面试题：Node.js中自定义数据编码解码实现及性能优化

实现思路

数据结构设计：
- 分析特殊格式数据的特点，比如如果数据包含多种类型字段，可设计一个对象结构。例如假设数据包含一个整数类型的ID、一个字符串类型的名称和一个布尔类型的状态。可以设计如下JavaScript对象结构：
```
const data = {
    id: 123,
    name: 'example',
    status: true
};
```

编码算法：

序列化：将JavaScript对象转换为紧凑的二进制格式。可以使用Node.js的Buffer对象。例如，先确定每个字段的固定长度表示。假设ID用4字节（32位整数），名称用长度前缀（2字节表示长度）加上字符串内容，布尔值用1字节表示。

function encode(data) {
    const idBuffer = Buffer.alloc(4);
    idBuffer.writeUInt32BE(data.id, 0);
    const nameBuffer = Buffer.from(data.name);
    const nameLengthBuffer = Buffer.alloc(2);
    nameLengthBuffer.writeUInt16BE(nameBuffer.length, 0);
    const statusBuffer = Buffer.from([data.status? 1 : 0]);
    const resultBuffer = Buffer.concat([idBuffer, nameLengthBuffer, nameBuffer, statusBuffer]);
    return resultBuffer;
}

解码算法：

反序列化：从二进制数据恢复为JavaScript对象。

function decode(buffer) {
    const id = buffer.readUInt32BE(0);
    const nameLength = buffer.readUInt16BE(4);
    const name = buffer.slice(6, 6 + nameLength).toString('utf8');
    const status = buffer.readUInt8(6 + nameLength) === 1;
    return {
        id,
        name,
        status
    };
}

性能优化

减少内存占用：
- 复用Buffer：尽量复用已有的Buffer对象，避免频繁创建新的Buffer。例如在编码时，可以预先分配一个足够大的Buffer，然后逐步填充数据，而不是多次调用Buffer.concat。
- 使用Typed Arrays：对于数值类型数据，使用Typed Arrays（如Uint8Array，Uint32Array等）代替普通数组，Typed Arrays在内存布局上更加紧凑。
提高编解码速度：
- 优化算法：避免不必要的循环和操作。例如在编码和解码过程中，对固定长度字段的读取和写入操作可以直接使用Buffer的方法，而不是通过循环逐字节处理。
- 缓存常用操作：如果有一些重复的操作，如计算字符串长度等，可以缓存结果，避免重复计算。
- 并行处理：如果数据量较大，可以考虑使用Node.js的多线程（如worker_threads模块）或分布式计算的方式，并行处理编解码任务，提高整体速度。

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面试题：Node.js中自定义数据编码解码实现及性能优化

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性能优化