Node.js 性能优化实战技巧

性能瓶颈分析

使用内置工具

# 启动性能分析
node --inspect app.js

# 生成 CPU 性能分析
node --prof app.js
node --prof-process isolate-*.log > profile.txt

第三方工具

• clinic.js: 综合性能诊断
• 0x: 火焰图分析
• node-inspector: 调试和性能分析

内存优化

1. 避免内存泄漏

// ❌ 全局变量积累
global.cache = []

// ✅ 使用 Map 并设置上限
const cache = new Map()
const MAX_SIZE = 1000
if (cache.size > MAX_SIZE) {
  cache.clear()
}

2. 流式处理大文件

// ❌ 一次性加载
const data = fs.readFileSync("large-file.txt")

// ✅ 流式处理
const stream = fs.createReadStream("large-file.txt")
stream.on("data", chunk => {
  process(chunk)
})

3. 使用 Buffer 优化

// 预分配 Buffer
const buffer = Buffer.allocUnsafe(1024)

并发处理

1. 使用 Worker Threads

const { Worker } = require("worker_threads")

const worker = new Worker("./worker.js", {
  workerData: { /* 大数据 */ }
})

worker.on("message", result => {
  console.log(result)
})

2. Cluster 模块

const cluster = require("cluster")
const os = require("os")

if (cluster.isMaster) {
  const cpus = os.cpus().length
  for (let i = 0; i < cpus; i++) {
    cluster.fork()
  }
} else {
  require("./app.js")
}

数据库优化

1. 连接池

const mysql = require("mysql2/promise")
const pool = mysql.createPool({
  host: "localhost",
  user: "root",
  password: "password",
  database: "mydb",
  waitForConnections: true,
  connectionLimit: 10
})

2. 查询缓存

const cache = new Map()

async function query(sql) {
  if (cache.has(sql)) {
    return cache.get(sql)
  }
  const result = await db.query(sql)
  cache.set(sql, result)
  setTimeout(() => cache.delete(sql), 60000)
  return result
}

I/O 优化

1. 批量操作

// ❌ 逐个写入
files.forEach(file => {
  fs.writeFileSync(file, data)
})

// ✅ 批量处理
Promise.all(files.map(file => fs.promises.writeFile(file, data)))

2. 使用异步 API

始终使用异步版本避免阻塞事件循环。

网络优化

1. 启用 Gzip 压缩

const compression = require("compression")
app.use(compression())

2. 静态资源缓存

app.use("/static", express.static("public", {
  maxAge: "1d",
  etag: true
}))

监控与告警

• PM2: 进程管理和监控
• New Relic: 应用性能监控
• Prometheus + Grafana: 指标可视化

性能优化是一个持续过程，需要不断监测和改进！