需求

        有一个会执行luckySheet脚本并且导出excel的node接口，会在每天凌晨执行，但是文件过大时会内存溢出

        之前有用worker来实现多线程（主要是避免变量污染），但这样只能保证主线程不卡死，几个子线程合起来占用内存也很大，然后改用流的方式导出来优化占用内存过大的问题。

        但是exceljs插件用流的方式导出不支持导出图片，所以有图片就用流的方式导出，没图片还是用一开始的方式导出。为了继续优化这个状况，主管说：“反正是在晚上执行，我们搞个请求排队来限流，一个一个执行，只要白天用户能看到结果就行。”

        总结下来这个接口的特点就是：有一点并发量，并且单次请求处理占用资源大（cpu密集型），而且不用考虑时间成本

代码

        实现思路：

        在业务中间件之前使用一个中间件（就叫他“排队控制中间件”），用于控制什么时候执行业务处理中间件。

        我们需要在外部定义一个数组用于存放next（因为执行next就是去执行逻辑处理中间件），还有一个变量用于显示当前有无逻辑处理在进行。

        在“排队控制中间件”中，将next入队，并在没有业务中间件在执行的情况下尝试执行队列的第一个next；如果一个业务中间件执行完成，也会尝试去执行队列的第一个next。

代码如下：

globalThis.runQueue = []; //存放next的数组
globalThis.isProcessing = false; //用于显示当前是否有业务在处理

function processQueue() {
  if (globalThis.runQueue.length > 0 && !globalThis.isProcessing) {
    globalThis.isProcessing = true;
    const { req, res, next } = globalThis.runQueue.shift();
    next(); // 执行下一个中间件
  }
}

app.post('/gongqi/code', function(req, res, next){
  const isNeedLieUp= req.body?.params?.isNeedLieUp;
  if (isNeedLieUp) {//接口的参数来控制这个接口是否需要进入排队机制
    globalThis.runQueue.push({req, res, next}); // 将请求加入队列
    processQueue(); // 尝试处理队列
  } else {
    next(); // 不需要排队，直接执行下一个中间件
  }
}, async function (req, res, next) {
  // 这里是您的请求处理逻辑
  // 处理完成后，需要调用某个函数来触发队列的下一个处理，例如在响应发送后
  // 假设这里是异步操作，操作完成后应该调用processQueue()来检查并处理队列中的下一个请求
  // 为了示例，我们使用setTimeout来模拟异步操作
  setTimeout(() => {
    // 假设这里是处理完成后的逻辑
    res.send({ message: '处理完成' });
    globalThis.isProcessing = false;
    processQueue(); // 处理队列中的下一个请求
  }, 1000);
});

效果

        我用for循环模拟了同时10个请求（导出一个比较小的xlsx，在项目中的比较大，有些需要导出一年的数据），用pm2 monit看一下，有无请求排队的内存占用情况。

       1、 使用请求排队后内存情况如下：请求依次执行，每次请求内存占用峰值能达到5-6百多兆。

        2、不使用请求排队的情况如下：请求会“交替处理”，占用的内存能达到2G。

        如果并发量更大或者xlsx更复杂，对比更强烈，所以还是有点用的，哈哈哈。

思考

        js单线程，node在处理请求时也不会创建新的线程，我竟然认为在node中的请求默认是排队的。

        原来node可以异步执行i/o调用，事件循环又能使node在等待io时继续执行其他任务，而不是阻塞线程，所以就有了说node适合高并发和io密集型的任务。

        但在本需求中，导出excel属于cpu密集型的操作，还可以改进的是在导出excel时再使用worker创建多线程来处理任务（不止接口的多线程，而是在处理导出excel时再细分线程）。

其他概念

        接下来介绍下，写这个需求时遇到的一些知识，了解了解。

限流

        上面的请求排队应该也算限流吧，只是可能不入流，能用的前提条件比较多，哈哈。如果有用nginx，可以用设置请求速率和并发连接数来限流。在node中也有一些第三方限流库，比如“`express-rate-limit“。

        以下内容来自ai: 后端限流

后端限流是一种重要的系统保护机制，用于控制访问后端服务的速率，以防止过载，确保系统的稳定性和可用性。限流可以在不同的层次上实现，包括应用层、中间件层和网络层。以下是一些常见的后端限流策略和技术：

1. 固定窗口限流

固定窗口限流算法将时间分割成固定大小的窗口，每个窗口内允许的请求量有上限。当请求量达到上限时，新的请求会被拒绝，直到下一个时间窗口开始。这种方法实现简单，但可能会在窗口切换时出现请求量突增的情况。

2. 滑动窗口日志

滑动窗口算法是固定窗口的一种改进，它通过记录每个请求的时间戳，动态计算最近一段时间内的请求总量。这种方法可以更平滑地控制请求速率，但实现相对复杂，需要维护一个时间窗口内的所有请求记录。

3. 令牌桶算法

令牌桶算法使用一个令牌桶来控制请求的速率，系统以恒定速率向桶中添加令牌，处理请求时需要从桶中取出令牌。如果桶中没有足够的令牌，请求则被限流。这种方法可以允许一定程度的突发流量，同时保持长期的速率控制。

4. 漏桶算法

漏桶算法将请求放入一个固定容量的桶中，系统以恒定的速率从桶中取出请求进行处理。如果桶满了，则新的请求会被拒绝或排队。漏桶算法可以平滑地处理突发流量，但不允许突发流量的短期增加。

5. 基于队列的限流

基于队列的限流通过将请求排队，并控制处理队列中请求的速率来实现限流。这种方法可以用于实现更复杂的限流策略，如基于优先级的限流，但需要合理设计队列长度和处理策略，以避免过长的等待时间。

实现工具和库

Nginx：通过配置 Nginx 的 `limit_req` 模块和 `limit_conn` 模块，可以实现简单的请求速率和并发连接数限制。
HAProxy：支持基于各种条件进行复杂的流量控制和限流。
Guava RateLimiter：Google 的 Guava 库中包含了 RateLimiter 组件，提供了基于令牌桶算法的限流实现，适用于 Java 应用。
Node.js Rate Limiter：对于 Node.js 应用，有多个限流库可用，如 `express-rate-limit`，提供了基本的限流功能。

限流策略的选择和实现应根据具体的应用场景、性能要求和系统架构来决定。正确的限流策略可以有效地保护系统免受过载影响，确保服务的稳定性和响应性。

worker threads和child processes区别

        worker是在一个进程下开启多线程，每个线程有自己的执行栈和局部变量。可以共享一个进程的资源，但是子线程不能直接访问主线程变量，需要通过消息通信等方法获取。创建和销毁的成本较低。

        child processes则创建子进程，每个子进程有自己独立的内存空间和v8实例，父子进程也能通信，创建和销毁成本较大。

以下内容来自ai:  node的worker和child_process有什么区别

Node.js 中的 Worker Threads（工作线程）和 Child Processes（子进程）都允许在 Node.js 应用程序中执行并行操作，但它们在底层实现、使用场景和通信方式上有所不同。

### Worker Threads（工作线程）

- **实现方式**：Worker Threads 提供了一种在同一个进程内运行多个线程的能力。这意味着所有线程共享同一个进程的资源，但是每个线程有自己的执行栈和局部变量。
- **使用场景**：适用于需要并行执行计算密集型任务而不离开当前进程的场景。由于线程间可以共享一部分内存，这对于需要共享大量数据的任务来说非常高效。
- **通信方式**：线程之间可以通过 `MessageChannel` 和 `MessagePort` 进行通信，也可以通过共享内存（如 SharedArrayBuffer）直接交换数据。
- **优点**：创建和销毁成本相对较低，内存共享可以简化某些并行操作的数据交换。
- **缺点**：多线程编程可能会引入复杂性，如竞态条件和死锁等问题。

### Child Processes（子进程）

- **实现方式**：Child Processes 允许 Node.js 应用创建新的进程，每个子进程都有自己的 V8 实例和独立的内存空间。子进程可以执行 Node.js 脚本或任何在系统上可执行的文件。
- **使用场景**：适用于需要执行独立任务的场景，特别是那些可能需要执行外部应用或脚本的任务。子进程可以完全独立于父进程运行，不会共享内存或执行环境。
- **通信方式**：父进程和子进程之间主要通过 IPC（进程间通信）通道进行通信，可以发送消息和共享数据。也可以通过标准输入输出流（stdin、stdout、stderr）进行通信。
- **优点**：进程间完全隔离，可以利用多核 CPU 的优势，适合执行需要隔离或需要大量资源的任务。
- **缺点**：创建和销毁子进程的成本相对较高，进程间通信比线程间通信更复杂和开销更大。

### 总结

- **Worker Threads** 更适合执行计算密集型任务，特别是当这些任务需要访问共享数据时。
- **Child Processes** 更适合执行独立的、资源密集型任务，或需要执行系统命令和外部程序的任务。

选择使用 Worker Threads 还是 Child Processes 取决于具体的应用场景、性能要求和资源管理策略。