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从零搭建 Node.js 企业级 Web 服务器（十三）：断点调试与性能分析
本文主要是介绍从零搭建 Node.js 企业级 Web 服务器（十三）：断点调试与性能分析，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
断点调试
Node.js 官方提供了断点调试机制，出于安全性考虑默认为关闭状态，可以通过 node 参数 --inspect 或 --inspect-brk 开启，配合 IDE 能够非常方便地调试代码，本章就上一章已完成的项目 host1-tech/nodejs-server-examples - 12-rpc 基于 Visual Studio Code 进行断点调试：
$ mkdir .vscode # 新建 .vsocde 目录存放 vscode 工作空间级配置 $ tree -L 1 -a # 展示包括 . 开头的全部目录内容结构 . ├── .dockerignore ├── .env ├── .env.local ├── .env.production.local ├── .npmrc ├── .sequelizerc ├── .vscode ├── Dockerfile ├── database ├── node_modules ├── package.json ├── public ├── scripts ├── src └── yarn.lock
创建 .vscode/launch.json（方法有很多种，此处不再展开）：
// .vscode/launch.json
{
// Use IntelliSense to learn about possible attributes.
// Hover to view descriptions of existing attributes.
// For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "Attach by Process ID",
"processId": "${command:PickProcess}",
"request": "attach",
"skipFiles": ["<node_internals>/**"],
"type": "pwa-node"
}
]
}启动参数 --inspect 与 --inspect-brk 都可以开启调试状态，相比而言，后者在 Node.js 程序启动时立即进入断点等待，给了开发者调试启动过程的机会，本章采用 --inspect-brk 写入调试入口：
// package.json
{
"name": "13-debugging-and-profiling",
"version": "1.0.0",
"scripts": {
"start": "node -r ./scripts/env src/server.js",
+ "start:inspect": "node --inspect-brk -r ./scripts/env src/server.js",
"start:prod": "cross-env NODE_ENV=production node -r ./scripts/env src/server.js",
"sequelize": "sequelize",
"sequelize:prod": "cross-env NODE_ENV=production sequelize",
"build:yup": "rollup node_modules/yup -o src/moulds/yup.js -p @rollup/plugin-node-resolve,@rollup/plugin-commonjs,rollup-plugin-terser -f umd -n 'yup'"
},
// ...
}接下来通过 yarn start:inspect 启动程序并使用 Visual Studio Code 进行断点调试：
$ yarn start:inspect | yarn bunyan -o short # ... Debugger listening on ws://127.0.0.1:9229/35a82bee-093c-491d-9d54-4cca9a142cbf For help, see: https://nodejs.org/en/docs/inspector
性能分析
服务器的性能瓶颈根据应用场景不同通常不尽相同，但最常见的性能瓶颈主要出现在并发量上，其中，每秒请求数（简称 RPS）便是衡量并发量的主要指标，为了方便对照参考，先对淘宝首页进行 RPS 测试：
$ yarn add -D autocannon # 本地安装 RPS 测试工具 autocannon # ... info Direct dependencies └─ autocannon@5.0.1 # ... $ yarn autocannon https://www.taobao.com/ # 对淘宝首页发起 RPS 测试 # ... Running 10s test @ https://www.taobao.com/ 10 connections ┌─────────┬───────┬───────┬────────┬────────┬───────────┬──────────┬───────────┐ │ Stat │ 2.5% │ 50% │ 97.5% │ 99% │ Avg │ Stdev │ Max │ ├─────────┼───────┼───────┼────────┼────────┼───────────┼──────────┼───────────┤ │ Latency │ 36 ms │ 90 ms │ 267 ms │ 523 ms │ 106.68 ms │ 70.25 ms │ 586.13 ms │ └─────────┴───────┴───────┴────────┴────────┴───────────┴──────────┴───────────┘ ┌───────────┬─────────┬─────────┬─────────┬─────────┬─────────┬────────┬─────────┐ │ Stat │ 1% │ 2.5% │ 50% │ 97.5% │ Avg │ Stdev │ Min │ ├───────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼────────┼─────────┤ │ Req/Sec │ 81 │ 81 │ 95 │ 99 │ 92.7 │ 5.18 │ 81 │ ├───────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼────────┼─────────┤ │ Bytes/Sec │ 9.93 MB │ 9.93 MB │ 11.6 MB │ 12.1 MB │ 11.4 MB │ 636 kB │ 9.93 MB │ └───────────┴─────────┴─────────┴─────────┴─────────┴─────────┴────────┴─────────┘ Req/Bytes counts sampled once per second. 927 requests in 10.07s, 114 MB read
淘宝拥有一套非常完善的负载均衡策略，以上数据不能代表整个集群的并发量，但是一定程度上代表了单个容器的数值，RPS 均值 92.7。
现在再测试一下自己的服务器，
通过浏览器登录获取 Cookie 中的会话 ID：
对自己的服务器首页发起 RPS 测试：
$ # 对自己的服务器首页发起 RPS 测试 $ yarn autocannon -H 'Cookie: connect.sid=s%3AY2A4lo84OOtXCYgc3LRft03HtRaC4ieZ.kW%2BJlJIhSUQTOCxpREjtByDm8QmmA%2FPsNvddYQSP1fM' http://localhost:9000/ # ... Running 10s test @ http://localhost:9000/ 10 connections ┌─────────┬────────┬────────┬────────┬────────┬───────────┬──────────┬───────────┐ │ Stat │ 2.5% │ 50% │ 97.5% │ 99% │ Avg │ Stdev │ Max │ ├─────────┼────────┼────────┼────────┼────────┼───────────┼──────────┼───────────┤ │ Latency │ 122 ms │ 197 ms │ 276 ms │ 306 ms │ 197.71 ms │ 38.14 ms │ 343.02 ms │ └─────────┴────────┴────────┴────────┴────────┴───────────┴──────────┴───────────┘ ┌───────────┬─────────┬─────────┬─────────┬─────────┬─────────┬────────┬─────────┐ │ Stat │ 1% │ 2.5% │ 50% │ 97.5% │ Avg │ Stdev │ Min │ ├───────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼────────┼─────────┤ │ Req/Sec │ 46 │ 46 │ 50 │ 57 │ 50.1 │ 2.92 │ 46 │ ├───────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼────────┼─────────┤ │ Bytes/Sec │ 44.2 kB │ 44.2 kB │ 48.1 kB │ 54.8 kB │ 48.1 kB │ 2.8 kB │ 44.2 kB │ └───────────┴─────────┴─────────┴─────────┴─────────┴─────────┴────────┴─────────┘ Req/Bytes counts sampled once per second. 501 requests in 10.06s, 481 kB read
发现 RPS 均值仅有 50.1，怀疑存在性能瓶颈。这里使用 0x 采集生成火焰图来定位问题，安装 0x 并写入启动入口：
$ yarn add -D 0x # 本地安装 0x # ... info Direct dependencies └─ 0x@4.9.1 info All dependencies # ...
// package.json
{
"name": "13-debugging-and-profiling",
"version": "1.0.0",
"scripts": {
"start": "node -r ./scripts/env src/server.js",
"start:inspect": "node --inspect-brk -r ./scripts/env src/server.js",
+ "start:profile": "0x -- node -r ./scripts/env src/server.js",
"start:prod": "cross-env NODE_ENV=production node -r ./scripts/env src/server.js",
"sequelize": "sequelize",
"sequelize:prod": "cross-env NODE_ENV=production sequelize",
"build:yup": "rollup node_modules/yup -o src/moulds/yup.js -p @rollup/plugin-node-resolve,@rollup/plugin-commonjs,rollup-plugin-terser -f umd -n 'yup'"
},
// ...
}通过 yarn start:profile 启动服务器并改用 60 秒测试 RPS，测试时间越长噪音越小：
# Tab 1 $ yarn start:profile | yarn bunyan -o short 🔥 Profiling # ...
# Tab 2 $ # 对自己的服务器首页发起 RPS 测试 $ yarn autocannon -d 60 -H 'Cookie: connect.sid=s%3AY2A4lo84OOtXCYgc3LRft03HtRaC4ieZ.kW%2BJlJIhSUQTOCxpREjtByDm8QmmA%2FPsNvddYQSP1fM' http://localhost:9000/ # ...
关闭服务器并打开火焰图：
# Tab 1 $ yarn start:profile | yarn bunyan -o short 🔥 Profiling # ... ^C 🔥 Waiting for subprocess to exit... 🔥 Flamegraph generated in ... 79929.0x/flamegraph.html $ open 79929.0x/flamegraph.html # 用浏览器打开 *.0x 目录下的 flamegraph.html 文件
火焰图是根据程序的栈的状态对出现函数的采样数据统计而得，宽度代表函数运行一次所需的时长、高度代表栈的层数、颜色深度代表函数在采样中出现的频率，因此宽度最长颜色最深的方块对性能影响最大。0x 生成的火焰图默认以 * 与 ~ 符号区别展示了 V8 优化过的函数与未优化的函数，通过点击 Merge 合并两者（0x 生成的火焰图界面详情参考 0x UI）：
分析发现 sequelize 的 Model#findOne 方法被 express-session 大量调用，推断可能是 connect-session-sequelize 作为 express-session 的 store 引起的，因此尝试以 redis 作为会话缓存进行优化：
$ yarn add redis connect-redis # 本地安装 redis、connect-redis # ... info Direct dependencies ├─ connect-redis@5.0.0 └─ redis@3.0.2 # ... $ # 以镜像 redis:6.0.6 启动 redis 服务，命名为 redis6 $ docker run -p 6379:6379 -d --name redis6 redis:6.0.6
// src/config/index.js
// ...
const config = {
// 默认配置
default: {
// ...
+
+ redisOptions: {
+ host: 'localhost',
+ port: 6379,
+ },
},
// ...
};
// ...# .env LOG_LEVEL='debug' GRPC_TRACE='all' GRPC_VERBOSITY='DEBUG' + +WITH_REDIS=1
// src/middlewares/session.js
const session = require('express-session');
const sessionSequelize = require('connect-session-sequelize');
+const redis = require('redis');
+const sessionRedis = require('connect-redis');
const { sequelize } = require('../models');
-const { sessionCookieSecret, sessionCookieMaxAge } = require('../config');
+const {
+ redisOptions,
+ sessionCookieSecret,
+ sessionCookieMaxAge,
+} = require('../config');
+const { name } = require('../../package.json');
module.exports = function sessionMiddleware() {
- const SequelizeStore = sessionSequelize(session.Store);
-
- const store = new SequelizeStore({
- db: sequelize,
- modelKey: 'Session',
- tableName: 'session',
- });
+ let store;
+
+ if (process.env.WITH_REDIS) {
+ const client = redis.createClient(redisOptions);
+ const RedisStore = sessionRedis(session);
+ store = new RedisStore({ client, prefix: name });
+ } else {
+ const SequelizeStore = sessionSequelize(session.Store);
+ store = new SequelizeStore({
+ db: sequelize,
+ modelKey: 'Session',
+ tableName: 'session',
+ });
+ }
return session({
secret: sessionCookieSecret,
cookie: { maxAge: sessionCookieMaxAge },
store,
resave: false,
proxy: true,
saveUninitialized: false,
});
};再次测试 RPS：
$ # 对自己的服务器首页发起 RPS 测试 $ yarn autocannon -H 'Cookie: connect.sid=s%3As4C-tLD4Xf8q3zjmtQ3k4B62mTZZNzfw.OdVLDs08H1YCXyZXIBgRuzE%2FE%2FH1BwDH4ynxEBNlKkg' http://localhost:9000/ # ... Running 10s test @ http://localhost:9000/ 10 connections ┌─────────┬──────┬──────┬───────┬───────┬─────────┬─────────┬─────────┐ │ Stat │ 2.5% │ 50% │ 97.5% │ 99% │ Avg │ Stdev │ Max │ ├─────────┼──────┼──────┼───────┼───────┼─────────┼─────────┼─────────┤ │ Latency │ 6 ms │ 9 ms │ 18 ms │ 20 ms │ 9.35 ms │ 3.25 ms │ 34.4 ms │ └─────────┴──────┴──────┴───────┴───────┴─────────┴─────────┴─────────┘ ┌───────────┬────────┬────────┬────────┬─────────┬─────────┬────────┬────────┐ │ Stat │ 1% │ 2.5% │ 50% │ 97.5% │ Avg │ Stdev │ Min │ ├───────────┼────────┼────────┼────────┼─────────┼─────────┼────────┼────────┤ │ Req/Sec │ 720 │ 720 │ 1035 │ 1190 │ 1014.82 │ 160.17 │ 720 │ ├───────────┼────────┼────────┼────────┼─────────┼─────────┼────────┼────────┤ │ Bytes/Sec │ 692 kB │ 692 kB │ 995 kB │ 1.14 MB │ 975 kB │ 154 kB │ 692 kB │ └───────────┴────────┴────────┴────────┴─────────┴─────────┴────────┴────────┘ Req/Bytes counts sampled once per second. 11k requests in 11.04s, 10.7 MB read
发现 RPS 均值提升到了 1003.89，表明推断正确。现在再使用 Node.js 内置的 cluster 机制提高 CPU 利用率进一步优化，此处注意合理设置 worker 数量，如果 worker 数量过高会因为操作系统过于频繁的调度反而降低性能：
# .env LOG_LEVEL='debug' GRPC_TRACE='all' GRPC_VERBOSITY='DEBUG' WITH_REDIS=1 + +CLUSTERING=2
// src/server.js
+const os = require('os');
+const cluster = require('cluster');
const express = require('express');
const { resolve } = require('path');
const { promisify } = require('util');
const initMiddlewares = require('./middlewares');
const initControllers = require('./controllers');
const initSchedules = require('./schedules');
const initRpc = require('./rpc');
const logger = require('./utils/logger');
// ...
async function bootstrap() {
// ...
}
// ...
-bootstrap();
+const useCluster = Boolean(process.env.CLUSTERING);
+
+if (useCluster && cluster.isMaster) {
+ const forkCount = parseInt(process.env.CLUSTERING) || os.cpus().length;
+
+ for (let i = 0, n = forkCount; i < n; i++) {
+ cluster.fork();
+ }
+
+ cluster.on('online', (worker) => {
+ logger.info(`> Worker ${worker.process.pid} is running`);
+ });
+
+ cluster.on('exit', (worker) => {
+ logger.info(`> Worker ${worker.process.pid} exited`);
+ process.exit(worker.process.exitCode);
+ });
+} else {
+ bootstrap();
+}再次测试 RPS：
$ # 对自己的服务器首页发起 RPS 测试 $ yarn autocannon -H 'Cookie: connect.sid=s%3As4C-tLD4Xf8q3zjmtQ3k4B62mTZZNzfw.OdVLDs08H1YCXyZXIBgRuzE%2FE%2FH1BwDH4ynxEBNlKkg' http://localhost:9000/ # ... Running 10s test @ http://localhost:9000/ 10 connections ┌─────────┬──────┬──────┬───────┬───────┬─────────┬─────────┬──────────┐ │ Stat │ 2.5% │ 50% │ 97.5% │ 99% │ Avg │ Stdev │ Max │ ├─────────┼──────┼──────┼───────┼───────┼─────────┼─────────┼──────────┤ │ Latency │ 4 ms │ 7 ms │ 14 ms │ 17 ms │ 7.77 ms │ 2.74 ms │ 44.46 ms │ └─────────┴──────┴──────┴───────┴───────┴─────────┴─────────┴──────────┘ ┌───────────┬────────┬────────┬─────────┬─────────┬─────────┬────────┬────────┐ │ Stat │ 1% │ 2.5% │ 50% │ 97.5% │ Avg │ Stdev │ Min │ ├───────────┼────────┼────────┼─────────┼─────────┼─────────┼────────┼────────┤ │ Req/Sec │ 1009 │ 1009 │ 1209 │ 1430 │ 1208.41 │ 117.95 │ 1009 │ ├───────────┼────────┼────────┼─────────┼─────────┼─────────┼────────┼────────┤ │ Bytes/Sec │ 970 kB │ 970 kB │ 1.16 MB │ 1.38 MB │ 1.16 MB │ 114 kB │ 970 kB │ └───────────┴────────┴────────┴─────────┴─────────┴─────────┴────────┴────────┘ Req/Bytes counts sampled once per second. 12k requests in 10.04s, 11.6 MB read
发现 RPS 均值已经达到 1208.41，并发量已稳达千级，符合期望。接下来再看一看数据库查询接口的 RPS 情况，测试 /api/shop：
$ # 对自己的服务器 /api/shop 发起 RPS 测试 $ yarn autocannon -H 'Cookie: connect.sid=s%3ArGA44wXyem3dChGhc4PTIgAnyUJ8Dj2N.7hd9jyemRgD8CskqEUSjTGSSl%2FguJsKaAdienAyO7O8' http://localhost:9000/api/shop # ... Running 10s test @ http://localhost:9000/api/shop 10 connections ┌─────────┬───────┬───────┬───────┬───────┬──────────┬────────┬──────────┐ │ Stat │ 2.5% │ 50% │ 97.5% │ 99% │ Avg │ Stdev │ Max │ ├─────────┼───────┼───────┼───────┼───────┼──────────┼────────┼──────────┤ │ Latency │ 15 ms │ 23 ms │ 41 ms │ 46 ms │ 24.18 ms │ 6.7 ms │ 85.78 ms │ └─────────┴───────┴───────┴───────┴───────┴──────────┴────────┴──────────┘ ┌───────────┬────────┬────────┬────────┬────────┬────────┬─────────┬────────┐ │ Stat │ 1% │ 2.5% │ 50% │ 97.5% │ Avg │ Stdev │ Min │ ├───────────┼────────┼────────┼────────┼────────┼────────┼─────────┼────────┤ │ Req/Sec │ 361 │ 361 │ 399 │ 441 │ 404.9 │ 26.06 │ 361 │ ├───────────┼────────┼────────┼────────┼────────┼────────┼─────────┼────────┤ │ Bytes/Sec │ 312 kB │ 312 kB │ 345 kB │ 381 kB │ 349 kB │ 22.5 kB │ 312 kB │ └───────────┴────────┴────────┴────────┴────────┴────────┴─────────┴────────┘ Req/Bytes counts sampled once per second. 4k requests in 10.05s, 3.49 MB read
/api/shop 的 RPS 均值为 404.9，已经接近单个 sqlite 数据库所能提供的并发上限，符合期望。
考虑到 Node.js 的 cluster 机制在调试与分析时会带来许多不便，找到对应的启动入口使用环境变量关闭 cluster 机制：
// package.json
{
"name": "13-debugging-and-profiling",
"version": "1.0.0",
"scripts": {
"start": "node -r ./scripts/env src/server.js",
- "start:inspect": "node --inspect-brk -r ./scripts/env src/server.js",
+ "start:inspect": "cross-env CLUSTERING='' node --inspect-brk -r ./scripts/env src/server.js",
- "start:profile": "0x -- node -r ./scripts/env src/server.js",
+ "start:profile": "cross-env CLUSTERING='' 0x -- node -r ./scripts/env src/server.js",
"start:prod": "cross-env NODE_ENV=production node -r ./scripts/env src/server.js",
"sequelize": "sequelize",
"sequelize:prod": "cross-env NODE_ENV=production sequelize",
"build:yup": "rollup node_modules/yup -o src/moulds/yup.js -p @rollup/plugin-node-resolve,@rollup/plugin-commonjs,rollup-plugin-terser -f umd -n 'yup'"
},
// ...
}本章源码
host1-tech/nodejs-server-examples - 13-debugging-and-profiling
更多阅读
从零搭建 Node.js 企业级 Web 服务器（零）：静态服务
从零搭建 Node.js 企业级 Web 服务器（一）：接口与分层
从零搭建 Node.js 企业级 Web 服务器（二）：校验
从零搭建 Node.js 企业级 Web 服务器（三）：中间件
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从零搭建 Node.js 企业级 Web 服务器（五）：数据库访问
从零搭建 Node.js 企业级 Web 服务器（六）：会话
从零搭建 Node.js 企业级 Web 服务器（七）：认证登录
从零搭建 Node.js 企业级 Web 服务器（八）：网络安全
从零搭建 Node.js 企业级 Web 服务器（九）：配置项
从零搭建 Node.js 企业级 Web 服务器（十）：日志
从零搭建 Node.js 企业级 Web 服务器（十一）：定时任务
从零搭建 Node.js 企业级 Web 服务器（十二）：远程调用
从零搭建 Node.js 企业级 Web 服务器（十三）：断点调试与性能分析
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