JAVA高级面试进阶训练营视频教程

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　　1.异常处理

　　在我们进行代码开发的时候，异常的捕获处理是一个不能忽略的话题，那么怎么才能捕获到node中的异常呢？或许你最先想到的是try/catch的使用，如下例：

var http = require('http')
var opts = {
　　host: 'sfnsdkfjdsnk.com',
　　port: 80,
　　path: '/'
}
try {
　　http.get(opts, function(res) {
　　　　console.log('Will this get called?')
　　})
}
catch (e) {
　　console.log('Will we catch an error?')
}

　　在回答上面代码是否能完成任务之前，我们先做个分析。node采用的是非堵塞的I/O操作，在上面的代码中我调用http.get()，向他传入了一个回调函数，当I/O操作完成的时候回调函数将会被触发。然而，http.get()触发一个回调函数之后就会成功的返回，在执行GET操作过程中的异常是不能被try/catch捕获到的。因为在node中产生了异常向外报告的时候，我们已经离开了javascript的调用堆栈，javascript已经去处理别的事件去了。说的简单点，上面的try/catch是为http.get()准备的，不是为他里面的function(res){}回调函数准备的。然而http.get()是不会发生异常的，他只负责触发function(res){}回调函数，但是回调函数的执行域已经超出了try/catch。

　　那么有办法捕获到回调函数里面的异常吗？答案是使用异常事件。

var http = require('http')
var opts = {
　　host: 'dskjvnfskcsjsdkcds.net',
　　port: 80,
　　path: '/'
}
var req = http.get(opts, function(res) {
　　console.log('This will never get called')
})
req.on('error', function(e) {
　　console.log('Got that pesky error trapped')
})

　　

　　2.多进程开发

　　在前面的课程中，我们已经了解到node是单线程的，他只使用一个cpu去工作。但是现在多核的处理器那么多，合理的利用多个cpu工作可以大大提高程序的效率，要是不能有效利用服务器资源那不是很可惜。那有没有办法让node也利用服务器上的多个cpu呢，答案是可以使用集群（cluster）技术把多个工作委托给多个子进程去做。node会在其他进程创建当前程序的拷贝。每一个子进程都有些特殊的能力，比如可以和其他进程共享一个socket连接。在使用集群技术的时候，需要创建一个主进程和多个子进程，主进程不负责对具体请求的处理，他只负责工作任务的分配，具体的工作都是交给子进程去处理的。

　　让我们来看一个例子：

var cluster = require('cluster');
var http = require('http');
var numCPUs = require('os').cpus().length;
if (cluster.isMaster) {
　　// Fork workers.
　　for (var i = 0; i < numCPUs; i++) {
　　　　cluster.fork();
　　}
　　cluster.on('death', function(worker) {
　　　　console.log('worker ' + worker.pid + ' died');
　　　　cluster.fork();
　　});
} else {
　　// Worker processes have a http server.
　　http.Server(function(req, res) {
　　　　res.writeHead(200);
　　　　res.end("hello world\n");
　　}).listen(8000);
}

　　通过上面代码，我们使用os模块获取cpu的个数，使用cluster模块创建一个master进程，根据cpu的个数使用cluster.fork()创建相应个数的工作进程，工作进程共享同一个http服务。一个工作进程的错误，不会影响其他工作进程的正常工作。我们使用cluster.on('death', function(worker){}，检测工作进程的消亡，一个工作进程消亡以后创建一个全新的工作进程。

 

　　在学会使用cluster创建主进程和工作进程之后，我们来学习如何实现他们之间的通信。看下例：

var cluster = require('cluster');
var http = require('http');
var numCPUs = require('os').cpus().length;
var rssWarn = (12 * 1024 * 1024), heapWarn = (10 * 1024 * 1024);
if(cluster.isMaster) {
　　for(var i=0; i<numCPUs; i++) {
　　　　var worker = cluster.fork();
　　　　worker.on('message', function(m) {
　　　　　　if (m.memory) {
　　　　　　　　if(m.memory.rss > rssWarn) {
　　　　　　　　　　console.log('Worker ' + m.process + ' using too much memory.')
　　　　　　　　}
　　　　　　}
　　　　})
　　}
} else {
　　//Server
　　http.Server(function(req,res) {
　　　　res.writeHead(200);
　　　　res.end('hello world\n')
　　}).listen(8000)

　　//Report stats once a second
　　setInterval(function report(){
　　　　process.send({memory: process.memoryUsage(), process: process.pid});
　　}, 1000)
}

　　主进程中，使用worker.on('message', function(m) {...})来监听来自工作进程传递的信息。工作进程使用setInterval函数间隔性的调用process.send()，向主进程汇报之间的情况。

 　　如果一些工作进程耗时太长，或者已经没有响应，我们如何关闭它呢，来看下例：

var cluster = require('cluster');
var http = require('http');
var numCPUs = require('os').cpus().length;
var rssWarn = (50 * 1024 * 1024), heapWarn = (50 * 1024 * 1024);
var workers = {}
if(cluster.isMaster) {
　　for(var i=0; i<numCPUs; i++) {
　　　　createWorker()
　　}
　　setInterval(function() {
　　　　var time = new Date().getTime()
　　　　for(pid in workers) {
　　　　　　if(workers.hasOwnProperty(pid) && workers[pid].lastCb + 5000 < time) {
　　　　　　　　console.log('Long running worker ' + pid + ' killed')
　　　　　　　　workers[pid].worker.kill()
　　　　　　　　delete workers[pid]
　　　　　　　　createWorker()
　　　　　　}
　　　　}
　　}, 1000)
} else {
　　//Server
　　http.Server(function(req,res) {
　　　　//mess up 1 in 200 reqs
　　　　if (Math.floor(Math.random() * 200) === 4) {
　　　　　　console.log('Stopped ' + process.pid + ' from ever finishing')
　　　　　　while(true) { continue }
　　　　}
　　　　res.writeHead(200);
　　　　res.end('hello world from ' + process.pid + '\n')
　　}).listen(8000)

　　//Report stats once a second
　　setInterval(function report(){
　　　　process.send({cmd: "reportMem", memory: process.memoryUsage(), process: process.pid})
　　}, 1000)
}

function createWorker() {
　　var worker = cluster.fork()
　　console.log('Created worker: ' + worker.pid)
　　//allow boot time
　　workers[worker.pid] = {worker:worker, lastCb: new Date().getTime()-1000}
　　worker.on('message', function(m) {
　　　　if(m.cmd === "reportMem") {
　　　　　　workers[m.process].lastCb = new Date().getTime()
　　　　　　if(m.memory.rss > rssWarn) {
　　　　　　　　console.log('Worker ' + m.process + ' using too much memory.')
　　　　　　}
　　　　}
　　})
}

　　答案就是需要我们在主线程中去关闭它。

　　上面的例子中，我们故意用下面的代码

if (Math.floor(Math.random() * 200) === 4) {
    console.log('Stopped ' + process.pid + ' from ever finishing')
    while(true) { continue }
}

让程序有机会堵塞工作进程，这样主进程就有机会得到一个超时的工作进程，从而关闭它了。