Node.js简单入门前传
1.什么是NodeJS
简单的说 Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript。
Node.js 是一个基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台。
Node.js是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境，基于Google的V8引擎（Google的Chrome浏览器使用的JavaScript执行环境），
V8引擎执行Javascript的速度非常快，性能非常好。
2.为什么选择NodeJS
如果你是一个前端程序员，你不懂得像PHP、Python或Ruby等动态编程语言，然后你想创建自己的服务，那么Node.js是一个非常好的选择。
Node.js 是运行在服务端的 JavaScript，如果你熟悉Javascript，那么你将会很容易的学会Node.js。
当然，如果你是后端程序员，想部署一些高性能的服务，那么学习Node.js也是一个非常好的选择。
3.NodeJS的特点
我们先来看看NodeJS官网上的介绍：
Node.js is a platform built on Chrome's JavaScript runtime for easily building fast, scalable network applications. Node.js uses an event-driven, non-blocking I/O model that makes it lightweight and efficient, perfect for data-intensive real-time applications that run across distributed devices.
其特点为：
1. 它是一个Javascript运行环境
2. 依赖于Chrome V8引擎进行代码解释
3. 事件驱动
4. 非阻塞I/O
5. 轻量、可伸缩，适于实时数据交互应用
6. 单进程，单线程
异步、事件驱动模型
我们同样是要发起请求，等待服务器端响应；但是与银行例子不同的是，这次我们点完餐后拿到了一个号码，
拿到号码，我们往往会在位置上等待，而在我们后面的请求会继续得到处理，同样是拿了一个号码然后到一旁等待，接待员能一直进行处理。
等到饭菜做号了，会喊号码，我们拿到了自己的饭菜，进行后续的处理（吃饭）
这个喊号码的动作在NodeJS中叫做回调（Callback），能在事件（烧菜，I/O）处理完成后继续执行后面的逻辑（吃饭），
这体现了NodeJS的显著特点，异步机制、事件驱动
整个过程没有阻塞新用户的连接（点餐），也不需要维护已经点餐的用户与厨师的连接
Node.Js使用事件驱动模型，当web server接收到请求，就把它关闭然后进行处理，然后去服务下一个web请求。当这个请求完成，它被放回处理队列，当到达队列开头，这个结果被返回给用户。这个模型非常高效可扩展性非常强，因为webserver一直接受请求而不等待任何读写操作。（这也被称之为非阻塞式IO或者事件驱动IO）
基于这样的机制，理论上陆续有用户请求连接，NodeJS都可以进行响应，因此NodeJS能支持比Java、PHP程序更高的并发量
虽然维护事件队列也需要成本，再由于NodeJS是单线程，事件队列越长，得到响应的时间就越长，并发量上去还是会力不从心
总结一下NodeJS是怎么解决并发连接这个问题的：
更改连接到服务器的方式，每个连接发射（emit）一个在NodeJS引擎进程中运行的事件（Event），放进事件队列当中，
而不是为每个连接生成一个新的OS线程（并为其分配一些配套内存）
I/O阻塞
NodeJS解决的另外一个问题是I/O阻塞，看看这样的业务场景：需要从多个数据源拉取数据，然后进行处理
（1）串行获取数据，这是我们一般的解决方案，以PHP为例
假如获取profile和timeline操作各需要1S，那么串行获取就需要2S
（2）NodeJS非阻塞I/O，发射/监听事件来控制执行过程
NodeJS遇到I/O事件会创建一个线程去执行，然后主线程会继续往下执行的，
因此，拿profile的动作触发一个I/O事件，马上就会执行拿timeline的动作，
两个动作并行执行，假如各需要1S，那么总的时间也就是1S
它们的I/O操作执行完成后，发射一个事件，profile和timeline，
事件代理接收后继续往下执行后面的逻辑，这就是NodeJS非阻塞I/O的特点
总结一下：
Java、PHP也有办法实现并行请求（子线程），但NodeJS通过回调函数（Callback）和异步机制会做得很自然
4. NodeJS的优缺点
优点：
1. 高并发（最重要的优点）
2. 适合I/O密集型应用
缺点：
1. 不适合CPU密集型应用；CPU密集型应用给Node带来的挑战主要是：由于JavaScript单线程的原因，如果有长时间运行的计算（比如大循环），将会导致CPU时间片不能释放，使得后续I/O无法发起；
解决方案：分解大型运算任务为多个小任务，使得运算能够适时释放，不阻塞I/O调用的发起；
2. 只支持单核CPU，不能充分利用CPU
3. 可靠性低，一旦代码某个环节崩溃，整个系统都崩溃
原因：单进程，单线程
解决方案：（1）Nnigx反向代理，负载均衡，开多个进程，绑定多个端口；
（2）开多个进程监听同一个端口，使用cluster模块；
4. 开源组件库质量参差不齐，更新快，向下不兼容
5. Debug不方便，错误没有stack trace
总结