Node.js 应用故障排查手册 —— 利用 CPU 分析调优吞吐量

楔子

在我们想要新上线一个 Node.js 应用之前，尤其是技术栈切换的第一个 Node.js 应用，由于担心其在线上的吞吐量表现，肯定会想要进行性能压测，以便对其在当前的集群规模下能抗住多少流量有一个预估。本案例实际上正是在这样的一个场景下，我们想要上线 Node.js 技术栈来做前后端分离，那么刨开后端服务的响应 QPS，纯使用 Node.js 进行的模板渲染能有怎么样的表现，这是大家非常关心的问题。

本书首发在 Github，仓库地址：https://github.com/aliyun-node/Node.js-Troubleshooting-Guide，云栖社区会同步更新。

优化过程

集群在性能压测下反映出来的整体能力其实由单机吞吐量就可以测算得知，因此这次的性能压测采用的 4 核 8G 内存的服务器进行压测，并且页面使用比较流行的 ejs 进行服务端渲染，进程数则按照核数使用 PM2 启动了四个业务子进程来运行。

I. 开始压测

完成这些准备后，使用阿里云提供的 PTS 性能压测工具进行压力测试，此时大致单机 ejs 模板渲染的 QPS 在 200 左右，此时通过 Node.js 性能平台 监控可以看到四个子进程的 CPU 基本都在 100%，即 CPU 负载达到了瓶颈，但是区区 200 左右的 QPS 显然系统整体渲染非常的不理想。</