我们都知道在前端项目中会根据不同的环境变量来处理不同的逻辑, 在nodejs中也一样, 我们需要设置本地开发环境, 测试环境, 线上环境等, 此时有一直设置环境变量的方案是在package.json中的script属性中设置, 如下:
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"scripts": {
"start": "export NODE_ENV=development && nodemon -w src --exec \"babel-node src\"",
"build": "babel src --out-dir dist",
"run-build": "node dist",
"test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
}
从start指令中我们可以发现我们用export NODE_ENV=development来定义开发环境的环境变量,由于笔者采用的是mac电脑,所以可以用export来定义一个node环境变量. 但是在和朋友合作开发项目时发现执行yarn start后会报错, 后面看错误信息才发现window下不识别export, 后面笔者发现window定义环境变量可以用set, 所以对于window用户, 如果你使用了以上方法设置NODE_ENV, 可以采用如下方式:
"scripts": {
"start": "set NODE_ENV=development && nodemon -w src --exec \"babel-node src\""
}
在项目开发过程中有时候拉取新的node项目代码后执行npm install, 会报如下错误:
node-gyp就是在node环境中使用的生成不同平台不同编译器的项目文件, 如果你遇到了相同的问题, 我们可以采用如下方案:
npm install -g node-gyp
或者直接删除package-lock.json或者yarn.lock, 然后重新yarn install或者npm install即可, 笔者亲测有效。
由于HTTP是无状态协议,所以需要cookie来区分用户之间的身份。我们可以把cookie作为是一个由浏览器和服务器共同协作实现的规范。
cookie的处理分为以下3步(基础且重要的知识):
在开发node后台项目时我们经常涉及用户管理模块, 这意味我们需要对用户进行登录态管理, 在用户退出时能及时删除用户的cookie, 好在koa2自带了处理cookie的方法, 我们可以通过如下的方式设置cookie:
router.post(api.validVip,
async ctx => {
ctx.cookies.set('vid', 'xuxiaoxi', { maxAge: 24 * 3600 * 1000 });
}
);
以上我们随便设置了一个有效期为1天的cookie, 那如果业务有变动, 需要在有效期内清空此cookie, 我们该如何处理呢? 解析来给出一个相对可用的解决方案:
ctx.cookies.set('vid', '', { maxAge: 0 });
此时客户端的cookie将在下次请求时自动失效。
我们都知道完整的socket.io通信由两部分组成:
如果我们直接使用koa或者egg, 我们需要将它们内部集成的http和socket.io做兼容, 此时我们可以这样处理:
import koa from 'koa';
import http from 'http';
const app = new koa();
const server = http.createServer(app.callback());
const io = require('socket.io')(server);
// 正常的业务处理
// io
io.on('connection', (socket) => {
console.log('a user connected');
socket.on('doc load', (msg) => {
console.log('doc load', msg)
io.emit('getData', users)
})
});
server.listen(3000, () => {
// ...
});
通过以上的方式就可以正常的将koa和socket.io 做兼容. 后面我们就可以正常的开发IM应用啦!
这个情况笔者之前也遇到过, 主要原因是第三方没有和node版本做到很好的向后兼容, 此时解决方案就是更新此第三方包到最新版本(如果还在维护的情况), 或者使用node包管理工具(n)切换到适配的node版本, 如下:
// 更新最新的包
npm i xxx@latest
// 使用包管理工具n
npm i -g n
使用n可以很方便的管理node版本, 感兴趣可以尝试一下。
定时任务在后端开发中是很常见的功能之一, 其本质是根据时间规则,系统在后台自动执行相应的任务. 在java, PHP 等后台语言中有很丰富的定时任务的支持, 对于nodejs 这个兴起之秀来说, 虽然没有那么成熟的生态, 但是仍然有定时任务的模块, 比如node-schedule。
Node Schedule 是用于Node.js的灵活的 cron 类和非 cron 类作业调度程序。它允许我们使用可选的重复规则来安排作业(任意函数)在特定日期执行。它在任何给定时间仅使用一个计时器(而不是每秒钟/分钟重新评估即将到来的作业)。
一个很实用的场景是我们想在每年的双十一或者双十二让node程序自动抓取某电商的“商品羊毛”, 并推送到自己的邮箱, 此时我们就可以用Node Schedule来开启一个定时任务来执行我们的业务操作, 笔者的很多node应用都采用了类似的模式.感兴趣可以互相交流一下。
那什么是cron风格的Scheduling呢? 其github上给出了一个简单的介绍:
所以我们可以像如下方式这样来写一个定时任务:
let schedule = require('node-schedule');
let testJob = schedule.scheduleJob('42 * * * *', function(){
console.log('将在未来的每个时刻的42分时执行此代码, 比如22:42, 23:42');
});
我们都知道现在nodejs版本已经到14.0+版本了, 对最新的es语法支持的也足够好, 但是目前仍然有一些语法不支持, 比如es的模块导入导出(import, export), 装饰器(@decorator)等, 此时我们要在node项目中使用这些新特性, 我们就不得不借助工具, 这里笔者采用babel7来解决上述问题, 如下:
# .babelrc
{
"presets": [
[
"@babel/preset-env",
{
"targets": {
"node": "current"
}
}
]
],
"plugins": [
["@babel/plugin-proposal-decorators", { "legacy": true }],
["@babel/plugin-proposal-class-properties", { "loose" : true }]
]
}
我们只需要在项目根目录里新建并写入如上文件, 并安装babel对应的模块即可, 如下:
yarn add
@babel/cli
@babel/core
@babel/node
@babel/plugin-proposal-class-properties
@babel/plugin-proposal-decorators
@babel/preset-env
此时就可以想写前端项目一样使用这些新语法特性啦!
对于nodejs优化方面其实有很多要聊的, 这里主要来说说json相关的优化方案. 我们需要从2个方面来优化, 一个就是json文件的读写性能, 此时我们可以采用fast-json-stringify 来大大提高json的读写速度, 其本质是提供了一套json-schema约束, 让json结构更加有序, 从而提高json的读取查询速度. 如下使用方式:
const fastJson = require('fast-json-stringify')
const stringify = fastJson({
title: 'H5 Dooring Schema',
type: 'object',
properties: {
firstName: {
type: 'string'
},
lastName: {
type: 'string'
},
age: {
description: 'Age in years',
type: 'integer'
},
reg: {
type: 'string'
}
}
})
比如说在H5-Dooring的后台中, 有很多需要频繁读写json数据的接口, 此时使用fast-json-stringify对读写性能会有很大的提升。
另一方面, 我们在node 端操作json, 如果用原生的写法会非常麻烦, 此时我们最好自己对json读取进行封装来提高代码的简约性, 或者我们直接使用第三方库jsonfile 来轻松读写json文件, 如下使用案例:
const json = require('jsonfile')
const fileName = 'h5-dooring.json'
const jsonData = jsonFile.readFileSync(fileName)
在nodejs中 我们可以使用两种方式来读写文件, 如下:
由以上介绍可知如果我们要读取的文件可能会很大(比如视频等大文件), 我们一开始就要使用fs.createReadStream(), 其实如果我们需要对文件进行解析, 比如要对简历等文件进行逐行解析提取关键语料, 我们可以使用node的readline模块, 此时我们就可以对文件进行逐行读取并解析, 如下案例:
const fs = require("fs");
const path = require("path");
const readline = require("readline");
const readlineTask = readline.createInterface({
input: fs.createReadStream(path.join(__dirname, './h5-dooring')),
});
readlineTask.on('line', function(chunk) {
// 读取每一行数据
});
readlineTask.on('close', function() {
//文件读取结束的逻辑
}
对于nodejs开启gzip 的操作也属于node性能优化的一部分, 经过这样的处理可以让我们的网站加载更快, 我们可以使用koa的koa-compress中间件来实现gzip 功能. 具体实现如下:
import koa from 'koa';
import compress from 'koa-compress';
const app = new koa();
// 开启gzip
const options = { threshold: 2048 };
app.use(compress(options));
当然koa-compress还有很多自定义的配置项, 大家可以感受一下。
这个问题也是系统之间的差异导致的, 也是需要考虑的问题, 我们都知道在linux系统下路径的分隔符为/, 比如h5-dooring/src/pages, 但是在window下解析的可能就是h5-dooring\\src\\pages这样的路径, 此时我们需要做适配, 不然我们部署到不同系统上报错是必然的, 所以我们需要全局配置路径通配符, 笔者的解决方案如下:
import os from 'os'
const _$ = (os.platform().toLowerCase() === 'win32') ? '\\' : '/';
此时涉及到具体路径的地方我们用_$ 代替即可, 以上代码我们用到了node的os模块, 感兴趣的可以研究一下, 我们可以用os模块处理很多有意思的因为系统差异导致的问题。
由于nodejs是单线程的, 但是有时候我们需要支持处理多个进程的业务, 目前nodejs可以通过哦父子进程的模式来模拟多进程, 我们可以用到child_process, 大致流程如下:
笔者之前分享的很多node实战项目都采用了child_process, 大致实现过程如下:
// child.js
function computedTotal(arr, cb) {
// 耗时计算任务
}
// 与主进程通信
// 监听主进程信号
process.on('message', (msg) => {
computedTotal(bigDataArr, (flag) => {
// 向主进程发送完成信号
process.send(flag);
})
});
// main.js
const { fork } = require('child_process');
app.use(async (ctx, next) => {
if(ctx.url === '/fetch') {
const data = ctx.request.body;
// 通知子进程开始执行任务,并传入数据
const res = await createPromisefork('./child.js', data)
}
// 创建异步线程
function createPromisefork(childUrl, data) {
// 加载子进程
const res = fork(childUrl)
// 通知子进程开始work
data && res.send(data)
return new Promise(reslove => {
res.on('message', f => {
reslove(f)
})
})
}
await next()
})
图片编辑压缩在很多场景中用前端的技术实现比较常见, 其实在node端也有很多需要处理的图片需要, 毕竟客户端处理的质量不好控制, 此时我们可以采用node-images, 他是一款node 端轻量级跨平台图像编解码库, 其主要特性如下:
我们可以使用它来裁剪, 压缩图片, 基本使用如下:
const images = require("images");
images("input.jpg") //加载图像文件
.size(400) //等比缩放图像到400像素宽
.draw(images("logo.png"), 10, 10) //在(10,10)处绘制Logo
.save("output.jpg", { //保存图片到文件,图片质量为50
quality : 50
});
在H5-Dooring 编辑器中哦你也使用了它来做图片处理和编辑, 大家也可以更根据实际业务来使用。
关于node解析cmd字符串并执行命令行指令的方式笔者之前在写自己实现一个自动化工作流的文章中也介绍过, 使用了child_process模块的exec。
这里写一个简单的例子:
const cmdStr = `cd ${outWorkDir} && yarn build ${fid}`
// 解析命令行指令, 实现线上自动打包构建项目
exec(cmdStr, function(err, stdout, stderr){
if(err) {
console.log('api error:'+stderr);
io.emit('htmlWorked', { result: 'error', message: stderr })
} else {
// ...
}
})
解决此问题最好的方式就是采用pm2 或者forever, 其提供了强大的node进程管理, 负载均衡的能力, 并提供了一定程度的应用监控, 建议在线上环境使用pm2 来管理我们的node应用。
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分享标题:复盘Node项目中遇到的13+常见问题和解决方案
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