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2.nodejs原理&源码赏析(7)Node.js中的源码压缩事件循环,定时器和process.nextTick
3.NodeJS Imagemin
4.NodeJS 服务 Docker 镜像极致优化指北
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nodejs原理&源码赏析(7)Node.js中的事件循环,定时器和process.nextTick
事件循环是源码压缩Node.js的核心机制,确保了其非阻塞I/O模型的源码压缩实现。尽管JavaScript在Node.js中是源码压缩单线程运行的,它却能利用系统内核的源码压缩智能照相馆 源码多线程特性处理并发任务。Node.js在开始执行时初始化事件循环,源码压缩处理脚本文件或REPL环境中的源码压缩异步调用。事件循环通过检查异步I/O、源码压缩定时器和process.nextTick调用,源码压缩然后进入各个阶段,源码压缩处理回调函数。源码压缩每个阶段维护一个先进先出的源码压缩回调队列,处理与阶段相关操作后执行队列中的源码压缩回调,直至队列为空或达到最大函数执行数量。源码压缩wow548源码系统操作回调、定时器和处理关闭回调的阶段各有功能。setImmediate()与setTimeout()相似,但执行顺序受调用上下文影响,setImmediate()在I/O周期中通常优先执行。process.nextTick()则在当前操作执行后立即执行回调,不受事件循环阶段限制,但需谨慎使用以防阻塞事件循环。
NodeJS Imagemin
imagemin是常用的NodeJS压缩库,支持多种插件,包括有损和无损压缩。其用法简单直接,但安装过程中可能出现一些问题,特别是2020最新导航源码在 CentOS 系统上。
在安装过程中,首先安装imagemin本身,这通常不会出现问题。接着,安装用于压缩PNG的插件imagemin-pngquant时,会遇到依赖底层读写PNG的跨平台库libpng-dev的错误。在CentOS上,可以使用rpm -qa |grep libpng命令检查该库是否已安装,如果没有,则需要通过yum install libpng-devel进行安装。
安装libpng-dev之后,再次尝试安装imagemin-pngquant,仍会遇到错误“Error: pngquant failed to build, make sure that libpng-dev is installed”。进一步的jdk源码缓存行排查发现,问题可能是由yum安装的libpng-devel版本过低,不兼容pngquant-bin提供的源码版本所导致的。
解决这一问题有两种方法。第一种是升级libpng-devel的版本,但这并非推荐做法,因为这可能会依赖于GLIBC版本,而GLIBC是Linux系统底层API,几乎所有运行库都依赖于它,并且它提供了许多必要的功能实现。这种升级操作可能会导致严重问题。第二种方法是手动安装pngquant(一个使用C语言编写的PNG压缩开源库),在CentOS中,需要先安装epel-release包,然后通过yum安装pngquant。单页免费源码安装完成之后,使用pngquant --version查看版本信息,并在pngquant-bin的安装代码中去除编译安装失败时终止进程的逻辑,发布一个名为pngquant-bin-no-exit的npm包。
接着,对于依赖pngquant-bin-no-exit的插件imagemin-pngquant,同样需要创建一个名为imagemin-pngquant-no-exit的npm包,这样可以避免安装原始的imagemin-pngquant。最后,引入imagemin-pngquant-no-exit进行使用即可。
对于其他imagemin插件安装失败时,同样可以采用上述方法解决,例如用于压缩JPG的imagemin-mozjpeg插件。这些插件通常依赖于特定的C语言编写的压缩库,如mozjpeg,与PNG压缩插件不同。另外,mozjpeg不能通过yum安装,需要下载源代码进行编译安装。编译完成后,可以在/opt/mozjpeg/bin目录下找到对应的二进制可执行文件。
虽然整个安装过程可能没有完全成功,但通过上述步骤,可以确保程序的正常运行。只需对引入的代码稍作修改即可。
NodeJS 服务 Docker 镜像极致优化指北
在开发一个腾讯文档全品类通用的 HTML 动态服务时,为了方便各品类接入的生成与部署,考虑使用 Docker 的方式来固定服务内容,统一进行制品版本的管理。以下是在服务 Docker 化过程中积累的优化经验。
通常初学者会这样编写项目的 Dockerfile,构建,打包,上传一气呵成,但镜像状态显示,一个简单的 node web 服务体积居然达到了惊人的 1.3 个 G。首先,镜像体积过大必然会对镜像的拉取和更新速度造成影响,集成体验会变差。其次,项目上线后,同时在线的测试环境实例可能成千上万,这样的容器内存占用成本对于任何一个项目都是无法接受的。
发现问题后,我开始研究 Docker 的优化方案,准备给我的镜像动手术了。
对代码本身体积进行优化,避免使用 tsc 打包生成 es5 后就直接运行,而是使用 Webpack + babel 降级并压缩 Typescript 源码。梳理 npm 包的 dependencies 与 devDependencies 依赖,去除不是必要存在于运行时的依赖,方便生产环境使用 npm install --production 安装依赖。
减小依赖的操作系统的大小,考虑尽可能去除 Linux 下不需要的各类工具库,选取更轻量级的 Linux 发行版系统,如 node:-alpine。
利用 Docker 的分级构建特性,首先在完整版镜像下进行依赖安装,之后运行生产环境,使用 alpine 版本作为基础镜像,编译完成后的源码通过 --from 参数获取到处于 build 任务内的文件。
在保证速度的前提下,考虑构建体积优化,优先保证构建时间,其次在不影响时间的情况下,尽可能的缩小构建缓存体积。
避免使用进程守护,利用 Docker 本身和基于 Docker 的编排程序提供崩溃重启和日志记录功能,无需使用额外应用实现。
日志持久化存储,通过 Docker Manager Volume 将数据写到宿主物理机器上,或者利用云日志服务托管,如腾讯云 CLS。
选择 Kubernetes 的 Deployment 或 StatefulSet 控制器,Deployment 用于部署无状态服务,StatefulSet 用于部署有状态服务。
镜像优化后的结果是镜像体积达到了 倍左右的优化效果,最终被压缩到 M 以内。优化不仅仅体现在体积数据上,更在于架构设计层面上的转变,将服务面向容器化云服务。