面试题：Node.js 文件系统高并发批量操作与性能优化

Question

假设你需要在Node.js中对一个包含大量文件（比如10万个小文件）的目录进行批量读取操作，并对读取到的内容进行一些复杂的处理（例如正则表达式匹配、数据转换等）。请设计一个高效的方案，利用Node.js的特性（如事件循环、集群等）来优化性能，避免因高并发操作导致内存溢出或系统响应过慢。要求详细描述实现思路，并给出关键代码片段及性能优化分析。

Answer 1

实现思路

1. 分块读取：为避免一次性读取大量文件导致内存溢出，采用分块读取文件的方式。每次读取文件的一部分，处理完后再读取下一部分。
2. 利用事件循环：Node.js基于事件驱动和非阻塞I/O，这使得在读取文件和处理数据时可以高效利用事件循环。在文件读取操作发起后，Node.js不会等待操作完成，而是继续执行其他任务，当文件读取完成后，通过回调函数处理数据。
3. 集群（Cluster）：考虑到多核CPU的利用，使用Node.js的Cluster模块开启多个工作进程，每个进程负责处理一部分文件，充分利用多核CPU资源提高整体处理速度。

关键代码片段

1. 使用fs.createReadStream分块读取文件

const fs = require('fs');
const path = require('path');

function processFile(filePath) {
    return new Promise((resolve, reject) => {
        const readStream = fs.createReadStream(filePath, {
            encoding: 'utf8',
            highWaterMark: 1024 * 1024 // 每次读取1MB
        });
        let data = '';
        readStream.on('data', (chunk) => {
            data += chunk;
            // 在这里进行复杂处理，例如正则表达式匹配
            // 假设处理函数为 complexProcess
            complexProcess(data);
        });
        readStream.on('end', () => {
            resolve();
        });
        readStream.on('error', (err) => {
            reject(err);
        });
    });
}

2. 使用cluster模块开启多个工作进程

const cluster = require('cluster');
const os = require('os');
const { promisify } = require('util');
const fs = require('fs');
const path = require('path');

if (cluster.isMaster) {
    const cpuCount = os.cpus().length;
    for (let i = 0; i < cpuCount; i++) {
        cluster.fork();
    }
    cluster.on('exit', (worker, code, signal) => {
        console.log(`worker ${worker.process.pid} died`);
        cluster.fork();
    });
} else {
    async function readDir(dirPath) {
        const files = await promisify(fs.readdir)(dirPath);
        const filePaths = files.map(file => path.join(dirPath, file));
        for (const filePath of filePaths) {
            await processFile(filePath);
        }
    }
    readDir('/your/directory/path');
}

性能优化分析

1. 分块读取：减少了内存占用，每次只在内存中处理一部分文件内容，避免因一次性读取大量文件内容导致内存溢出。
2. 事件循环：非阻塞I/O操作允许在等待文件读取的同时执行其他任务，提高了CPU的利用率，使系统在高并发场景下能够更高效地处理任务，避免响应过慢。
3. 集群（Cluster）：通过开启多个工作进程，充分利用多核CPU资源，将文件处理任务分散到不同的进程中并行执行，显著提高了整体的处理速度，减少了处理10万个小文件所需的总时间。