比较隐蔽。

Node.js 默认给新生代分配的内存是 64MB（64位的机器，后同），但因为新生代 GC 使用的是 Scavenge 算法，所以实际能使用的内存只有一半，即 32MB。

当业务代码频繁地产生大量的小对象时，这个空间很容易就会被占满，从而触发 GC。虽然新生代的 GC 比老生代要快得多，但频繁的 GC 依然会很大地影响性能。极端的情况下，GC 甚至可以占用全部计算时间的 30% 左右。

解决方法就是，在启动 Node.js 时，修改新生代的内存上限，减少 GC 的次数：

node --max-semi-space-size=128 app.js

当然有人肯定会问，新生代的内存是不是越大越好呢？

随着内存的增大，GC 的次数减少，但每次 GC 所需要的时间也会增加，所以并不是越大越好，具体数值需要对业务进行压测 profile 才能确定分配多少新生代内存最好。

但一般根据经验而言，分配 64MB 或者 128MB 是比较合理的。

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6、正确地使用 Stream

Stream 是 Node.js 最基本的概念之一，Node.js 内部的大部分与 IO 相关的模块，比如 http、net、fs、repl，都是建立在各种 Stream 之上的。

下面这个经典的例子应该大部分人都知道，对于大文件，我们不需要把它完全读入内存，而是使用 Stream 流式地把它发送出去：

const http = require('http');const fs = require('fs');// badhttp.createServer(function (req, res) {    fs.readFile(__dirname + '/data.txt', function (err, data) {        res.end(data);    });});// goodhttp.createServer(function (req, res) {    const stream = fs.createReadStream(__dirname + '/data.txt');    stream.pipe(res);});

在业务代码中合理地使用 Stream 能很大程度地提升性能，当然是但实际的业务中我们很可能会忽略这一点，比如采用 React 服务器端渲染的项目，我们就可以用 ：

const ReactDOMServer require('react-dom/server')const http = require('http')const fs = require('fs')const app = require('./app')// badconst server = http.createServer((req, res) => {    const body = ReactDOMServer.renderToString(app)    res.end(body)});// goodconst server = http.createServer(function (req, res) {    const stream = ReactDOMServer.renderToNodeStream(app)    stream.pipe(res)})server.listen(8000)

使用 pipeline 管理 stream

在过去的 Node.js 中，处理 stream 是非常麻烦的，举个例子：

source.pipe(a).pipe(b).pipe(c).pipe(dest)

一旦其中 source、a、b、c、dest 中，有任何一个 stream 出错或者关闭，会导致整个管道停止，此时我们需要手工销毁所有的 stream，在代码层面这是非常麻烦的。

所以社区出现了 这样的库来自动控制 stream 的销毁。而 Node.js v10.0 加入了一个新的特性：，可以替代 pump 帮助我们更好的管理 stream。

一个官方的例子：

const { pipeline } = require('stream');const fs = require('fs');const zlib = require('zlib');pipeline(    fs.createReadStream('archive.tar'),    zlib.createGzip(),    fs.createWriteStream('archive.tar.gz'),    (err) => {        if (err) {            console.error('Pipeline failed', err);        } else {            console.log('Pipeline succeeded');        }    });

实现自己的高性能 Stream

在业务中你可能也会自己实现一个 Stream，可读、可写、或者双向流，可以参考文档：

Stream 虽然很神奇，但自己实现 Stream 也可能会存在隐藏的性能问题，比如：

class MyReadable extends Readable {    _read(size) {        while (null !== (chunk = getNextChunk())) {            this.push(chunk);        }    }}

当我们调用 new MyReadable().pipe(xxx) 时，会把 getNextChunk() 所得到的 chunk 都 push 出去，直到读取结束。但如果此时管道的下一步处理速度较慢，就会导致数据堆积在内存中，导致内存占用变大，GC 速度降低。

而正确的做法应该是，根据 this.push() 返回值选择正确的行为，当返回值为 false 时，说明此时堆积的 chunk 已经满了，应该停止读入。

class MyReadable extends Readable {    _read(size) {        while (null !== (chunk = getNextChunk())) {            if (!this.push(chunk)) {                return false              }        }    }}

这个问题在 Node.js 官方的一篇文章中有详细的介绍：

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7、C++ 扩展一定比 JavaScript 快吗？

Node.js 非常适合 IO 密集型的应用，而对于计算密集的业务，很多人都会想到用编写 C++ Addon 的方式来优化性能。但实际上 C++ 扩展并不是灵丹妙药，V8 的性能也没有想象的那么差。

比如，我在今年九月份的时候把 Node.js 的 net.isIPv6() 从 C++ 迁移到了 JS 的实现，让大多数的测试用例都获得了 10%- 250% 不等的性能提升（）。

JavaScript 在 V8 上跑得比 C++ 扩展还快，这种情况多半发生在与字符串、正则表达式相关的场景，因为 V8 内部使用的正则表达式引擎是 ，这个正则表达式引擎比 中自带的引擎（boost::regex）要快得多。

还有一处值得注意的就是，Node.js 的 C++ 扩展在进行类型转换的时候，可能会消耗非常多的性能，如果不注意 C++ 代码的细节，性能会很大地下降。

这里有一篇文章对比了相同算法下 C++ 和 JS 的性能（需翻墙）：。其中值得注意的结论就是，C++ 代码在对参数中的字符串进行转换后（String::Utf8Value转为std::string），性能甚至不如 JS 实现的一半。只有在使用 NAN 提供的类型封装后，才获得了比 JS 更高的性能。

换句话说，C++ 是否比 JavaScript 更加高效需要具体问题具体分析，某些情况下，C++ 扩展不一定就会比原生 JavaScript 更高效。如果你对自己的 C++ 水平不是那么有信心，其实还是建议用 JavaScript 来实现，因为 V8 的性能比你想象的要好得多。

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8、使用 node-clinic 快速定位性能问题

说了这么多，有没有什么可以开箱即用，五分钟见效的呢？当然有。

是 开源的一款 Node.js 性能诊断工具，可以非常快速地定位性能问题。

npm i -g clinicnpm i -g autocannon

使用的时候，先开启服务进程：

clinic doctor -- node server.js

然后我们可以用任何压测工具跑一次压测，比如使用同一个作者的 （当然你也可以使用 ab、curl 这样的工具来进行压测。）：

autocannon http://localhost:3000

压测完毕后，我们 ctrl + c 关闭 clinic 开启的进程，就会自动生成报告。比如下面就是我们一个中间件服务的性能报告：

我们可以从 CPU 的使用曲线看出，这个中间件服务的性能瓶颈不在自身内部的计算，而在于 I/O 速度太慢。clinic 也在上面告诉我们检测到了潜在的 I/O 问题。

下面我们使用 clinic bubbleprof 来检测 I/O 问题：

clinic bubbleprof -- node server.js

再次进行压测后，我们得到了新的报告：

这个报告中，我们可以看到，http.Server 在整个程序运行期间，96% 的时间都处于 pending 状态，点开后，我们会发现调用栈中存在大量的 empty frame，也就是说，由于网络 I/O 的限制，CPU 存在大量的空转，这在中间件业务中非常常见，也为我们指明了优化方向不在服务内部，而在服务器的网关和依赖的服务相应速度上。

想知道如何读懂 clinic bubbleprof 生成的报告，可以看这里：

同样，clinic 也可以检测到服务内部的计算性能问题，下面我们做一些“破坏”，让这个服务的性能瓶颈出现在 CPU 计算上。

我们在某个中间件中加入了空转一亿次这样非常消耗 CPU 的“破坏性”代码：

function sleep() {    let n = 0    while (n++ < 10e7) {        empty()    }}function empty() { }module.exports = (ctx, next) => {    sleep()    // ......    return next()}

然后使用 clinic doctor，重复上面的步骤，生成性能报告：

这就是一个非常典型的同步计算阻塞了异步队列的“病例”，即主线程上进行了大量的计算，导致 JavaScript 的异步回调没法及时触发，Event Loop 的延迟极高。

对于这样的应用，我们可以继续使用 clinic flame 来确定到底是哪里出现了密集计算：

clinic flame -- node app.js

压测后，我们得到了火焰图（这里把空转次数减少到了100万次，让火焰图看起来不至于那么极端）：

从这张图里，我们可以明显看到顶部的那个大白条，它代表了 sleep 函数空转所消耗的 CPU 时间。根据这样的火焰图，我们可以非常轻松地看出 CPU 资源的消耗情况，从而定位代码中哪里有密集的计算，找到性能瓶颈。

此文已由作者授权腾讯云+社区发布

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