Node.js aslında ölçeklenebilirliği arttırıyor mu?

C10K Problemi hakkında okumuştum ve asıl nota asenkron sunucu giriş / çıkışını ifade eden kısım. http://www.kegel.com/c10k.html#aio

Bunun Node.js'nin sunucuda ne yaptığını çok fazla özetlediğine inanıyorum, iş parçacığı işinden sorumlu olmak yerine I / O kesmelerine (olaylara) dayanarak iş parçacıklarının kullanıcı isteklerini işleme koymasına izin vererek iş parçacıklarının sorumlu olduğunu bildirmek yerine tam işlemci işi. İş parçacığı başka şeylerle (tıkanmasız) devam edebilir ve bir işin ne zaman yapıldığı (örneğin bir dosya bulunduğunda veya bir video sıkıştırıldığında) haberdar edilebilir.

Bu daha sonra bir iş parçacığının soketler ve dolayısıyla sunucudaki kullanıcılar için daha "uygun" olduğu anlamına gelir.

Sonra bunu buldum: http://teddziuba.com/2011/10/straight-talk-on-event-loops.html

Buradaki yazar, olay odaklı çerçeve (kesintili iş parçacığı), iş parçacığı serbest bıraksa da, aslında bir CPU'nun yapması gereken iş miktarını azaltmadığını iddia ediyor! Buradaki mantık, eğer bir kullanıcı yüklediği bir videoyu sıkıştırmak isterse, CPU'nun hala bu işi yapması gerekiyor ve bunu yaparken engelliyor olacak (sadelik uğruna, burada paralelliğin unutacağı şekilde) daha iyi bilmek!).

Ben basit bir kodlayıcıyım, sunucu yöneticisi veya benzeri bir şey değil. Sadece bilmek istiyorum: Node.js 'bulut bilişim' tanrılarından bir hediye mi yoksa hepsi sıcak hava mı ve ölçeklenebilirliği artırarak şirketlerin zamandan ve / veya paradan tasarruf etmesini sağlamaz mı?

Çok teşekkürler.

Elbette herhangi bir CPU'ya bağlı iş CPU'yu kullanacak. İşlemciyi yazdığınız dil veya çerçevede ne olursa olsun engelleyecektir.

Node.js, CPU bağlı değil, G / Ç bağlantılı işiniz için idealdir. Yapabileceğim halde, Düğümde ağır kaldırma yapmazdım. Node.js , fibonacci sayı sunucuları gibi kurgusal olmayan veya hayal edilenleri değil gerçek sorunları çözer . “Sıcak hava” değil.

C10K makalesi uygulama detayları konusunda biraz güncel olmasa da, olaya dayalı eşzamanlılık (reaktör modeli) hala önleyici programlamaya göre bazı yönlerden üstündür. Örneğin, önleyici bir programlama modeli, GÇ engellenmiş durumdayken konuları programlayabilir. Bu, düğümün (ve Ruby'nin Etkinlik Makinesi ve Python's Twisted gibi diğer araçlarının) gerçek iş yaparken daha fazla zaman harcayarak ve daha az zaman engellemeyle daha iyi kullanılabilir döngüleri kullanmasını sağlar.

Çoklu okuma hala performansı artırıyor. Orijinal açıklama, çok çekirdekli varlığını göz önünde bulundurmadığından aptalcadır. Birden fazla çekirdeğiniz olduğu an, yivler artık yiv değildir. Onlar köprüler. Yoğun işleyen her uygulama, tek bir dişli uygulamadan daha fazla fayda sağlayacak.