简介
PM2 是一个 Node.js 进程管理工具,可以帮助你快速启动、停止、重启进程,以及做负载均衡等。除此之外,PM2 还支持分布式计算和分布式存储,可以将多个 Node.js 进程组织在一起,共同完成某些任务或者存储数据。
在本文中,我们将介绍如何使用 PM2 实现 Node.js 进程的分布式计算和分布式存储,以及注意事项和示例代码。
分布式计算
PM2 支持一种叫做 Cluster Mode 的模式,可以在一个进程中创建多个 Node.js 实例,每个实例都可以在不同的 CPU 核上运行。
启动 Cluster Mode
要开启 Cluster Mode,需要使用以下命令:
pm2 start app.js -i max
其中,app.js
是你要启动的 Node.js 应用程序的入口文件,-i max
表示使用所有可用的 CPU 核,也可以指定使用特定的 CPU 核数,如 -i 4
表示使用 4 个 CPU 核。
当成功启动 Cluster Mode 后,可以通过以下命令检查运行状态:
pm2 list
结果中会显示所有运行的应用程序以及它们的状态和 PID(进程 ID)。
分布式计算示例
下面是一个简单的使用 Cluster Mode 实现分布式计算的示例代码:
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可以看到,这段代码首先判断当前进程是否为主进程,如果是,则根据 CPU 核数创建相应数量的工作进程,并监听工作进程的退出事件,如果有工作进程退出,则自动创建一个新的工作进程。
如果不是主进程,则在工作进程中处理业务逻辑,这里使用了一个计算斐波那契数列的函数作为计算密集型的业务逻辑。
运行这段代码后,可以看到输出了所有工作进程的 PID 和计算结果:
Worker 84438 started Worker 84439 started Worker 84441 started Worker 84440 started Worker 84438 finished in 3298ms with result: 102334155 Worker 84439 finished in 3299ms with result: 102334155 Worker 84440 finished in 3301ms with result: 102334155 Worker 84441 finished in 3302ms with result: 102334155
注意事项
使用 Cluster Mode 时,需要注意以下几点:
- 单个进程的内存限制仍然适用,因此需要合理控制每个工作进程的内存使用;
- 工作进程之间需要共享一些数据,可以通过 IPC(进程间通信)来实现;
- 如果要在工作进程之间共享变量,需要使用第三方模块,如
cluster-service
,避免发生竞争问题; - Cluster Mode 对一些细节的处理还不够完善,需要仔细测试和调试。
分布式存储
PM2 支持一种叫做 Keymetrics 的模式,可以将多个 Node.js 进程的数据存储在 Keymetrics 平台的 Redis 数据库中,实现分布式存储。
配置 Keymetrics
要使用 Keymetrics 模式,首先需要在 Keymetrics 平台上创建一个账户,并创建一个应用程序。
然后,在你的 Node.js 项目中安装 Keymetrics 相关的 npm 模块:
npm i --save pm2 pm2-io pmx keymetrics/pm2-redis
接着,在项目中引入 pm2-io
模块并使用 init
方法初始化:
const pmx = require('pmx'); const io = require('pm2-io').init();
然后,在 pm2.json
中配置 Keymetrics 相关信息:
-- -------------------- ---- ------- - ------- -- ------- --------- --------- --------- ------------ -- -------- ----- --------------------- ------- ------ ----- -------------- - ---------- ---- -- ------ - ------------ ------------------------------------------------------------------ -- ----------------- - ----------- ------------ - --- --------- -- -
其中,REDIS_URL
是 Keymetrics 平台提供的 Redis 数据库地址和端口号。
最后,使用以下命令启动你的应用程序:
pm2 start pm2.json --env production
分布式存储示例
下面是一个简单的使用 Keymetrics 实现分布式存储的示例代码:
-- -------------------- ---- ------- ----- --- - --------------- ----- -- - ------------------------- ----- ------ - ----------------------------------------------------- ----- ----- - -- -- --- --------------- -- ------------------- ----- ----- ---- - ----- -- -- - ----- ----- - ----------- ----- ------------ ----- ------ - -------------- ----- --- --------------- -- - ----------------------- ------------------------------ ------------------ --- -- - -- ----- - ------------------- - ---- - ------------------- -------------------- -------- -- ------------ - -------- ---- ------- ------------ - ---------- --- --- -------------- -- -------
可以看到,这段代码使用 Redis 客户端将计算结果存储在名为 results
的哈希表中,键名是 result-<worker_id>
,键值是计算结果。其中,<worker_id>
是当前工作进程的 ID。
运行这段代码后,可以在 Keymetrics 平台上看到相关的监控数据和存储数据。
注意事项
使用 Keymetrics 模式时,需要注意以下几点:
- Keymetrics 平台需要付费使用并且速度较慢,不适合要求高速响应的应用程序;
- 存储在 Redis 中的数据可能会因 Redis 故障或网络故障而丢失,需要备份;
- Redis 存储的单个键值对大小不能超过 512 MB,需要注意数据大小;
- Redis 存储的性能和可靠性需要根据具体情况调整。
总结
使用 PM2 实现分布式计算和分布式存储可以帮助我们充分利用多核 CPU 和分布式存储的优势,提高应用程序的性能和可扩展性。但是,需要注意相应的注意事项,以确保应用程序的稳定性和可靠性。
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