node js 从零学习(1)

本文介绍Node.js,一个基于Chrome JavaScript运行时的平台,适用于构建快速且可扩展的网络应用。它采用事件驱动、非阻塞I/O模型,适合运行数据密集型实时应用。文章还探讨了Node.js的优点,如速度、RESTful API支持、单线程模型、非阻塞IO、V8虚拟机、事件驱动架构和广泛应用。同时,也讨论了其劣势,包括默认不支持多核和服务器集群的问题,以及如何通过cluster模块、node-http-proxy和nginx负载均衡等技术进行解决。

知识点

什么是node js

Node.js是一个Javascript运行环境(runtime)。实际上它是对Google V8引擎进行了封装。V8引 擎执行Javascript的速度非常快,性能非常好。Node.js对一些特殊用例进行了优化,提供了替代的API,使得V8在非浏览器环境下运行得更好。
Node.js是一个基于Chrome JavaScript运行时建立的平台, 用于方便地搭建响应速度快、易于扩展的网络应用。Node.js 使用事件驱动, 非阻塞I/O 模型而得以轻量和高效,非常适合在分布式设备上运行数据密集型的实时应用。
创始人:Ryan Dalh,创建时间:2009年 ps:10年打磨一把兵器 ,虽然没有其它语言时间长,但是也是经历了时间洗礼

node js 的优点

  1. 一个字快
    但相对耗费内存 有人测试过一个百万级并发测试,未经优化的情况下1M链接消耗了16G的内存
  2. restful API
  3. 单线程
    有些人对单线程和多线程了解不是很清楚,甚至认为单线程一定没有多线程好,给大家举个例子来描述中餐馆和肯德基完美的诠释了个中区别,我们可以把中餐馆看作多线程,我们去点餐,服务人员很多(多线程),人多我们催菜的时候,不同的服务人员多会说我帮你催下,但其实不解决问题,上菜速度还是取决于后厨制作的速度,而肯德基大家也不陌生了可以理解为一个典型的单线程,只有一个点餐窗口,我们只需要进去排队点单后在旁边等下就好,食物上来的速度很快,因为后厨人员效率高。
  4. 非阻塞IO
  5. V8虚拟机
  6. 事件驱动
  7. 可以对任务进行并行处理 (解决大数量请求阻塞问题)
  8. 应用广泛,开发桌面应用,electron框架,使JS 脱离浏览器环境…

NodeJs劣势及解决方式

  1. 默认不支持多核,但可以用cluster解决
  2. 默认不支持服务器集群,node-http-proxy可以进行解决
    服务器集群就是指将很多服务器集中起来一起进行同一种服务,在客户端看来就像是只有一个服务器。集群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度,也可以用多个计算机做备份,从而使得任何一个机器坏了整个系统还是能正常运行。
  3. 使用nginx做负载均衡,静态的由nginx处理,动态的由NodeJs处理
  4. forever或者node-cluster实现灾难恢复

框架的选择

  • Express:完善、稳定、文档全、社区大
  • Koa:超前
  • Hapi:复杂(一个简单的HelloWorld都需要进行很多的堆砌,适合做复杂又大型的项目)
计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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