Node.js Worker 线程：多线程并行计算

使用 worker_threads 模块创建独立线程，实现 CPU 密集型任务的并行处理。 · 难度：入门 · +15XP

为什么需要 Worker 线程？

Node.js 主线程是单线程的，当执行 CPU 密集型任务（如大量计算、图像处理、JSON 解析）时会阻塞事件循环。Worker 线程允许你在独立线程中运行 JavaScript 代码，与主线程通过消息传递通信。

主线程创建 Worker

// main.js
const { Worker } = require('worker_threads');
function runWorker(workerData) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    const worker = new Worker('./worker.js', { workerData });
    
    worker.on('message', resolve);
    worker.on('error', reject);
    worker.on('exit', (code) => {
      if (code !== 0) reject(new Error(Worker 退出码 ${code}));
    });
  });
}
async function main() {
  const result = await runWorker(42);
  console.log('Worker 返回:', result);
}
main();

Worker 线程代码

// worker.js
const { parentPort, workerData } = require('worker_threads');

// 执行耗时计算
function fibonacci(n) {
  return n < 2 ? n : fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}
const result = fibonacci(workerData);
parentPort.postMessage(result);

共享内存 (SharedArrayBuffer)

对于大数据，可以使用 SharedArrayBuffer 在线程间共享内存，避免序列化开销。

const { Worker } = require('worker_threads');

const sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(4);
const view = new Int32Array(sharedBuffer);
view[0] = 0;
const worker = new Worker('./shared-worker.js', { workerData: sharedBuffer });
// 等待 worker 修改
setTimeout(() => {
  console.log('共享值:', view[0]); // 可能已更新
}, 100);

练习提示

右侧代码模拟了一个计算斐波那契数列的 Worker。尝试修改 workerData 为 45 并观察主线程是否被阻塞。然后创建多个 Worker 同时计算不同数值，对比总耗时。