Node.js 多进程

Node.js项目开启多进程的2种方案 当node项目只部署一个单进程单实例时,遇到异常发生后程序会崩溃,此时杀掉进程在重启单这段时间会导致服务不能正常使用,这显然会影响用户体验。所以需要以多进程的模式去部署应用,这样当某一个进程发生异常重启时,此时有其他请求被接受后,其他进程依旧可以对外提供服务,当然前提是你的应用不能够异常多的数不过来。 阅读详情
const fs = require('fs');
const child_process = require('child_process');
 
for(var i=0; i<3; i++) {
    var workerProcess = child_process.exec('node support.js '+i, function (error, stdout, stderr) {
        if (error) {
            console.log(error.stack);
            console.log('Error code: '+error.code);
            console.log('Signal received: '+error.signal);
        }
        console.log('stdout: ' + stdout);
        console.log('stderr: ' + stderr);
    });
 
    workerProcess.on('exit', function (code) {
        console.log('子进程已退出,退出码 '+code);
    });

Node 提供了 child_process 模块来创建子进程,方法有:

  • exec - child_process.exec 使用子进程执行命令,缓存子进程的输出,并将子进程的输出以回调函数参数的形式返回。

  • spawn - child_process.spawn 使用指定的命令行参数创建新进程。

  • fork - child_process.fork 是 spawn()的特殊形式,用于在子进程中运行的模块,如 fork('./son.js') 相当于 spawn('node', ['./son.js']) 。与spawn方法不同的是,fork会在父进程与子进程之间,建立一个通信管道,用于进程之间的通信。

node.js之多进程 介绍 NodeJS的JavaScript运行在单个进程的单个线程上,一个JavaScript执行进程只能利用一个CPU核心, 而如今大多数CPU均为多核CPU,为了充分利用CPU资源,Node提供了child_process和cluster模块来实现多进程以及进程管理。 我们这里将根据Master-Worker模式,搭建一个简单的服务器集群来充分利用多核CPU资源,探索进程间通信、负载均衡等知识。... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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