node 利用进程通信实现Cluster共享内存

node 利用进程通信实现Cluster共享内存

Node.js的标准API没有提供进程共享内存，然而通过IPC接口的send方法和对message事件的监听，就可以实现一个多进程之间的协同机制，通过通信来操作共享内存。

##IPC的基本用法：

// worker进程 发送消息

process.send(‘读取共享内存');

// master进程 接收消息 -> 处理 -> 发送回信

cluster.on('online', function (worker) {

// 有worker进程建立，即开始监听message事件

worker.on(‘message', function(data) {

// 处理来自worker的请求

// 回传结果

worker.send(‘result')

});

});

在Node.js中，通过send和on(‘message', callback)实现的IPC通信有几个特点。首先，master和worker之间可以互相通信，而各个worker之间不能直接通信，但是worker之间可以通过master转发实现间接通信。另外，通过send方法传递的数据，会先被JSON.stringify处理后再传递，接收后会再用JSON.parse解析。所以Buffer对象传递后会变成数组，而function则无法直接传递。反过来说，就是可以直接传递除了buffer和function之外的所有数据类型（已经很强大了，而且buffer和function也可以用变通的方法实现传递）。

基于以上特点，我们可以设计一个通过IPC来共享内存的方案：

1、worker进程作为共享内存的使用者，并不直接操作共享内存，而是通过send方法通知master进程进行写入(set)或者读取(get)操作。

2、master进程初始化一个Object对象作为共享内存，并根据worker发来的message，对Object的键值进行读写。

3、由于要使用跨进程通信，所以worker发起的set和get都是异步操作，master根据请求进行实际读写操作，然后将结果返回给worker（即把结果数据send给worker）。

##数据格式

为了实现进程间异步的读写功能，需要对通信数据的格式做一点规范。

首先是worker的请求数据：

requestMessage = {

isSharedMemoryMessage: true, // 表示这是一次共享内存的操作通信

method: ‘set', // or ‘get' 操作的方法

id: cluster.worker.id, // 发起操作的进程（在一些特殊场景下，用于保证master可以回信）

uuid: uuid, // 此次操作的（用于注册/调用回调函数）

key: key, // 要操作的键

value: value // 键对应的值（写入）

}

master在接到数据后，会根据method执行相应操作，然后根据requestMessage.id将结果数据发给对应的worker，数据格式如下：

responseMessage = {

isSharedMemoryMessage: true, // 标记这是一次共享内存通信

uuid: requestMessage.uuid, // 此次操作的唯一标示

value: value // 返回值。get操作为key对应的值，set操作为成功或失败

}

规范数据格式的意义在于，master在接收到请求后，能够将处理结果发送给对应的worker，而worker在接到回传的结果后，能够调用此次通信对应的callback，从而实现协同。

规范数据格式后，接下来要做的就是设计两套代码，分别用于master进程和worker进程，监听通信并处理通信数据，实现共享内存的功能。

##User类

User类的实例在worker进程中工作，负责发送操作共享内存的请求，并监听master的回信。

var User = function() {

var self = this;

self.__uuid__ = 0;

// 缓存回调函数

self.__getCallbacks__ = {};

// 接收每次操作请求的回信

process.on('message', function(data) {

if (!data.isSharedMemoryMessage) return;

// 通过uuid找到相应的回调函数

var cb = self.__getCallbacks__[data.uuid];

if (cb && typeof cb == 'function') {

cb(data.value)

}

// 卸载回调函数

self.__getCallbacks__[data.uuid] = undefined;

});

};

// 处理操作

User.prototype.handle = function(method, key, value, callback) {

var self = this;

var uuid = self.__uuid__++;

process.send({

isSharedMemoryMessage: true,

method: method,

id: cluster.worker.id,

uuid: uuid,

key: key,

value: value

});

// 注册回调函数

self.__getCallbacks__[uuid] = callback;

};

User.prototype.set = function(key, value, callback) {

this.handle('set', key, value, callback);

};

User.prototype.get = function(key, callback) {

this.handle('get', key, null, callback);

};

##Manager类

Manager类的实例在master进程中工作，用于初始化一个Object作为共享内存，并根据User实例的请求，在共享内存中增加键值对，或者读取键值，然后将结果发送回去。

var Manager = function() {

var self = thisUmDvY;

// 初始化共享内存

self.__sharedMemory__ = {};

// 监听并处理来自worker的请求

cluster.on('online', function(worker) {

worker.on('message', function(data) {

// isSharedMemoryMessage是操作共享内存的通信标记

if (!data.isSharedMemoryMessage) return;

self.handle(data);

});

});

};

Manager.prototype.handle = function(data) {

var self = this;

var value = this[data.method](data);

var msg = {

// 标记这是一次共享内存通信

isSharedMemoryMessage: true,

// 此次操作的唯一标示

uuid: data.uuid,

// 返回值

value: value

};

cluster.workers[data.id].send(msg);

};

// set操作返回ok表示成功

Manager.prototype.set = function(data) {

this.__sharedMemory__[data.key] = data.value;

return 'OK';

};

// get操作返回key对应的值

Manager.prototype.get = function(data) {

return this.__sharedMemory__[data.key];

};

##使用方法

if (cluster.isMaster) {

// 初始化Manager的实例

var sharedMemoryManager = new Manager();

// fork第一个worker

cluster.fork();

// 1秒后fork第二个worker

setTimeout(function() {

cluster.fork();

}, 1000);

} else {

// 初始化User类的实例

var sharedMemoryUser = new User();

if (cluster.worker.id == 1) {

// 第一个worker向共享内存写入一组数据，用a标记

sharedMemoryUser.set('a', [0, 1, 2, 3]);

}

if (cluster.worker.id == 2) {

// 第二个worker从共享内存读取a的值

sharedMemoryUser.get('a', function(data) {

console.log(data); // => [0, 1, 2, 3]

});

}

}

以上就是一个通过IPC通信实现的多进程共享内存功能，需要注意的是，这种方法是直接在master进程的内存里缓存数据，必须注意内存的使用情况，这里可以考虑加入一些简单的淘汰策略，优化内存的使用。另外，如果单次读写的数据比较大，IPC通信的耗时也会相应增加。

完整代码：https://github.com/x6doooo/sharedmemory

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