群晖上的nodejs有什么用

1.Node.js最适合在流媒体应用程序中使用，还有一些聊天应用程序。

2.游戏服务器 - 需要一次处理数千个请求的快速和高性能服务器，这是一个理想的框架。

3.广告服务器 - 再次在这里你可以有数千个请求从中央服务器提取广告，Node.js可以是一个理想的框架来处理这个问题。

4.流服务器 - 使用Node的另一个理想方案是用于多媒体流服务器，其中客户端有请求从该服务器提取不同的多媒体内容。

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作者：FengqiAsia

链接：http://www.zhihu.com/question/19653241/answer/15993549

来源：知乎

要讲清楚这个问题，先讲讲整个Web应用程序架构（包括流量、处理器速度和内存速度）中的瓶颈。瓶颈在于服务器能够处理的并发连接的最大数量。Node.js解决这个问题的方法是：更改连接到服务器的方式。每个连接发射一个在Node.js引擎的进程中运行的事件，而不是为每个连接生成一个新的OS线程（并为其分配一些配套内存）。Node.js不会死锁，因为它根本不允许使用锁，它不会直接阻塞 I/O 调用。Node.js还宣称，运行它的服务器能支持数万个并发连接。

Node本身运行V8 JavaScript。V8 JavaScript引擎是Google用于其Chrome浏览器的底层JavaScript引擎。Google使用V8创建了一个用C++编写的超快解释器，该解释器拥有另一个独特特征：您可以下载该引擎并将其嵌入任何应用程序。V8 JavaScript引擎并不仅限于在一个浏览器中运行。因此，Node.js实际上会使用Google编写的V8 JavaScript引擎，并将其重建为可在服务器上使用。

Node.js优点：

1、采用事件驱动、异步编程，为网络服务而设计。其实Javascript的匿名函数和闭包特性非常适合事件驱动、异步编程。而且JavaScript也简单易学，很多前端设计人员可以很快上手做后端设计。

2、Node.js非阻塞模式的IO处理给Node.js带来在相对低系统资源耗用下的高性能与出众的负载能力，非常适合用作依赖其它IO资源的中间层服务。3、Node.js轻量高效，可以认为是数据密集型分布式部署环境下的实时应用系统的完美解决方案。Node非常适合如下情况：在响应客户端之前，您预计可能有很高的流量，但所需的服务器端逻辑和处理不一定很多。

Node.js缺点：

1、可靠性低

2、单进程，单线程，只支持单核CPU，不能充分的利用多核CPU服务器。一旦这个进程崩掉，那么整个web服务就崩掉了。

不过以上缺点可以可以通过代码的健壮性来弥补。目前Node.js的网络服务器有以下几种支持多进程的方式：

#1 开启多个进程，每个进程绑定不同的端口，用反向代理服务器如 Nginx 做负载均衡，好处是我们可以借助强大的 Nginx 做一些过滤检查之类的操作，同时能够实现比较好的均衡策略，但坏处也是显而易见——我们引入了一个间接层。

#2 多进程绑定在同一个端口侦听。在Node.js中，提供了进程间发送“文件句柄” 的功能，这个功能实在是太有用了（貌似是yahoo 的工程师提交的一个patch） ，不明真相的群众可以看这里： Unix socket magic

#3 一个进程负责监听、接收连接，然后把接收到的连接平均发送到子进程中去处理。

在Node.js v0.5.10+ 中，内置了cluster 库，官方宣称直接支持多进程运行方式。Node.js 官方为了让API 接口傻瓜化，用了一些比较tricky的方法，代码也比较绕。这种多进程的方式，不可避免的要牵涉到进程通信、进程管理之类的东西。

此外，有两个Node.js的module：multi-node 和 cluster ，采用的策略和以上介绍的类似，但使用这些module往往有一些缺点：

#1 更新不及时

#2 复杂庞大，往往绑定了很多其他的功能，用户往往被绑架

#3 遇到问题难以解决

Node表现出众的典型示例包括：

1、RESTful API

提供RESTful API的Web服务接收几个参数，解析它们，组合一个响应，并返回一个响应（通常是较少的文本）给用户。这是适合Node的理想情况，因为您可以构建它来处理数万条连接。它仍然不需要大量逻辑；它本质上只是从某个数据库中查找一些值并将它们组成一个响应。由于响应是少量文本，入站请求也是少量的文本，因此流量不高，一台机器甚至也可以处理最繁忙的公司的API需求。

2、Twitter队列

想像一下像Twitter这样的公司，它必须接收tweets并将其写入数据库。实际上，每秒几乎有数千条tweet达到，数据库不可能及时处理高峰时段所需的写入数量。Node成为这个问题的解决方案的重要一环。如您所见，Node能处理数万条入站tweet。它能快速而又轻松地将它们写入一个内存排队机制（例如memcached），另一个单独进程可以从那里将它们写入数据库。Node在这里的角色是迅速收集tweet，并将这个信息传递给另一个负责写入的进程。想象一下另一种设计（常规PHP服务器会自己尝试处理对数据库本身的写入）：每个tweet都会在写入数据库时导致一个短暂的延迟，因为数据库调用正在阻塞通道。由于数据库延迟，一台这样设计的机器每秒可能只能处理2000条入站tweet。每秒处理100万条tweet则需要500个服务器。相反，Node能处理每个连接而不会阻塞通道，从而能够捕获尽可能多的tweets。一个能处理50000条tweet的Node机器仅需20台服务器即可。

3、电子游戏统计数据

如果您在线玩过《使命召唤》这款游戏，当您查看游戏统计数据时，就会立即意识到一个问题：要生成那种级别的统计数据，必须跟踪海量信息。这样，如果有数百万玩家同时在线玩游戏，而且他们处于游戏中的不同位置，那么很快就会生成海量信息。Node是这种场景的一种很好的解决方案，因为它能采集游戏生成的数据，对数据进行最少的合并，然后对数据进行排队，以便将它们写入数据库。使用整个服务器来跟踪玩家在游戏中发射了多少子弹看起来很愚蠢，如果您使用Apache这样的服务器，可能会有一些有用的限制；但相反，如果您专门使用一个服务器来跟踪一个游戏的所有统计数据，就像使用运行Node的服务器所做的那样，那看起来似乎是一种明智之举。

总的来说，Node.js的应用场景

1) 适合

JSON APIs——构建一个Rest/JSON API服务，Node.js可以充分发挥其非阻塞IO模型以及JavaScript对JSON的功能支持(如JSON.stringfy函数)

单页面、多Ajax请求应用——如Gmail，前端有大量的异步请求，需要服务后端有极高的响应速度

基于Node.js开发Unix命令行工具——Node.js可以大量生产子进程，并以流的方式输出，这使得它非常适合做Unix命令行工具

流式数据——传统的Web应用，通常会将HTTP请求和响应看成是原子事件。而Node.js会充分利用流式数据这个特点，构建非常酷的应用。如实时文件上传系统transloadit

准实时应用系统——如聊天系统、微博系统，但Javascript是有垃圾回收机制的，这就意味着，系统的响应时间是不平滑的(GC垃圾回收会导致系统这一时刻停止工作)。如果想要构建硬实时应用系统，Erlang是个不错的选择

2) 不适合

CPU使用率较重、IO使用率较轻的应用——如视频编码、人工智能等，Node.js的优势无法发挥

简单Web应用——此类应用的特点是，流量低、物理架构简单，Node.js无法提供像Ruby的Rails或者Python的Django这样强大的框架

NoSQL + Node.js——如果仅仅是为了追求时髦，且自己对这两门技术还未深入理解的情况下，不要冒险将业务系统搭建在这两个漂亮的名词上，建议使用MySQL之类的传统数据库

如果系统可以匹配Node.js的适用场景，那么是时候采取具体的措施来说服老板了。

说服自己老板采用Node.js的方式

构建一个简单的原型——花一周时间构建系统某一部分的原型是非常值得的，同时也很容易和老板在某一点达成一致，等到系统真的在某一部分应用了Node.js，就是打开局面的时候

寻找开发者——首先JavaScript语言的普及度很高，一般公司都不乏Web前端工程师，而此类工程师的学习门槛也非常低。这就意味着Node.js很容易招人，或者公司就隐藏了一些高手

强大的社区支持——Node.js社区非常活跃，吸引很多优秀的工程师，这就意味着公司可以很容易从社区得到免费或者付费的支持

系统性能考虑——JavaScript引擎Google V8，加之原生异步IO模型，使得Node.js在性能的表现非常出色，处理数以千计的并发请求非常轻松

专业公司的支持——使用开源技术的最大问题是，原作者不承诺对其产品进行技术支持或者质量保证。现在Node.js已经得到Joyent公司的赞助，这就保证了未来Node.js的发展是可持续性的

1.为什么golang的开发效率高？

golang是一编译型的强类型语言，它在开发上的高效率主要来自于后发优势，不用考虑旧有恶心的历史，又有一个较高的工程视角。良好的避免了程序员因为“ { 需不需要独占一行 ”这种革命问题打架，也解决了一部分趁编译时间找产品妹妹搭讪的阶级敌人。

它有自己的包管理机制，工具链成熟，从开发、调试到发布都很简单方便；

有反向接口、defer、coroutine等大量的syntactic sugar；

编译速度快，因为是强类型语言又有gc，只要通过编译，非业务毛病就很少了；

它在语法级别上支持了goroutine，这是大家说到最多的内容，这里重点提一下。首先，coroutine并不稀罕，语言并不能超越硬件、操作系统实现神乎其神的功能。golang可以做到事情，其他语言也可以做到，譬如c++，在boost库里面自己就有的coroutine实现（当然用起来跟其他boost库一样恶心）。golang做的事情，是把这一套东西的使用过程简化了，并且提供了一套channel的通信模式，使得程序员可以忽略诸如死锁等问题。

goroutine的目的是描述并发编程模型。并发与并行不同，它并不需要多核的硬件支持，它不是一种物理运行状态，而是一种程序逻辑流程。它的主要目的不是利用多核提高运行效率，而是提供一种更容易理解、不容易出错的语言来描述问题。

实际上golang默认就是运行在单OS进程上面的，通过指定环境变量GOMAXPROCS才能转身跑在多OS进程上面。有人提到了网易的pomelo，开源本来是一件很不错的事情，但是基于自己对callback hell的偏见，我一直持有这种态度：敢用nodejs写大规模游戏服务器的人，都是真正的勇士 : ) 。

2、Erlang与Golang的coroutine有啥区别，coroutine是啥？

coroutine本质上是语言开发者自己实现的、处于user space内的线程，无论是erlang、还是golang都是这样。需要解决没有时钟中断；碰着阻塞式i\o，整个进程都会被操作系统主动挂起；需要自己拥有调度控制能力（放在并行环境下面还是挺麻烦的一件事）等等问题。那为啥要废老大的劲自己做一套线程放user space里面呢？

并发是服务器语言必须要解决的问题；

system space的进程还有线程调度都太慢了、占用的空间也太大了。

把线程放到user space的可以避免了陷入system call进行上下文切换以及高速缓冲更新，线程本身以及切换等操作可以做得非常的轻量。这也就是golang这类语言反复提及的超高并发能力，分分钟给你开上几千个线程不费力。

不同的是，golang的并发调度在i/o等易发阻塞的时候才会发生，一般是内封在库函数内；erlang则更夸张，对每个coroutine维持一个计数器，常用语句都会导致这个计数器进行reduction，一旦到点，立即切换调度函数。

中断介入程度的不同，导致erlang看上去拥有了preemptive scheduling的能力，而golang则是cooperative shceduling的。golang一旦写出纯计算死循环，进程内所有会话必死无疑；要有大计算量少i\o的函数还得自己主动叫runtime.Sched()来进行调度切换。

3、golang的运行效率怎么样？

我是相当反感所谓的ping\pong式benchmark，运行效率需要放到具体的工作环境下面考虑。

首先，它再快也是快不过c的，毕竟底下做了那么多工作，又有调度，又有gc什么的。那为什么在那些benchmark里面，golang、nodejs、erlang的响应效率看上去那么优秀呢，响应快，并发强？并发能力强的原因上面已经提到了，响应快是因为大量非阻塞式i\o操作出现的原因。这一点c也可以做到，并且能力更强，但是得多写不少优质代码。

然后，针对游戏服务器这种高实时性的运行环境，GC所造成的跳帧问题确实比较麻烦，前面的大神 @达达 有比较详细的论述和缓解方案，就不累述了 。随着golang的持续开发，相信应该会有非常大的改进。一是屏蔽内存操作是现代语言的大势所趋，它肯定是需要被实现的；二是GC算法已经相当的成熟，效率勉勉强强过得去；三是可以通过incremental的操作来均摊cpu消耗。

用这一点点效率损失换取一个更高的生产能力是不是值得呢？我觉得是值得的，硬件已经很便宜了，人生苦短，让自己的生活更轻松一点吧: )。

4、基于以上的论述，我认为采用go进行小范围的MMORPG开发是可行的。

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