Node.js 集群 - 最佳工作人员数量

Question

我有 4 个核心并根据this example 运行此代码：

var cluster = require('cluster');
var http = require('http');
var numCPUs = require('os').cpus().length;

var id = 0;
if (cluster.isWorker) {
    id = cluster.worker.id;
}

var iterations = 1000000000;
console.time('Function #' + id);
for (var i = 0; i < iterations; i++) {
    var test = 0;
}
console.timeEnd('Function #' + id);

if (cluster.isMaster) {
    // Fork workers.
    for (var i = 0; i < numCPUs; i++) {
        cluster.fork();
    }
}

有了 4 个 fork（上面的代码），我得到了：

函数#0：1698.801ms

函数#1：3282.679ms

函数#4：3290.384ms

函数#3：3425.090ms

函数 #2：3424.922ms

用 3 个叉子，我得到了：

函数#0：1695.155ms

函数#2：1822.867ms

函数#3：2444.156ms

函数#1：2606.680ms

用 2 个叉子，我得到了：

函数#0：1684.929ms

函数 #1：1682.897 毫秒

函数#2：1686.123ms

我不明白这些结果。 1 fork/core 不是 最佳 数字吗？在这里我看到 4 叉并不比 2 叉好。

Answer 1

我的猜测是您的硬件实际上只有 2 个物理内核。但是，由于hyper-threading (HT)，操作系统会说存在 4 个（逻辑）内核。

您代码中的工作人员将一个（物理）核心完全占用，这是 HT 无法很好处理的事情，因此让所有 4 个逻辑核心都处于忙碌状态时的性能会比只保留 2 个时更差物理内核繁忙。

我的硬件（四核，即 4 个物理核心和 8 个逻辑核心）显示相同的模式：

• 8 名工人：

  Function #5: 926ms
  Function #3: 916ms
  Function #1: 928ms
  Function #4: 895ms
  Function #7: 934ms
  Function #6: 905ms
  Function #8: 928ms
  Function #2: 928ms
  

• 4 名工人：

  Function #3: 467ms
  Function #2: 467ms
  Function #1: 473ms
  Function #4: 472ms
  

也就是说，如果您的工作人员受 I/O 限制（大多数 Node 应用程序都是），那么使工作人员数量等于硬件中逻辑内核数量的经验法则仍然有意义。

如果您真的想执行繁重的阻塞计算，请为每个工作人员计算一个物理核心。