首先安装async包

用到的有http、cluster包

http和cluster都会node自带的包,无需安装

1:创建cluster.js,代码如下,更具cpu创建多个进程

var cluster = require("cluster");
var http = require("http");
var numCPUs = require('os').cpus().length;

if(cluster.isMaster){

console.log("[master] " + "start master......");

var data = 0;

for(var i=0; i<numCPUs; i++){

var work_process = cluster.fork();

}

cluster.on("listening", function(worker, address){

console.log("[master] " + "listening: worker "+worker.id + ", pid:"+worker.process.pid + ",Address:" + address.address + ":" + address.port);

});

cluster.on("exit", function(worker, code, signal){

console.log('worker ' + worker.process.pid + ' died');

});

}else{

http.createServer(function(req, res){

console.log("worker" + cluster.worker.id);

res.end("worker" + cluster.worker.id);

}).listen(30001);

}

执行该文件会看到有多个进程现在

2:创建httpClient.js用来请求刚才创建的30001端口的服务

var http = require("http");

var options = {

hostname: 'localhost',

port: 30001,

path: '/',

method: 'GET'

};

module.exports = function(callback){

var req = http.request(options, function(res) {

res.on('data', function (chunk) {

callback(chunk.toString());

});

});

req.on('error', function(e) {

console.log('problem with request: ' + e.message);

});

req.end();

};

3:创建test.js测试同步跑多个请求,最后统计出各个进程走的请求数量

var async = require("async");
var httpClient = require("./httpClient");

var sum = 10;
var t = {"1":0, "2":0,"3":0, "4":0};
var c=0;

for(var i=0; i<sum; i++){
    async.series([
        function(cb){
            httpClient(function(str){
                if(str === "worker1")
                    t["1"] = parseInt(t["1"] || 0) + 1;
                if(str === "worker2")
                    t["2"] = parseInt(t["2"] || 0) + 1;
                if(str === "worker3")
                    t["3"] = parseInt(t["3"] || 0) + 1;
                if(str === "worker4")
                    t["4"] = parseInt(t["4"] || 0) + 1;
                cb();
            });
        }
    ], function(err, result){
        if(err){
            console.log(err);
        }
        c++;
        if(c == sum){
            console.log(t);
        }
    });
}

其中Express和cluster结合使用

创建clusterMaster.js

var http = require("http");
var cluster = require("cluster");
var numCPUs = require("os").cpus().length;

var workerList = [];
function createWorker(){
  var worker = cluster.fork();
  worker.on("message", function(data){
    console.log("the worker " + worker.id + "|" + worker.process.pid + " accept data: " + JSON.stringify(data));
    if(data.type && data.type === "broadcast"){
      workerList.forEach(function(wk){
        wk.send(data.body);
      });
    }
  });
  return worker;
};

if(cluster.isMaster){
  console.log("master process start...");
  for (var i = 0; i < numCPUs; i++) {
        workerList.push(createWorker());

  }
  cluster.on('listening',function(worker, address){
     console.log("A worker with #" + worker.id + " pid " + worker.process.pid +
        " is now connected to " + address.address + ":" + address.port);
  });
  cluster.on('exit', function(worker, code, signal) {
    console.log('worker ' + worker.process.pid + ' died');
    process.nextTick(function(){ cluster.fork(); });
  });
}else{
  require("./app.js");
}

以上cluster的功能就完成了,在app.js中添加监听message

process.on("message", function(data){
  console.log("the process %s accept data: %s", process.pid, JSON.stringify(data));
});

在路由方法这种可以实现发送消息到master,master在.on("message")中收到消息后做操作

process.send({type: "broadcast", body:"ssssssss"});

以上就是node下cluster和express结合实现合理利用CPU

node cluster模块的使用和测试的更多相关文章

  1. node cluster模块,仿多线程并发调用,

    worker.js var cluster = require('cluster')function fibo(n) { return n == 0 ? 0 : n > 1 ? fibo(n - ...

  2. Node.js的cluster模块——Web后端多进程服务

    众所周知,Node.js是单线程的,一个单独的Node.js进程无法充分利用多核.Node.js从v0.6.0开始,新增cluster模块,让Node.js开发Web服务时,很方便的做到充分利用多核机 ...

  3. 【nodejs原理&源码赏析(4)】深度剖析cluster模块源码与node.js多进程(上)

    [摘要] 集群管理模块cluster浅析 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 一. 概述 cluster模块是node.js中用于实现和管理 ...

  4. 【nodejs原理&源码赏析(4)】深度剖析cluster模块源码与node.js多进程(上)

    目录 一. 概述 二. 线程与进程 三. cluster模块源码解析 3.1 起步 3.2 入口 3.3 主进程模块master.js 3.4 子进程模块child.js 四. 小结 示例代码托管在: ...

  5. 【nodejs原理&源码赏析(6)】深度剖析cluster模块源码与node.js多进程(下)

    [摘要] cluster模块详解 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 阅读本章需要先阅读本系列前两章内容预热一下. 一. 引言 前两篇博文中 ...

  6. 【nodejs原理&源码赏析(6)】深度剖析cluster模块源码与node.js多进程(下)

    目录 一. 引言 二.server.listen方法 三.cluster._getServer( )方法 四.跨进程通讯工具方法Utils 五.act:queryServer消息 六.轮询调度Roun ...

  7. Node.js模块

    每一个Node.js都是一个Node.js模块,包括JavaScript文件(.js).JSON文本文件(.json)和二进制模块文件(.node). mymodul.js function Hell ...

  8. Node.cluster

    nodejs是一个单进程单线程的引擎,只能利用到单个cpu进行计算,面对当今服务器性能的提高,cpu的利用率显然对node应有的性能大打折扣,面对这个问题,cluster应运而生. cluster介绍 ...

  9. Nodejs cluster模块深入探究

    由表及里 HTTP服务器用于响应来自客户端的请求,当客户端请求数逐渐增大时服务端的处理机制有多种,如tomcat的多线程.nginx的事件循环等.而对于node而言,由于其也采用事件循环和异步I/O机 ...

随机推荐

  1. Redis源码阅读-Adlist双向链表

    Redis源码阅读-链表部分- 链表数据结构在Adlist.h   Adlist.c Redis的链表是双向链表,内部定义了一个迭代器. 双向链表的函数主要是链表创建.删除.节点插入.头插入.尾插入. ...

  2. php实现等比例不失真缩放上传图片的方法

    本文实例分析了php实现等比例不失真缩放上传图片的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 有时上传图片时因为图片太大了,不仅占用空间,消耗流量,而且影响浏(图片的尺寸大小不一).下面分享一种等比例不失 ...

  3. 写出完美的snprintf

    平时公司的代码安全扫描会给出不安全代码的告警,其中会检查代码中间的strcpy和sprintf函数,而要求使用strncpy和snprintf.今天我们讨论一下怎样写出完美的snprintf. snp ...

  4. Android拍照生成缩略图

    在Android 2.2版本中,新增了一个ThumbnailUtils工具类来是实现缩略图,此工具类的功能是强大的,使用是简单,它提供了一个常量和三个方法.利用这些常数和方法,可以轻松快捷的实现图片和 ...

  5. 自定义circleindicator

    在此申明,并不是自己写的,只是为了方便日后使用 我使用的circleindicator是从大神的gitHub中弄来的, 使用如下: 一.在配置中导入 compile 'me.relex:circlei ...

  6. [Sdoi2014]数数[数位dp+AC自动机]

    3530: [Sdoi2014]数数 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 834  Solved: 434[Submit][Status][ ...

  7. CAFFE学习笔记(一)Caffe_Example之训练mnist

    0.参考文献 [1]caffe官网<Training LeNet on MNIST with Caffe>; [2]薛开宇<读书笔记4学习搭建自己的网络MNIST在caffe上进行训 ...

  8. Amr and Chemistry

    C. Amr and Chemistry time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard ...

  9. (转)深入理解Java内存模型之系列篇

    原文地址: http://blog.csdn.net/ccit0519/article/details/11241403 深入理解Java内存模型(一)——基础 并发编程模型的分类 在并发编程中,我们 ...

  10. 数据处理 数据入数据库 与 Excel

    Python  数据处理   中间数据 Excel   团队交流分工   低的沟通成本    数据入数据库 如postgresql