資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：要解決此問題，請對上述處理程序進行一些小修改，以使用函數(shù)的異步版本以上基準測試與你的應用程序的異步版本的一個新的運行結果好極了你的應用程序現(xiàn)在每秒大約提供個請求，大約是同步哈希生成的倍，此外，平均延遲從之前的秒降至僅超過秒。
輕松分析Node.js應用程序
有許多第三方工具可用于分析Node.js應用程序，但在許多情況下，最簡單的選擇是使用Node.js內(nèi)置的分析器，內(nèi)置的分析器使用V8內(nèi)部的分析器，在程序執(zhí)行期間定期對堆棧進行采樣，它將這些樣本的結果以及重要的優(yōu)化事件（如jit編譯）記錄為一系列tick：
code-creation,LazyCompile,0,0x2d5000a337a0,396,"bp native array.js:1153:16",0x289f644df68,~ code-creation,LazyCompile,0,0x2d5000a33940,716,"hasOwnProperty native v8natives.js:198:30",0x289f64438d0,~ code-creation,LazyCompile,0,0x2d5000a33c20,284,"ToName native runtime.js:549:16",0x289f643bb28,~ code-creation,Stub,2,0x2d5000a33d40,182,"DoubleToIStub" code-creation,Stub,2,0x2d5000a33e00,507,"NumberToStringStub"
在過去，你需要V8源代碼才能解釋tick，幸運的是，最近在Node.js 4.4.0中引入了一些工具，可以方便地使用這些信息而無需從源代碼多帶帶構建V8，讓我們看看內(nèi)置的分析器如何幫助提供對應用程序性能的深入了解。
為了說明tick分析器的使用，我們將使用一個簡單的Express應用程序，我們的應用程序將有兩個處理程序，一個用于向我們的系統(tǒng)添加新用戶：
app.get("/newUser", (req, res) => {
let username = req.query.username || "";
const password = req.query.password || "";
username = username.replace(/[!@#$%^&*]/g, "");
if (!username || !password || users.username) {
return res.sendStatus(400);
}
const salt = crypto.randomBytes(128).toString("base64");
const hash = crypto.pbkdf2Sync(password, salt, 10000, 512, "sha512");
users[username] = { salt, hash };
res.sendStatus(200);
});
另一個用于驗證用戶身份驗證嘗試：
app.get("/auth", (req, res) => {
let username = req.query.username || "";
const password = req.query.password || "";
username = username.replace(/[!@#$%^&*]/g, "");
if (!username || !password || !users[username]) {
return res.sendStatus(400);
}
const { salt, hash } = users[username];
const encryptHash = crypto.pbkdf2Sync(password, salt, 10000, 512, "sha512");
if (crypto.timingSafeEqual(hash, encryptHash)) {
res.sendStatus(200);
} else {
res.sendStatus(401);
}
});
請注意，這些不是推薦的處理程序，用于在Node.js應用程序中對用戶進行身份驗證，僅用于說明目的，你通常不應該嘗試設計自己的加密身份驗證機制，使用現(xiàn)有的，經(jīng)過驗證的身份驗證解決方案要好得多。
現(xiàn)在假設我們已經(jīng)部署了我們的應用程序，用戶抱怨請求的延遲很高，我們可以使用內(nèi)置的分析器輕松運行應用程序：
NODE_ENV=production node --prof app.js
并使用ab（ApacheBench）在服務器上加點負荷：
curl -X GET "http://localhost:8080/newUser?username=matt&password=password" ab -k -c 20 -n 250 "http://localhost:8080/auth?username=matt&password=password"
并得到一個ab輸出：
Concurrency Level: 20 Time taken for tests: 46.932 seconds Complete requests: 250 Failed requests: 0 Keep-Alive requests: 250 Total transferred: 50250 bytes HTML transferred: 500 bytes Requests per second: 5.33 [#/sec] (mean) Time per request: 3754.556 [ms] (mean) Time per request: 187.728 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 1.05 [Kbytes/sec] received ... Percentage of the requests served within a certain time (ms) 50% 3755 66% 3804 75% 3818 80% 3825 90% 3845 95% 3858 98% 3874 99% 3875 100% 4225 (longest request)
從這個輸出中，我們看到我們每秒只能處理大約5個請求，平均請求往返只需不到4秒。在實際示例中，我們可以代表用戶請求在許多函數(shù)中執(zhí)行大量工作，但即使在我們的簡單示例中也是如此，編譯正則表達式、生成隨機salt、從用戶密碼生成唯一哈希，或者在Express框架內(nèi)部，時間可能會損失。
由于我們使用--prof選項運行我們的應用程序，因此在與本地應用程序運行相同的目錄中生成了一個tick文件，它的格式應為isolate-0xnnnnnnnnnnnn-v8.log（其中n為數(shù)字）。
為了理解這個文件，我們需要使用與Node.js二進制文件捆綁在一起的tick處理器，要運行處理器，請使用--prof-process標志：
node --prof-process isolate-0xnnnnnnnnnnnn-v8.log > processed.txt
在你喜歡的文本編輯器中打開processed.txt將為你提供一些不同類型的信息，該文件被分解為多個部分，這些部分再次被語言分解，首先，我們查看匯總部分，并查看：
[Summary]:
ticks total nonlib name
79 0.2% 0.2% JavaScript
36703 97.2% 99.2% C++
7 0.0% 0.0% GC
767 2.0% Shared libraries
215 0.6% Unaccounted
這告訴我們收集的所有樣本中有97％發(fā)生在C++代碼中，當查看處理輸出的其他部分時，我們應該最關注用C++完成的工作（而不是JavaScript），考慮到這一點，我們接下來找到[C++]部分，其中包含有關哪些C++函數(shù)占用最多CPU時間的信息，并查看：
