| 导读 | Node.js不适合处理耗时操作是一直存在的问题，为此Node.js提供了三种解决方案。子进程、子线程、 Libuv线程池,前两种是开发效率比较高的，因为我们只需要写js。但是也有些缺点.执行js的成本,虽然可以间接使用Libuv线程池，但是受限于Node.js提供的API,无法利用c/c++层提供的解决方案(内置或业界的)。 |
我们可以尝试第三种解决方案。直接通过N-API使用Libuv线程池。下面我们看看这么做。N-API提供了几个API。
napi_create_async_work // 创建一个worr，但是还没有执行 napi_delete_async_work // 释放上面创建的work的内存 napi_queue_async_work // 往Libuv提交一个work napi_cancel_async_work // 取消Libuv中的任务，如果已经在执行则无法取消
接下来我们看看如何通过N-API使用Libuv线程池。首先看看js层。
const { submitWork } = require('./build/Release/test.node');
submitWork((sum) => {
console.log(sum)
})
js提交一个任务，然后传入一个回调。接着看看N-API的代码。
napi_value Init(napi_env env, napi_value exports) {
napi_value func;
napi_create_function(env,
NULL,
NAPI_AUTO_LENGTH,
submitWork,
NULL,
&func);
napi_set_named_property(env, exports, "submitWork", func);
return exports;
}
NAPI_MODULE(NODE_GYP_MODULE_NAME, Init)
首先定义导出的函数，接着看核心逻辑。
定义一个结构体保存上下文
struct info
{
int sum; // 保存计算结果
napi_ref func; // 保存回调
napi_async_work worker; // 保存work对象
};
提交任务到Libuv
static napi_value submitWork(napi_env env, napi_callback_info info) {
napi_value resource_name;
napi_status status;
size_t argc = 1;
napi_value args[1];
struct info data = {0, nullptr, nullptr};
struct info * ptr = &data;
status = napi_get_cb_info(env, info, &argc, args, NULL, NULL);
if (status != napi_ok) {
goto done;
}
napi_create_reference(env, args[0], 1, &ptr->func);
status = napi_create_string_utf8(env,"test", NAPI_AUTO_LENGTH, &resource_name);
if (status != napi_ok) {
goto done;
}
// 创建一个work，ptr保存的上下文会在work函数和done函数里使用
status = napi_create_async_work(env, nullptr, resource_name, work, done, (void *) ptr, &ptr->worker);
if (status != napi_ok) {
goto done;
}
// 提及work到Libuv
status = napi_queue_async_work(env, ptr->worker);
done:
napi_value ret;
napi_create_int32(env, status == napi_ok ? 0 : -1, &ret);
return ret;
}
执行上面的函数，任务就会被提交到Libuv线程池了。
Libuv子线程执行任务
void work(napi_env env, void* data) {
struct info *arg = (struct info *)data;
printf("doing...\n");
int sum = 0;
for (int i = 0; i < 10; i++) {
sum += i;
}
arg->sum = sum;
}
很简单，计算几个数。并且保存结果。
回调js
void done(napi_env env, napi_status status, void* data) {
struct info *arg = (struct info *)data;
if (status == napi_cancelled) {
printf("cancel...");
} else if (status == napi_ok) {
printf("done...\n");
napi_value callback;
napi_value global;
napi_value result;
napi_value sum;
// 拿到结果
napi_create_int32(env, arg->sum, &sum);
napi_get_reference_value(env, arg->func, &callback);
napi_get_global(env, &global);
// 回调js
napi_call_function(env, global, callback, 1, &sum, &result);
// 清理
napi_delete_reference(env, arg->func);
napi_delete_async_work(env, arg->worker);
}
}
并且执行后，我们看到输出了45。接下来我们分析大致的过程。首先我呢看看ThreadPoolWork，ThreadPoolWork是对Libuv work的封装。
class ThreadPoolWork {
public:
explicit inline ThreadPoolWork(Environment* env) : env_(env) {
CHECK_NOT_NULL(env);
}
inline virtual ~ThreadPoolWork() = default;
inline void ScheduleWork();
inline int CancelWork();
virtual void DoThreadPoolWork() = 0;
virtual void AfterThreadPoolWork(int status) = 0;
Environment* env() const { return env_; }
private:
Environment* env_;
uv_work_t work_req_;
};
类的定义很简单，主要是封装了uv_work_t。我们看看每个函数的意义。DoThreadPoolWork和AfterThreadPoolWork是虚函数，由子类实现，我们一会看子类的时候再分析。我们看看ScheduleWork
void ThreadPoolWork::ScheduleWork() {
env_->IncreaseWaitingRequestCounter();
int status = uv_queue_work(
env_->event_loop(),
&work_req_,
// Libuv子线程里执行的任务函数
[](uv_work_t* req) {
ThreadPoolWork* self = ContainerOf(&ThreadPoolWork::work_req_, req);
self->DoThreadPoolWork();
},
// 任务处理完后的回调
[](uv_work_t* req, int status) {
ThreadPoolWork* self = ContainerOf(&ThreadPoolWork::work_req_, req);
self->env_->DecreaseWaitingRequestCounter();
self->AfterThreadPoolWork(status);
});
CHECK_EQ(status, 0);
}
ScheduleWork是负责给Libuv提交任务的函数。接着看看CancelWork。
int ThreadPoolWork::CancelWork() {
return uv_cancel(reinterpret_cast(&work_req_));
}
直接调用Libuv的函数取消任务。看完父类，我们看看子类的定义，子类在N-API里实现。
class Work : public node::AsyncResource, public node::ThreadPoolWork {
private:
explicit Work(node_napi_env env,
v8::Local async_resource,
v8::Local async_resource_name,
napi_async_execute_callback execute,
napi_async_complete_callback complete = nullptr,
void* data = nullptr)
: AsyncResource(env->isolate,
async_resource,
*v8::String::Utf8Value(env->isolate, async_resource_name)),
ThreadPoolWork(env->node_env()),
_env(env),
_data(data),
_execute(execute),
_complete(complete) {
}
~Work() override = default;
public:
static Work* New(node_napi_env env,
v8::Local async_resource,
v8::Local async_resource_name,
napi_async_execute_callback execute,
napi_async_complete_callback complete,
void* data) {
return new Work(env, async_resource, async_resource_name,
execute, complete, data);
}
// 释放该类对象的内存
static void Delete(Work* work) {
delete work;
}
// 执行用户设置的函数
void DoThreadPoolWork() override {
_execute(_env, _data);
}
void AfterThreadPoolWork(int status) override {
// 执行用户设置的回调
_complete(env, ConvertUVErrorCode(status), _data);
}
private:
node_napi_env _env;
// 用户设置的数据，用于保存执行结果等
void* _data;
// 执行任务的函数
napi_async_execute_callback _execute;
// 任务处理完的回调
napi_async_complete_callback _complete;
};
在Work类我们看到了虚函数DoThreadPoolWork和AfterThreadPoolWork的实现，没有太多逻辑。最后我们看看N-API提供的API的实现。
napi_status napi_create_async_work(napi_env env,
napi_value async_resource,
napi_value async_resource_name,
napi_async_execute_callback execute,
napi_async_complete_callback complete,
void* data,
napi_async_work* result) {
v8::Local context = env->context();
v8::Local resource;
if (async_resource != nullptr) {
CHECK_TO_OBJECT(env, context, resource, async_resource);
} else {
resource = v8::Object::New(env->isolate);
}
v8::Local resource_name;
CHECK_TO_STRING(env, context, resource_name, async_resource_name);
uvimpl::Work* work = uvimpl::Work::New(reinterpret_cast(env),
resource,
resource_name,
execute,
complete,
data);
*result = reinterpret_cast(work);
return napi_clear_last_error(env);
}
napi_create_async_work本质上是对Work的简单封装，创建一个Work并返回给用户。
napi_delete_async_work
napi_status napi_delete_async_work(napi_env env, napi_async_work work) {
CHECK_ENV(env);
CHECK_ARG(env, work);
uvimpl::Work::Delete(reinterpret_cast(work));
return napi_clear_last_error(env);
}
napi_delete_async_work用于任务执行完后释放Work对应的内存。
napi_queue_async_work
napi_status napi_queue_async_work(napi_env env, napi_async_work work) {
CHECK_ENV(env);
CHECK_ARG(env, work);
napi_status status;
uv_loop_t* event_loop = nullptr;
status = napi_get_uv_event_loop(env, &event_loop);
if (status != napi_ok)
return napi_set_last_error(env, status);
uvimpl::Work* w = reinterpret_cast(work);
w->ScheduleWork();
return napi_clear_last_error(env);
}
napi_queue_async_work是对ScheduleWork的封装，作用是给Libuv线程池提交任务。
napi_cancel_async_work
napi_status napi_cancel_async_work(napi_env env, napi_async_work work) {
CHECK_ENV(env);
CHECK_ARG(env, work);
uvimpl::Work* w = reinterpret_cast(work);
CALL_UV(env, w->CancelWork());
return napi_clear_last_error(env);
}
napi_cancel_async_work是对CancelWork的封装，即取消Libuv线程池的任务。我们看到一层层套，没有太多逻辑，主要是要符合N-API的规范。
总结：通过N-API提供的API，使得我们不再受限于Nod.js本身提供的一些异步接口(使用Libuv线程池的接口)，而是直接使用Libuv线程池，这样我们不仅可以自己写c/c++，还可以复用业界的一些解决方案解决Node.js里的一些耗时任务。
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本文地址：//q13zd.cn/libuv-node-js.html编辑：王婷，审核员：逄增宝
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