如何使用 Node.js Stream API 減少伺服器端記憶體消耗？

摘要：讓我們看一個示例，展示在記憶體消耗方面，採用流的編程思路帶來的巨大優越性。

本文分享自華為雲社區《使用 Node.js Stream API 減少伺服器端記憶體消耗的一個具體例子》，作者：Jerry Wang 。

HTTP 響應對象（上面代碼中的 res）也是一個可寫流。這意味著如果我們有一個表示 big.file 內容的可讀流，我們可以將這兩個相互連接起來，併在不消耗約 400 MB 記憶體的情況下獲得幾乎相同的結果。 Node 的 fs 模塊可以使用 createReadStream 方法為我們提供任何文件的可讀流。 我們可以將其通過管道傳遞給響應對象。

讓我們看一個示例，展示在記憶體消耗方面，採用流的編程思路帶來的巨大優越性。

我們先創建一個大文件：

const fs = require('fs');
const file = fs.createWriteStream('./big.file');
for(let i=0; i<= 1e6; i++) {
 file.write('this is a big file.\n');
}
file.end();

fs 模塊可用於使用流介面讀取和寫入文件。 在上面的示例中，我們通過一個迴圈寫入 100 萬行的可寫流，向該 big.file 寫入數據。

運行上面的代碼會生成一個大約 400 MB 的文件。

這是一個簡單的 Node Web 伺服器，旨在專門為 big.file 提供服務：

const fs = require('fs');
const server = require('http').createServer();
server.on('request', (req, res) => {
 fs.readFile('./big.file', (err, data) => {
 if (err) throw err;
 res.end(data);
  });
});
server.listen(8000);

啟動該伺服器，其消耗的初始記憶體為 8 MB 左右。

使用瀏覽器訪問伺服器之後，記憶體消耗躍升至 434.8 MB。

我們基本上將整個 big.file 內容放在記憶體中，然後再將其寫入響應對象。 這是非常低效的。

HTTP 響應對象（上面代碼中的 res）也是一個可寫流。 這意味著如果我們有一個表示 big.file 內容的可讀流，我們可以將這兩個相互連接起來，併在不消耗約 400 MB 記憶體的情況下獲得幾乎相同的結果。

Node 的 fs 模塊可以使用 createReadStream 方法為我們提供任何文件的可讀流。 我們可以將其通過管道傳遞給響應對象：

const fs = require('fs');
const server = require('http').createServer();
server.on('request', (req, res) => {
 const src = fs.createReadStream('./big.file');
 src.pipe(res);
});
server.listen(8000);

我們現在訪問上述重新實現過的伺服器，發現記憶體消耗量大大降低了。

這是因為，當客戶端請求該大文件時，我們一次將其流式傳輸一個塊，這意味著我們根本不會將其整個的龐大文件內容緩衝在記憶體中。 記憶體使用量增加了大約 25 MB，僅此而已。

我們可以把測試場景設計得更極端一些：用 500 萬行而不是 100 萬行重新生成 big.file，這將使文件超過 2 GB，這實際上大於 Node.js 中的預設緩衝區限制。

如果嘗試使用 fs.readFile 提供該文件，則預設情況下會出現 out of memory 的錯誤。

但是使用 fs.createReadStream，將 2 GB 的數據流式傳輸到請求者完全沒有問題，而且最重要的是，進程記憶體使用情況大致相同。

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