Node.js 程序的运行可能会受 CPU 或输入输出操作的限制而十分缓慢。从 CPU 角度看，程序运行缓慢的典型原因之一就是未经优化的「热点路径」（一段经常被访问的代码）。从输入输出角度看，程序运行速度的局限可能是受底层操作系统影响，也可能是出于 Node 本身的故障。更或者，一个运行缓慢的程序可能跟 Node 本身没有任何关系，问题在于外部资源，比如数据库查询或是 API 调用缓慢，未经过优化处理。

在本文中，我们将重点识别并优化代码库中会导致 CPU 繁重运行的操作。同时，将探讨生产应用的配置文件，分析并作出可提高运作效率的改动。

由于 Node 的单线程性质，避免繁重的 CPU 负载对服务器来说尤为重要。因为在 CPU 上消耗的时间会占用响应其他请求的时间。如果你注意到自己的应用响应速度缓慢，而且 CPU 在这个过程中始终占用率较高，分析你的程序有助于找出瓶颈，并且使程序恢复快速运行的状态。

##分析应用

复制生产环境中出现的缓慢程序问题非常难解决，而且十分耗时。值得庆幸的是，你不需要亲自做这些了。你可以在生产服务器上收集配置文件数据，然后离线分析。下面让我们来看一下几种分析方法。

##1、使用内核级工具

首先，你可以使用内核级工具，比如 DTrace（Solaris, BSD），perf(Linux)，或者 XPerf（Windows），从运行的进程中收集堆栈跟踪信息，然后生成。内核级分析对运行中的进程影响最小。火焰图是根据调用栈生成的支持放大缩小查看的向量图形。来自 Netflix 公司的 Yunong Xiao 针对 Linux 系统中 perf，发表过超赞的和，帮助你加深对该技术的了解。如果你想在生产程序中保持高吞吐量，可以参考使用这种方法。

###2、使用 V8 分析器

另一个选项是直接使用 。这种方式会与程序共享进程，因此它会影响程序性能。基于这个原因，请只在你遇到此类问题时运行 V8 分析器来捕获相关输出。该方法的好处是：你可以使用 Chrome 的所有分析工具，结合其输出结果（包括火焰图），对程序进行调查。

请运行以下代码来测试你的程序：

npm install v8-profiler --save

之后，在你的程序中添加以下代码：

const profiler = require('v8-profiler')const fs = require('fs')var profilerRunning = falsefunction toggleProfiling () {  if (profilerRunning) {    const profile = profiler.stopProfiling()    console.log('stopped profiling')    profile.export()      .pipe(fs.createWriteStream('./myapp-'+Date.now()+'.cpuprofile'))      .once('error',  profiler.deleteAllProfiles)      .once('finish', profiler.deleteAllProfiles)    profilerRunning = false    return  }  profiler.startProfiling()  profilerRunning = true  console.log('started profiling')}process.on('SIGUSR2', toggleProfiling)

只要你发送 SIGUSR2 信号到此进程，它就会开始分析。再次发送一个 SIGUSR2 信号可以停止分析（代码如下）。

kill -SIGUSR2 [pid]

该进程的分析结果将被写入到当前工作路径的文件中（请确保该路径可被写入）。由于这是一个可编程接口，你可以随意触发它（使用 web endpoint，IPC，等等）。如果你对程序在何时变得缓慢有预感，你可以在任一时期触发该接口。建立自动触发对避免持续监看程序是非常有用的，但是它要求你对捕获时间以及捕获时长有预测性认知。

一旦已经收集好配置文件数据，将它到Chrome开发工具中，开始吧！

##3、使用进程管理器

尽管直接使用 V8 分析器是非常有效且可定制的，但是它会进入你的代码库，并且会向项目添加又一项你可能不想要的依赖性条件。一种替代方式就是使用进程管理器，它可以在你需要分析时，用各种工具将你的程序包装起来。一种可选的工具是来自 StrongLoop 的 SLC 命令行工具。

首先，运行npm install strongloop –g，然后运行以下代码：

slc start [/path/to/app]

上述代码会在进程管理器中启动你的程序，你可以按需提取 CPU 分析数据。要想验证并获取应用程序 id，请运行：

slc ctl

你将得到与下面类似的运行结果：

Service ID: 1Service Name: my-sluggish-appEnvironment variables:    Name      Value    NODE_ENV  productionInstances:    Version  Agent version  Debugger version  Cluster size  Driver metadata     5.0.1       2.0.2            1.0.0             1             N/AProcesses:        ID      PID   WID  Listening Ports  Tracking objects?  CPU profiling?  Tracing?  Debugging?    1.1.61022  61022   0    1.1.61023  61023   1     0.0.0.0:3000

定位应用的进程 id。在此例中，id 为1.1.61023。现在我们就能在任意时间开始分析了，运行如下代码即可：

slc ctl cpu-start 1.1.61023

当我们觉得已经捕获到了迟滞行为，就可以运行以下代码来停止分析器：

slc ctl cpu-stop 1.1.61023

以下代码将写文件至硬盘：

CPU profile written to `node.1.1.61023.cpuprofile`, load into Chrome Dev Tools

好啦，就是这样。你可以像在 V8 分析器里那样把文件加载到 Chrome 里面进一步分析。

##作出正确决定

在本文中，笔者展示了三种在 Node 中捕获生产环境下 CPU 使用量的方式。那么，你应该选用哪一种呢？下面是一些帮助你缩小决策范围的想法：

1. 我需要分析很长一段时间：使用内核级工具。
2. 我想用 Chrome 开发工具：使用 V8 分析器或者过程管理器。
3. 我想捕获应用中的特定行为：使用 V8 分析器。
4. 我不想影响到程序性能：使用内核级程序
5. 我希望我不用挨个测试文件来获取程序分析信息：使用过程管理器。

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