本章导读
NodeJS发展史
2009年5月， Ryan Dahl在GitHub上发布了基于V8引擎的NodeJS最初的ྟ本。目前NodeJS的官方网站是： http://nodejs.org。NodeJS还符合高性能Web服务器的设计要求：事件驱动和非阻塞IO，因此，得到了极大的推崇和发展。
注意:V8是JS引擎，webkit是布局引擎。因此，node与前端js一样，也是基于作用域和原型链的。
Node的特点
异步IO
我们来看一个异步IO的例子
var fs = require('fs');
fs.readFile('/path', function (err, file) {
console.log('读完文件ྜ成')
});
console.log('开始读文件');
异步IO比同步IO消耗更少的时间（因为，异步IO可以让多个任务同时在多个进程中处理，同步IO只有完成一个任务处理之后，才会进行下一个任务），更大限度的使用CPU的资源。
事件与回调函数（callback）
事件编程的好处是只关注事务，确保程序在正确的时间执行。同时，通过回调函数，将各个事件之间关联起来。
跨平台
WIN、*inx、MacOS上都能用
单线程
每个Node实例都是单线程处理程序的，不同线程之间无法共享状态。因此，不存在线程锁（死锁也就不存在喽）和上下文线程交换所带来的性能上的开销。
相应的缺点就是，单一node实例无法利用多核cpu，程序健壮性需要控制，防止因为一个错误造成整个服务的宕机，大量占用cpu的操作可能会引起异步io无法执行。不过，这个是以前的情况了，现在通过反向代理、负载均衡、clustor、web wokers等可以最大限度的降低这些问题的发生。
nodejs还提供了与web workers相同的思路的解决方案，child_process（子进程，将计算分发到子进程，可以将大量的计算分解掉。然后，再通过进程间的事件消息来传递结果，这可以很好地保持应用模型的简单和低依赖。这就是Master-Worker的管理方式，这个方式很好地管理各个工作进程，创造出更好的程序健壮性。）
Node的应用场景
IO密集型
因为事件驱动和异步IO，因此，对于IO的吞吐量是巨大的。
CPU密集型
其实Node挺快的了，还可以通过扩展C/C++模块，来提升性能。
这里我们通过分析不同语言在执行菲波那切数列（F0=0，F1=1，Fn=F(n-1)+F(n-2)(n>=2))的效率和性能，来说明一下。（此处设置n=40，这个测试主要偏重于cpu栈操作，其中，c和go都是静态语言，用于参考）
通过这个表格，我们可以看出，node也具有优秀的cpu计算能力，这个能力主要来源于V8引擎的深度优化，也就是说通过对于node内核的C/C++的调优，node是可以获得非常牛的运算能力的。（其实，关于cpu密集型的运算在node上存在这样一个问题，因为，node是单线程的，如果长时间运行技术，例如大的循环，将会导致cpu时间片不能释放，使得后续IO无法发起，但是可以通过适当调整和分解大型运算任务，将其分解为一个个小的运算，使得运算能够适时释放，不阻塞IO调用的发起就可以了）
综上所述，node解决cpu密集型问题也有两个方案
方案一：通过编写C/C++扩展的方式更高效的利用CPU，将一些V8不能做到性能极致的地方通过C/C++来实现。
方案二：启用子进程，将一部分node进程当做常驻服务进程用于计算，然后利用进程间的消息传递结果，将计算与IO分离，这样还可以更进一步的压榨CPU。
另外，在第四章，作者简单介绍了如何拆分和调度任务以到达将大任务拆分的目的，也就是：如何分解任务的方法来应对cpu密集型的程序：（这部分内容在第四章的笔记中也有写，此处做一个冗余处理）
由于事件循环模型需要应对海量请求，海量请求同时作用在单线程上，就需要防止任何一个计算耗费过多的cpu时间片。至于是计算密集型，还是IO密集型，只要计算不影响异步IO的调度，那就不构成问题。建议对cpu的耗用不要超过10ms，或者将大量的计算分解为诸多的小量计算，通过setImmediate()进行调度。只要合理利用node的异步模型与V8的高性能，就可以充分发挥cpu和IO资源的优势。
与遗留系统和平相处
用node做个中间层。
分布式应用
阿里巴巴的数据平台对Node的分布式应用算是一个典型的例子。分布式应用意味着对可伸缩性的要求非常高。数据平台通常要在一个数据库集群中去寻找需要的数据。阿里巴巴开发了中间层应用NodeFox、ITier，将数据库集群做了划分和映射，查询调用依旧是针对单张表进行SQL查询，中间层分解查询SQL，并行地去多台数据库中获取数据并合并。NodeFox能实现对多台MySQL数据库的查询，如同查询一台MySQL一样，而ITier更强大，查询多个数据库如同查询单个数据库一样，这里的多个数据库是指不同的数据库，如MySQL或其他各种类型的数据库。这个案例也是高效利用并行IO地例子，也是高效使用数据库的过程。对于node来说只是一次普通的IO，对于数据库而言，却是一次复杂的计算，所以也是进而充分压榨硬件资源的过程。
基于socket.io的长连接应用
例如游戏服务器、即时通讯服务器。
