Nodejs笔记(5)——异步编程

本文深入探讨NodeJS中的异步编程概念,解释回调机制如何实现异步操作,以及JS单线程环境下异步任务的实际执行流程。通过具体代码示例,揭示setTimeout等函数如何创造平行线程,使主进程继续执行,最终在适当时机调用回调函数。

回调

NodeJS 最大的卖点——事件机制和异步 IO,对开发者并不是透明的。开发者需要按异步方式编写代码才用得上这个卖点,而这一点也遭到了一些 NodeJS 反对者的抨击。但不管怎样,异步编程确实是 NodeJS 最大的特点,没有掌握异步编程就不能说是真正学会了 NodeJS。本章将介绍与异步编程相关的各种知识。

在代码中,异步编程的直接体现就是回调。异步编程依托于回调来实现,但不能说使用了回调后程序就异步化了。我们首先可以看看以下代码。

function heavyCompute(n, callback) {
    var count = 0,
        i, j;

    for (i = n; i > 0; --i) {
        for (j = n; j > 0; --j) {
            count += 1;
        }
    }

    callback(count);
}

heavyCompute(10000, function (count) {
    console.log(count);
});

console.log('hello');

-- Console ------------------------------
100000000
hello

可以看到,以上代码中的回调函数仍然先于后续代码执行。JS 本身是单线程运行的,不可能在一段代码还未结束运行时去运行别的代码,因此也就不存在异步执行的概念。

但是,如果某个函数做的事情是创建一个别的线程或进程,并与JS主线程并行地做一些事情,并在事情做完后通知 JS 主线程,那情况又不一样了。我们接着看看以下代码。

setTimeout(function () {
    console.log('world');
}, 1000);

console.log('hello');

-- Console ------------------------------
hello
world

这次可以看到,回调函数后于后续代码执行了。如同上边所说,JS 本身是单线程的,无法异步执行,因此我们可以认为 setTimeout 这类 JS 规范之外的由运行环境提供的特殊函数做的事情是创建一个平行线程后立即返回,让 JS 主进程可以接着执行后续代码,并在收到平行进程的通知后再执行回调函数。除了 setTimeout、setInterval 这些常见的,这类函数还包括 NodeJS 提供的诸如 fs.readFile 之类的异步 API。

另外,我们仍然回到 JS 是单线程运行的这个事实上,这决定了 JS 在执行完一段代码之前无法执行包括回调函数在内的别的代码。也就是说,即使平行线程完成工作了,通知 JS 主线程执行回调函数了,回调函数也要等到 JS 主线程空闲时才能开始执行。以下就是这么一个例子。

function heavyCompute(n) {
    var count = 0,
        i, j;

    for (i = n; i > 0; --i) {
        for (j = n; j > 0; --j) {
            count += 1;
        }
    }
}

var t = new Date();

setTimeout(function () {
    console.log(new Date() - t);
}, 1000);

heavyCompute(50000);

-- Console ------------------------------
8520

可以看到,本来应该在1秒后被调用的回调函数因为 JS 主线程忙于运行其它代码,实际执行时间被大幅延迟

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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