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Performance measurement APIs

樱桃茶大约 230 分钟

Performance measurement APIsopen in new window

Node.js v21.7.1 中的性能测量 API 主要是指perf_hooks模块，它提供了一系列的工具，使得开发者能够测量在 Node.js 应用程序中运行的代码的性能。这个模块可以帮助你理解代码的执行时间，从而对代码进行优化。下面，我将简单介绍几个主要的功能，并且通过实例来说明它们的应用。

1. performance.mark() 和 performance.measure()

这两个 API 用于标记时间点和测量两个时间点之间的间隔。

  • performance.mark() 用来标记一个时间点。你可以给这个标记一个名字，以便之后引用。
  • performance.measure() 用来测量两个标记之间的时间差。

实例应用： 假设你想要测量一个数据处理函数的执行时间，你可以在函数执行前后分别使用performance.mark()来标记开始和结束，然后用performance.measure()来计算这两个点之间的时间差。

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

performance.mark("start-process");
//Le document provient de Ying Chao Tea. Ne pas utiliser à des fins commerciales.
// 假设这里是一些数据处理逻辑
setTimeout(() => {
  performance.mark("end-process");
  performance.measure("Processing time", "start-process", "end-process");

  const measure = performance.getEntriesByName("Processing time")[0];
  console.log(`数据处理用时：${measure.duration}`);
}, 1000);

2. PerformanceObserver

PerformanceObserver类用于异步地收集性能相关的事件。当通过performance.mark()或performance.measure()记录性能数据时，PerformanceObserver可以被用来捕获这些数据。

实例应用： 你可以使用PerformanceObserver来监听特定类型的性能条目，比如测量结果，然后对这些结果做一些处理或者输出。

const observer = new PerformanceObserver((list, observer) => {
  const entries = list.getEntries();
  entries.forEach((entry) => {
    console.log(`${entry.name}: ${entry.duration}`);
  });
});
observer.observe({ entryTypes: ["measure"], buffered: true });

实际运用例子

  1. 性能调优：通过使用perf_hooks模块，你可以详细了解到哪些部分的代码执行时间较长，据此进行优化，比如减少不必要的计算，或者改进算法。
  2. 监控：在生产环境中，通过定期测量和记录关键操作的性能，可以及时发现性能下降的问题，从而快速响应和解决。
  3. 基准测试：在引入新的库或者改动代码之前，通过基准测试比较性能差异，确保改动不会对性能产生负面影响。

通过这些功能和实例应用，你可以更好地理解 Node.js 中的性能测量 APIs 如何帮助你监控和提升你的应用性能。

perf_hooks.performanceopen in new window

在 Node.js 中，perf_hooks.performance 是一个提供性能监测工具的模块，使开发者能够测量和分析代码的执行时间。这个模块是受浏览器的 Performance API 启发，并试图提供一个相似的接口。在 Node.js v21.7.1 中，perf_hooks.performance 的使用和特性保持了与之前版本的一致性，但可能包含了一些性能改进和 bug 修复。

基本使用

perf_hooks.performance 包含几个关键功能，最常用的可能是 performance.now() 方法。这个方法返回一个代表当前时间的高精度时间戳（以毫秒为单位），并且这个时间戳的精度可以达到微秒级。这对于测量代码执行时间来说非常有用。

const { performance } = require("perf_hooks");

const start = performance.now();
// 执行一些操作...
const end = performance.now();

console.log(`操作耗时：${end - start}毫秒`);

实际例子

  1. 测量异步操作的耗时：假设你想要测量一个从网络 API 获取数据的异步操作需要多久时间完成。
const { performance } = require("perf_hooks");
const fetch = require("node-fetch"); // 假设你使用 node-fetch 来进行网络请求

async function fetchData() {
  const start = performance.now();

  await fetch("https://api.example.com/data")
    .then((response) => response.json())
    .then((data) => {
      const end = performance.now();
      console.log(`获取数据耗时：${end - start}毫秒`);
    });
}

fetchData();
  1. 比较两种算法的性能：如果你有两种不同的算法或函数来解决同一个问题，你可能想比较它们的性能。
const { performance } = require("perf_hooks");

function algorithm1() {
  // 实现算法1
}

function algorithm2() {
  // 实现算法2
}

const start1 = performance.now();
algorithm1();
const end1 = performance.now();

const start2 = performance.now();
algorithm2();
const end2 = performance.now();

console.log(`算法1耗时：${end1 - start1}毫秒`);
console.log(`算法2耗时：${end2 - start2}毫秒`);
  1. 监控事件循环的延迟：Node.js 还提供了一个 performance.eventLoopUtilization() 方法，它可以用来监控事件循环的延迟和利用率，这对于理解应用的性能状况非常有帮助。
const { performance } = require("perf_hooks");

const elu1 = performance.eventLoopUtilization();
// 事件循环执行一些任务...
const elu2 = performance.eventLoopUtilization(elu1);

console.log(`事件循环利用率：${elu2.utilization}%`);

这些工具和方法使得在 Node.js 应用中进行精确的性能监测和分析成为可能，帮助开发者优化代码和改进应用性能。

performance.clearMarks([name])open in new window

理解 performance.clearMarks([name]) 功能之前，我们先简单了解下 Node.js 中的 Performance API 和它如何帮助我们监测代码性能。

在 Node.js（也适用于现代浏览器）中，Performance API 提供了一个简单而又强大的方式来测量和监控你的应用程序的运行时间性能。这个 API 之中，“marks”是一种特殊的工具，你可以把它想象成书签或者里程碑，它们标记了代码执行过程中的特定点。

当你调用 performance.mark('someMarkName')时，实际上是在说：“嘿，记录一下此刻的时间戳，我可能稍后会需要它。” 这样做可以帮助你测量代码块、函数或任何其他操作的执行时间。

现在，来到你的问题 —— performance.clearMarks([name]) 是做什么的呢？

简单来说，performance.clearMarks([name]) 让你有机会“清除”之前设置的一个或所有 marks。如果你提供了一个特定的 mark 名称（即 [name] 参数），那么只有这个特定的 mark 会被清除。如果你没有提供任何参数，那么所有的 marks 都将被清除。

实际应用示例

让我们通过几个步骤看看如何实际使用这些功能：

1. 测量代码执行时间

假设你正在开发一个 Web 应用，并想要测量一个数据处理函数的执行时间。你可能会这样做：

const { performance } = require('perf_hooks');

// 标记开始点
performance.mark('startProcess');

// 假设这是你的数据处理函数
function processData() {
  // 模拟数据处理耗时
  for(let i = 0; i `<` 1000000; i++) {}
}

processData();

// 标记结束点
performance.mark('endProcess');

// 计算并输出两个标记之间的时间差，也就是处理函数的执行时间
const measure = performance.measure('processTime', 'startProcess', 'endProcess');
console.log(measure.duration);

2. 清除 Marks

现在，假设你在开发过程中完成了对这个函数的测试，并且不再需要这些 mark 了。或者，出于某种原因，你想要重复测试但需要清除旧的 marks。这时候，performance.clearMarks() 就派上用场了：

// 清除特定的 mark
performance.clearMarks("startProcess");
performance.clearMarks("endProcess");

// 或者，清除所有 marks
performance.clearMarks();

这样，你就可以在不干扰之前的性能标记情况下进行新的测试或测量。

总结来说，performance.clearMarks([name]) 在性能测量与监控方面提供了灵活性，使得你能够在不同阶段根据需要清理性能标记，从而保持你的测试环境整洁且可管理。

performance.clearMeasures([name])open in new window

好的，我会直接进入主题。

在 Node.js 中，performance.clearMeasures([name]) 是一个函数，属于性能监测（Performance）API 的一部分。这个函数的作用是清除存储在性能条目缓冲区中的“measure”类型的性能记录。在解释这个函数之前，我们需要先理解几个基本概念：

  1. Performance API：这是 Web 和 Node.js 提供的一个 API，它允许你获取到高精度的时间度量，以便于衡量代码运行效率和性能。在 Node.js 中，这个 API 通过 perf_hooks 模块来使用。

  2. performance.mark()：这是 Performance API 的一部分，你可以用它来标记一个时间点（称为一个"mark"）。例如，你可能想要记录一个操作开始的时间点。

  3. performance.measure()：这也是 Performance API 的一部分，用于创建一个名为 “measure” 的时间间隔。这个方法通常需要两个 mark（起始点和结束点），它会计算并记录两个 mark 之间的时间差。

  4. performance.getEntriesByType('measure')：此方法返回一个数组，包含所有类型为 "measure" 的性能记录。

现在来看 performance.clearMeasures([name]) 函数。如果你已经创建了多个 measure 条目并想要清除它们，你可以使用这个函数。它可以有选择地清除特定名称的 measure 或者全部清除。

使用例子：

假设你正在编写一个 Node.js 应用程序，你想要测量一个函数执行所需的时间。你可以按照以下步骤操作：

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 标记开始时间
performance.mark("startFunction");

// 执行你的函数或任何要测量的代码
// 假设我们这里有一个 setTimeout 模拟异步操作
setTimeout(() => {
  // 标记结束时间
  performance.mark("endFunction");

  // 测量开始和结束之间的时间差
  performance.measure("Function Duration", "startFunction", "endFunction");

  // 获取测量结果
  const measures = performance.getEntriesByType("measure");
  console.log(measures);

  // 清除测量结果
  performance.clearMeasures("Function Duration");

  // 确认已经清除
  const measuresAfterClear = performance.getEntriesByType("measure");
  console.log(measuresAfterClear); // 应该显示为空数组，因为已经被清除了
}, 1000);

在上面的例子中，我们首先定义了两个 mark（startFunction 和 endFunction），然后使用 performance.measure() 方法来计算它们之间的时间差，并将这个时间差作为一个名为 'Function Duration' 的 measure 条目保存下来。接着我们打印出了所有类型为 "measure" 的性能记录。最后，我们使用了 performance.clearMeasures('Function Duration') 来清除名称为 'Function Duration' 的 measure 条目，并确认通过 getEntriesByType('measure') 返回的数组为空，表示清除成功。

performance.clearResourceTimings([name])open in new window

Node.js 中的 performance.clearResourceTimings([name]) 方法是一个用来管理和监控 Node.js 应用性能的工具。具体来说，它属于 perf_hooks 模块，这个模块提供了一系列的钩子（hooks）和工具，用于测量和监控应用的运行性能。performance.clearResourceTimings([name]) 方法的作用是清除已经记录的资源加载时间数据。这对于控制性能数据的大小和管理性能监控数据的生命周期非常有用。

参数解释

  • name: 这是一个可选参数。如果指定了 name，那么只有与该 name 相匹配的资源时间数据会被清除。如果没有指定 name，那么所有资源时间数据都会被清除。

使用场景举例

1. 网络请求监控

假设你的 Node.js 应用需要频繁地向第三方服务发送 HTTP 请求，并且你想要监控这些请求的性能，比如请求的发送到收到响应所花费的时间。你可以在发送请求前后使用 perf_hooks 模块来记录和测量这段时间。然后，在某个时间点，你可能想要清除这些记录的数据，以避免内存的无限增长。这时，就可以使用 performance.clearResourceTimings() 来清除这些数据。

2. 应用性能基准测试

在进行应用性能基准测试时，你可能会在测试的不同阶段收集性能数据，比如应用启动时间、数据库查询响应时间等。为了保证每次测试的独立性，你需要在每轮测试开始前清除之前的性能数据。performance.clearResourceTimings([name]) 正好可以用来完成这个任务，确保每次测试都是在干净的环境下进行，从而使测试结果更加准确。

3. 动态内容加载性能监控

如果你的 Node.js 应用包含了动态内容加载的功能，比如根据用户的操作动态加载新的数据或模块，那么监控这部分内容加载的性能就变得非常重要。通过在加载之前和加载之后记录时间，你可以获得每次动态加载操作的性能数据。随着应用的运行，这些数据可能会逐渐积累起来。使用 performance.clearResourceTimings() 可以在适当的时候清除旧的性能数据，帮助你更有效地管理性能监控数据。

总结

performance.clearResourceTimings([name]) 是一个非常实用的方法，它能够帮助开发者在需要的时候清除特定的或所有的资源加载时间数据。这在进行性能监控、基准测试或者管理动态内容加载性能数据时尤其有用。通过有效地管理这些数据，可以避免内存的无限增长，同时确保性能数据的准确性和可管理性。

performance.eventLoopUtilization([utilization1[, utilization2]])open in new window

Node.js 的 performance.eventLoopUtilization() 函数是一个非常有用的工具，它可以帮助你了解事件循环的性能和状况。在解释这个函数之前，我们先简单回顾下 Node.js 的事件循环是什么。

事件循环简介

Node.js 是基于事件驱动的非阻塞 I/O 模型。在这个模型中，事件循环是一个核心概念，它允许 Node.js 执行非阻塞操作（比如读取文件、网络请求等），即使 JavaScript 是单线程的。事件循环负责协调事件、回调函数和 I/O 操作。

performance.eventLoopUtilization() 函数

这个函数提供了一种方式来监控事件循环的利用率，即事件循环在某段时间内的忙碌程度。它可以接受最多两个参数，都是之前从同一个函数调用中得到的结果（这些参数是可选的）。

函数返回一个对象，包含三个属性：

  • idle：闲置时间的百分比。
  • active：活跃时间的百分比。
  • utilization：事件循环的总利用率，是active时间占总时间的比例。

使用场景

  1. 性能监控：通过定期调用 performance.eventLoopUtilization()，可以监控事件循环的健康状况和性能。如果发现事件循环的利用率异常高，可能是一个性能瓶颈的信号，需要进一步分析原因。

  2. 性能优化：在进行性能优化时，可以使用这个函数来评估优化前后事件循环的利用率的变化。这可以帮助你量化优化的效果。

  3. 调试：当你遇到应用响应慢或者表现出不稳定的行为时，利用这个函数可以帮助你诊断是否是事件循环过载造成的问题。

示例

假设你想监控你的 Node.js 应用的事件循环利用率：

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

let lastUtilization = performance.eventLoopUtilization();

setInterval(() => {
  const currentUtilization = performance.eventLoopUtilization(lastUtilization);
  lastUtilization = performance.eventLoopUtilization();

  console.log(
    `Event Loop Utilization: ${currentUtilization.utilization.toFixed(2)}`
  );
}, 1000);

这段代码每隔一秒钟会计算并打印出事件循环的利用率。通过比较连续两次测量的差异，你可以得到过去一秒内事件循环的利用情况。

这种方式非常直接地反映了 Node.js 应用的运行状况，特别是在处理大量并发请求时，对于确保应用的高性能和响应性至关重要。

performance.getEntries()open in new window

Node.js 中的 performance.getEntries() 函数是一个性能监测工具，它位于 perf_hooks 模块中。这个函数允许你获取一个列表，里面包含了一系列与性能相关的时间点和度量指标。这些信息通常用于监控和分析应用程序的性能表现。

在 Node.js v21.7.1 版本中，performance.getEntries() 方法会返回一个数组，每个元素都是一个 PerformanceEntry 对象。这些对象代表了已经记录下来的性能事件，比如 HTTP 请求的响应时间、读写文件操作的耗时等。

实际应用举例

例 1：监控 HTTP 请求的耗时

假设你正在编写一个 web 服务，并且想要监控处理每个 HTTP 请求所需要的时间。

const http = require("http");
const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建一个性能观察者来打印出性能度量结果
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  console.log(items.getEntries());
  performance.clearMarks();
});
obs.observe({ entryTypes: ["measure"] });

http
  .createServer((req, res) => {
    // 标记请求开始
    performance.mark("A");

    // ... 这里进行请求处理逻辑 ...

    // 响应结束前，标记请求结束
    performance.mark("B");
    // 测量'A'到'B'之间的持续时间
    performance.measure("Request Handle Time", "A", "B");

    res.end("Hello World!");
  })
  .listen(8080);

console.log("Server running at http://127.0.0.1:8080/");

在这个例子中，我们使用 performance.mark() 来标记请求开始（'A'）和结束（'B'）的时刻。然后我们使用 performance.measure() 来创建一个名为 'Request Handle Time' 的度量，用于计算两个标记之间的时间差。这样，每当有请求被处理时，性能观察者都会打印出处理该请求花费的时间。

例 2：监控文件读写操作的耗时

如果你的 Node.js 应用需要读取或写入大量数据到磁盘，可能会希望知道这些操作的性能表现如何。

const fs = require("fs");
const { performance } = require("perf_hooks");

function readFileAsync(file) {
  performance.mark("readFileStart");
  return new Promise((resolve, reject) => {
    fs.readFile(file, (err, data) => {
      performance.mark("readFileEnd");
      performance.measure("Read File", "readFileStart", "readFileEnd");

      if (err) reject(err);
      else resolve(data);
    });
  });
}

readFileAsync("./example.txt")
  .then((data) => {
    console.log(`${data}`);
    const [readMeasure] = performance.getEntriesByName("Read File");
    console.log(`File read took ${readMeasure.duration} milliseconds.`);
  })
  .catch((err) => {
    console.error(err);
  });

在上面的代码中，我们定义了一个 readFileAsync 函数，它返回一个 Promise，用于异步地读取文件内容。该函数内部记录了读取操作开始和结束的时间。读取完成后，我们通过 performance.getEntriesByName() 获取特定名称的性能条目，并打印出文件读取操作所耗费的时间。

使用 performance.getEntries() 和其他相关函数可以让我们准确地衡量和理解 Node.js 应用程序中不同操作的性能特征，进而帮助我们优化程序以达到更好的性能。

performance.getEntriesByName(name[, type])open in new window

当你听到 Node.js, 你可以想象它是一个强大的工具，用于构建各种应用程序，从网站到后台服务。而在这个过程中，性能监控和调优成为了不可或缺的一部分。这就是performance.getEntriesByName(name[, type])发挥作用的地方。

在 Node.js 中，perf_hooks模块提供了一组性能监测的工具，允许你收集关于你的程序运行时性能的数据。performance.getEntriesByName(name[, type])是这些工具中的一个，它使你能够按名称获取特定类型的性能条目的列表。

参数解释:

  • name: 这是你想要查询的性能条目的名字。
  • type(可选): 这是条目的类型。它可以是如"mark"、"measure"等，用来指定你感兴趣的特定类型的条目。如果你不提供这个参数，函数将返回所有类型的条目。

返回值: 这个方法返回一个数组，包含了所有匹配给定name（以及type，如果指定的话）的性能条目。如果没有找到任何匹配的条目，它将返回一个空数组。

实际运用例子:

  1. 监测 API 响应时间: 假设你正在开发一个 Web 服务，你想要监测一个特定 API 调用的响应时间。你可以在处理该 API 请求的开始和结束位置分别使用performance.mark()方法来标记起始点和结束点。然后，你可以使用performance.measure()来计算这两点之间的差异（即响应时间）。最后，通过performance.getEntriesByName('APIResponseTime', 'measure')来获取这个测量结果。

  2. 数据库查询性能分析: 在执行一个数据库查询前后，同样可以标记开始和结束时间点，并命名这些标记。之后，利用performance.measure()来测量查询所花费的时间。这对于发现并优化慢查询特别有用。你可以为每个查询设定不同的名称，并使用performance.getEntriesByName()来获取特定查询的性能数据。

  3. 自定义性能指标跟踪: 如果你正在构建一个复杂的 Node.js 应用，可能会有许多内部过程或函数需要监控。在这些过程或函数的开始和结束处设置标记，你就能测量并分析它们的执行时间。这对于识别瓶颈和优化性能至关重要。

通过使用performance.getEntriesByName()，你可以非常精确地获取和分析你感兴趣的性能指标，这在优化和提升应用性能方面是极其有用的。

performance.getEntriesByType(type)open in new window

Node.js 中的performance.getEntriesByType(type)是一个非常有用的方法，它属于性能（Performance）API 的一部分。这个方法允许你获取特定类型的性能指标(entries)，从而帮助你了解程序的性能表现。理解这个方法之前，我们需要先简单了解几个概念：

  1. 性能指标(Performance Entries)：当你的应用运行时，Node.js 会记录各种性能相关的数据，比如 HTTP 请求的耗时、读写文件的时间等。这些数据被称为“性能指标”或“性能条目”。

  2. 类型(Type)：每个性能指标都有一个“类型”，它告诉你这个指标是关于什么的。例如，如果你发送了一个 HTTP 请求，那么相关的性能指标类型可能就是'http'。

现在，让我们深入了解performance.getEntriesByType(type)这个方法。

performance.getEntriesByType(type)

这个方法接受一个参数——type，也就是你想要获取性能指标的类型。它返回一个数组，包含了所有指定类型的性能指标。

举几个实际的例子来说明这个方法的用途：

例子 1：测量 HTTP 请求的性能

假设你的 Node.js 应用需要向外部服务发送 HTTP 请求，并且你想要监控这些请求的性能。你可以使用performance.getEntriesByType('http')来获取所有 HTTP 请求的性能指标，然后分析这些数据，比如计算平均响应时间等。

例子 2：监控文件操作的性能

如果你的应用涉及到大量的文件读写操作，你可能想要检查这些操作的效率。通过使用performance.getEntriesByType('io')（假设 IO 操作的类型是'io'），你可以获取所有文件读写操作的性能指标，然后分析它们，比如找出哪些操作最耗时。

例子 3：自定义性能指标

Node.js 还允许你创建自定义的性能指标。例如，如果你正在开发一个复杂的数据处理应用，你可能想要测量某个特定处理阶段的执行时间。首先，你可以使用 Node.js 的性能 API 来创建并记录这个阶段的性能指标，并为其指定一个自定义类型，比如'data-processing'。然后，你可以使用performance.getEntriesByType('data-processing')来获取这些自定义性能指标的数据。

总结

performance.getEntriesByType(type)是一个强大工具，它能帮助你深入了解并优化你的 Node.js 应用的性能。通过收集和分析不同类型的性能指标，你可以识别出应用中的瓶颈，进而采取相应措施来提高性能。无论是内置的指标类型，比如 HTTP 请求或文件操作，还是自定义的性能指标，这个方法都是分析和优化程序性能的宝贵资源。

performance.mark(name[, options])open in new window

在 Node.js 中，performance.mark(name[, options]) 是一个非常有用的功能，它属于性能监测工具（performance hooks），用于在代码的特定位置设置“标记点”，以帮助测量和监测代码执行的性能。现在，我们来详细了解一下这个功能，以及如何在实际中应用它。

performance.mark(name[, options]) 的基本用法

  • name: 这是你设置标记点时分配的唯一名称，之后可以用这个名称来引用该标记点。
  • options (可选): 一个对象，允许你设置一些额外的选项。在 v21.7.1 版本中，可以包括如 detail 属性，这让你能够存储一些额外的信息或数据与标记相关联。

如何使用

  1. 设置标记点: 在你想要测量性能的代码区域的开始和结束位置，调用 performance.mark() 并分别给它们一个独特的名称。

  2. 测量时间: 使用 performance.measure() 方法，它可以接受两个标记点的名称作为参数，Node.js 会计算并报告这两个标记点之间的时间差。

实际运用示例

示例 1: 测量代码片段的执行时间

假设我们想要测量一个函数 doSomeHeavyLifting() 的执行时间。

const { performance } = require("perf_hooks");

// 标记开始
performance.mark("start-heavy-lifting");

// 执行一些性能密集型的任务
doSomeHeavyLifting();

// 标记结束
performance.mark("end-heavy-lifting");

// 测量并输出执行时间
performance.measure(
  "heavy-lifting-measure",
  "start-heavy-lifting",
  "end-heavy-lifting"
);
const measure = performance.getEntriesByName("heavy-lifting-measure")[0];
console.log(`doSomeHeavyLifting 执行时间: ${measure.duration}`);

在这个例子中，我们通过在 doSomeHeavyLifting() 函数的开始和结束位置设置标记，然后使用 performance.measure() 来计算这两个标记点之间的时间差，最终通过 console.log 输出这个时间差，以此来测量函数的执行时间。

示例 2: 使用 options 参数记录额外信息

const { performance } = require("perf_hooks");

// 设置标记点并记录额外信息
performance.mark("start-task", { detail: { message: "开始执行任务" } });

// 执行任务
doTask();

// 设置结束标记点
performance.mark("end-task", { detail: { message: "任务执行结束" } });

// 可以使用 performance.getEntriesByName() 来获取标记点，并读取 detail 信息
const startMark = performance.getEntriesByName("start-task")[0];
console.log(startMark.detail.message); // 输出: 开始执行任务

在这个例子中，我们使用了 options 参数的 detail 属性来记录额外的信息。这在你想要附加一些描述或者其他数据到标记点上时非常有用，例如，记录一个操作开始和结束时的状态信息。

通过这些例子，你可以看到 performance.mark() 是如何在 Node.js 中用于性能监测和分析的。它不仅能帮助你了解代码的执行时间，还可以通过 options 参数记录更多相关信息，对于优化应用性能来说非常有用。

performance.markResourceTiming(timingInfo, requestedUrl, initiatorType, global, cacheMode)open in new window

在 Node.js v21.7.1 中，performance.markResourceTiming是一个用于手动记录资源加载时间的功能，它属于perf_hooks模块。这个功能允许开发者在 Node.js 环境中模拟出类似浏览器中资源加载的时间标记。下面，我会详细解释这个方法的用法，并给出几个实际应用的例子。

方法的参数

performance.markResourceTiming接收以下参数：

  • timingInfo：一个对象，包含了资源加载的各种时间点（如开始时间、结束时间）。这些时间点反映了资源从请求到加载完成的过程。
  • requestedUrl：字符串，表示被请求资源的 URL。
  • initiatorType：字符串，表示发起请求的类型，比如是通过<`link>`、 <script> ``、XMLHttpRequest等方式发起的。
  • global：布尔值，标识这个资源加载时间是否应该被记录在全局的性能时间线上。
  • cacheMode：字符串，表示资源加载使用的缓存模式，比如"default"、"reload"、"no-cache"等。

使用场景和例子

场景一：测试特定资源加载时间

假设你正在开发一个 Node.js 应用，需要加载一个外部脚本，并想要测试这个脚本加载的性能。你可以使用performance.markResourceTiming来模拟记录这个过程。

const { performance } = require("perf_hooks");

// 假设的时间点数据
const timingInfo = {
  startTime: 100, // 开始时间
  responseEnd: 150, // 结束时间
};

// 调用方法记录性能
performance.markResourceTiming(
  timingInfo,
  "https://example.com/script.js",
  "script",
  true,
  "default"
);

在这个例子中，我们模拟了从 100ms 到 150ms 的脚本加载时间，并将其记录下来。

场景二：分析和优化资源加载

通过使用这个功能，开发者可以对应用中的资源加载进行详细分析。例如，你可以加载多个不同的资源，使用不同的initiatorType来区分它们，然后通过分析这些资源的加载时间来识别性能瓶颈或进行优化。

// 模拟不同类型资源的加载时间
performance.markResourceTiming(
  { startTime: 50, responseEnd: 120 },
  "https://example.com/style.css",
  "link",
  true,
  "default"
);
performance.markResourceTiming(
  { startTime: 150, responseEnd: 200 },
  "https://example.com/app.js",
  "script",
  true,
  "default"
);

通过比较不同资源类型的加载时间，开发者可以识别出哪些资源加载较慢，并探索优化这些资源加载时间的方法，如使用更快的服务器、优化文件大小或应用缓存策略。

结论

performance.markResourceTiming提供了一个强大的工具，允许开发者在 Node.js 环境中模拟和记录资源加载的性能数据。这对于性能分析和优化，特别是在需要详细了解资源加载时间的应用中，是非常有用的。通过模拟不同的资源加载场景，开发者可以更好地理解和优化他们的应用性能。

performance.measure(name[, startMarkOrOptions[, endMark]])open in new window

Node.js 中的 performance.measure 函数是一个非常有用的工具，它允许你测量代码中两点之间的执行时间。这对于优化代码性能、识别瓶颈或仅仅为了满足好奇心都是非常实用的。

首先，让我们搞清楚几个关键概念：

  • Performance Mark：这是一个时间点的标记，你可以在代码中任意位置创建这样的标记来代表一个特定的时刻。
  • Performance Measure：这是两个标记（或一个标记和当前时间）之间经过的时间，可以帮助你测量代码中某个操作所需的时间。

在 Node.js v21.7.1 版本中使用 performance.measure(name[, startMarkOrOptions[, endMark]]) 的基础结构如下：

  • name: 这是你测量的名称，通过这个名称你可以找到和获取测量结果。
  • startMarkOrOptions: 这个参数可以是一个字符串，表示开始标记的名称；也可以是一个包含 start 和 end 属性的对象，直接指定开始和结束的标记名称，还可以包含其他配置选项。
  • endMark: 这是结束标记的名称，如果你在第二个参数中已经指定了结束标记，则不需要此参数。

实际运用示例

示例 1: 基础使用

假设你想要测量一个简单函数执行所需的时间。

const { performance, PerformanceObserver } = require('perf_hooks');

// 创建性能观察者监听测量事件并打印结果
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  console.log(items.getEntries()[0].duration);
  performance.clearMarks();
});
obs.observe({ entryTypes: ['measure'] });

// 设置起始标记
performance.mark('start');

// 执行一个函数或一段代码
for (let i = 0; i `<` 100000; i++) {} // 假设操作

// 设置结束标记
performance.mark('end');

// 测量从 'start' 到 'end' 的执行时间
performance.measure('My Special Measure', 'start', 'end');

在这个例子中，你会看到从 'start' 到 'end' 标记之间代码执行所花费的时间（以毫秒为单位）。

示例 2: 使用 Options 参数

现在，让我们更进一步，假设除了测量代码执行时间外，我们还想知道执行期间发生的其他细节。

const { performance } = require("perf_hooks");

// 直接使用 options 对象进行测量，同时指定开始和结束标记
performance.measure("My Measure With Options", {
  start: "start",
  end: "end",
  detail: "Some additional details about this measure",
});

// 获取所有测量结果，并找出我们感兴趣的那个
const [measure] = performance.getEntriesByName("My Measure With Options");
console.log(measure.duration); // 打印持续时间
console.log(measure.detail); // 打印额外的细节信息

在这个例子中，我们利用了一个选项对象来同时指定开始和结束标记，并添加了一些附加的详情，这样我们就可以在测量完成后获取更多的上下文信息。

结论

Node.js 中的 performance.measure 功能是一个强大的工具，无论是在开发阶段优化代码性能，还是在生产环境监控关键操作的执行时间，它都能提供巨大的帮助。通过简单的 API 调用和灵活的配置，它能够满足各种精确度量和性能分析的需求。

performance.nodeTimingopen in new window

好的，Node.js 中的 performance.nodeTiming 是一个性能监控工具，它属于 Node.js 内置的 perf_hooks 模块。这个工具可以让我们了解到 Node.js 程序从启动到运行过程中各个阶段的时间信息。这些信息对于开发者来说非常有用，因为它们可以帮助我们分析程序的性能瓶颈。

在 Node.js v21.7.1 版本中，performance.nodeTiming 提供了一个详细的时间线，其中包括了以下几个阶段的时间点：

  • nodeStart: 当 Node.js 开始执行时的时间戳。
  • v8Start: V8 JavaScript 引擎初始化开始的时间戳。
  • bootstrapComplete: Node.js 的引导过程完成的时间戳。
  • environment: Node.js 环境设置完成的时间戳。
  • loopStart: 事件循环开始的时间戳。
  • loopExit: 事件循环退出的时间戳。
  • nodeStop: Node.js 停止执行的时间戳。

现在，我将通过一些简单的例子来展示如何使用 performance.nodeTiming。

例子 1：检查程序启动时间

假设我们想要知道 Node.js 程序启动并且准备好执行代码需要多长时间，我们可以这样写：

const { performance } = require("perf_hooks");

// 程序其他部分 ...

// 在合适的位置查看启动时间
console.log(
  "Node.js 启动耗时:",
  performance.nodeTiming.bootstrapComplete - performance.nodeTiming.nodeStart,
  "毫秒"
);

这段代码会输出 Node.js 从启动到准备完全结束所耗费的时间，单位是毫秒。

例子 2：分析程序的整体生命周期

如果你对整个程序的生命周期感兴趣，比如从启动到停止的全部过程，可以这样写：

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建一个观察者实例来监视特定的性能条目类型
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  const nodeTiming = performance.nodeTiming;

  console.log(
    "启动到脚本评估完成:",
    nodeTiming.bootstrapComplete - nodeTiming.nodeStart,
    "毫秒"
  );
  console.log("事件循环启动:", nodeTiming.loopStart >= 0 ? "已发生" : "未发生");
  console.log(
    "事件循环退出:",
    nodeTiming.loopExit - nodeTiming.loopStart,
    "毫秒"
  );
  console.log(
    "程序总运行时间:",
    nodeTiming.nodeStop - nodeTiming.nodeStart,
    "毫秒"
  );

  // 断开观察者以避免内存泄露
  items.disconnect();
});

// 订阅 nodeTiming 性能条目
obs.observe({ entryTypes: ["node"] });

// 程序其他部分...

在这个例子中，我们使用了 PerformanceObserver 来监听性能条目，并且当这些条目被记录时，我们输出了它们。在这个例子的输出中，你可以看到程序从启动到脚本评估完成、事件循环的启动和退出、以及程序的总运行时间。

利用这样的数据，你可以对代码进行优化，比如减少启动时间，或者优化事件循环的处理速度。这对于开发高性能的 Node.js 应用非常重要。

performance.now()open in new window

Node.js 的 performance.now() 是一个非常有用的功能，它提供了一种高精度的时间测量方式。这个函数会返回一个代表当前时间的高精度时间戳（以毫秒为单位），该时间戳可以用于精确测量代码执行的时间。不同于 JavaScript 中的 Date.now()，performance.now() 提供的时间戳具有更高的精度和更少的时间漂移，这使得它非常适合于性能测试和时间敏感的应用。

实际运用例子

1. 测量代码执行时间

假设你正在试图优化一个函数，需要准确地知道它执行了多长时间。这时你可以使用 performance.now() 来测量执行时间。

const { performance } = require('perf_hooks');

// 记录开始时间
let startTime = performance.now();

// 执行你想要测量的代码
for (let i = 0; i `<` 1000000; i++) {
    // 一些耗时的操作
}

// 记录结束时间
let endTime = performance.now();

// 计算并打印执行时间
console.log(`执行耗时：${endTime - startTime} 毫秒`);

在这个例子中，我们首先通过 require('perf_hooks') 引入 Node.js 的性能钩子模块，然后使用 performance.now() 分别在代码执行之前和之后获取时间戳，最后计算两个时间戳之间的差值，这个差值就是代码执行所需的时间，以毫秒为单位。

2. 性能监控

如果你正在开发一个需要快速响应用户请求的网络服务或应用，可能需要监控某些关键部分的执行时间以确保性能。使用 performance.now() 可以帮助你实现这一点。

const { performance } = require("perf_hooks");
const express = require("express");
const app = express();

app.get("/some-endpoint", (req, res) => {
  const start = performance.now();

  // 模拟一些处理逻辑
  setTimeout(() => {
    // 处理完成，发送响应

    const end = performance.now();
    console.log(`请求处理时间：${end - start} 毫秒`);

    res.send("处理完成");
  }, 500);
});

app.listen(3000, () => {
  console.log("服务器运行在 http://localhost:3000/");
});

在这个例子中，我们创建了一个简单的 Web 服务器，对特定端点的请求进行处理，并测量处理请求所需的时间。当请求到达 /some-endpoint 时，我们记录开始时间，在请求处理完毕后记录结束时间，然后计算这两个时间点之间的差，即为处理该请求所需的时间。

如上所示，performance.now() 由于其高精度和稳定性，在需要测量代码段执行时间或进行性能监控时非常有用。

performance.setResourceTimingBufferSize(maxSize)open in new window

当我们讨论 Node.js 中的performance.setResourceTimingBufferSize(maxSize)方法时，我们首先需要了解一些基本概念。

基本概念

  1. Node.js：这是一个能够在服务器端运行 JavaScript 代码的环境，非常适合处理高并发、I/O 密集型任务。
  2. 性能监控（Performance Monitoring）：指的是在程序运行时监视和管理其性能的过程。在 Web 开发中，这通常涉及到测量页面加载时间、脚本执行时间等。
  3. Resource Timing API：这是一种 Web 性能 API，允许开发者收集和分析关于页面和应用中资源加载时间的信息。虽然它最初是为浏览器环境设计的，但 Node.js 也提供了类似的功能，让开发者可以监控后端操作的性能。

performance.setResourceTimingBufferSize(maxSize)

performance.setResourceTimingBufferSize(maxSize)是 Node.js 中的一个方法，用于设置 Resource Timing 缓冲区的大小。缓冲区是内存中的一块区域，用于暂时存储 Resource Timing 条目，即关于资源加载时间的数据信息。

  • 参数：maxSize表示缓冲区可以保存的 Resource Timing 条目的最大数量。
  • 作用：当你在 Node.js 应用中加载或处理多个资源（如 API 调用、数据库查询等）时，每个操作的性能数据都可以被记录下来。setMaxSize方法确保了只有最近的maxSize个条目被保留，旧的条目会被新的替换，从而避免了无限增长的数据占用过多内存。

实际应用示例

假设你正在开发一个 Node.js 应用，该应用需要频繁地从不同的 API 拉取数据。为了优化性能，你想要监控这些 API 请求的响应时间。

  1. 设定缓冲区大小：首先，你决定只保留最新的 100 个 API 请求的性能数据。因此，你可以这样设置：

    const { performance } = require("perf_hooks");
performance.setResourceTimingBufferSize(100);

  2. 监控和分析：之后，每次进行 API 请求时，Node.js 会自动将这些请求的性能数据存储到缓冲区。当缓冲区满了（即达到 100 条记录），最早的记录会被新的记录替换掉。

  3. 利用数据：你可以定期检查这些性能数据，找出响应时间过长的 API 请求，进而对其进行优化。这可能包括更换更快的 API 服务、优化查询参数等策略。

通过这种方式，performance.setResourceTimingBufferSize(maxSize)帮助你管理性能数据的记录，避免了内存溢出的风险，同时使得性能优化工作变得更加高效和有针对性。

performance.timeOriginopen in new window

在 Node.js 中，performance.timeOrigin 是一个与性能相关的属性，它代表了当前 Node.js 进程启动的时间点。这个时间点以 Unix Epoch 时间（即自 1970 年 1 月 1 日以来的毫秒数）的形式给出。了解 performance.timeOrigin 对于性能监控和调优特别有帮助，因为它可以作为一个基准点，帮助你测量和对比代码执行的时间。

让我们通过一些实际的例子来看看如何使用 performance.timeOrigin：

例子 1：测量代码执行时间

假设你想要测量一段代码执行所需要的时间。你可以使用 performance.timeOrigin 来获取一个基准时间，然后在代码执行完成后再次检测当前时间，两者的差值就是代码执行所需的时间。

const startTime = Date.now() - performance.timeOrigin; // 获取代码开始执行的时间点
// 这里是你想要测量执行时间的代码
const endTime = Date.now() - performance.timeOrigin; // 获取代码执行完成的时间点

console.log(`代码执行耗时：${endTime - startTime} 毫秒`);

例子 2：性能监控

如果你正在开发一个需要长时间运行的 Node.js 应用，可能会想要监控应用的性能表现。使用 performance.timeOrigin 可以帮助你了解从程序启动到当前时间点的总运行时间。

setInterval(() => {
  const upTime = Date.now() - performance.timeOrigin; // 计算从程序启动到现在的总时间
  console.log(`程序已运行：${upTime} 毫秒`);
}, 60000); // 每分钟记录一次

例子 3：事件日志记录

在一些需要精确事件日志的应用中，了解事件发生的确切时间是很重要的。performance.timeOrigin 可以为你提供一个精确的时间基准，帮助你记录事件发生的时间。

function logEvent(event) {
  const eventTime = Date.now() - performance.timeOrigin; // 计算事件发生的时间
  console.log(`[${eventTime}]: 事件 "${event}" 发生`);
}

logEvent("数据库连接成功");
logEvent("数据接收完成");

通过这些例子，你可以看到 performance.timeOrigin 在不同场景下的应用，无论是测量代码执行时间、性能监控还是事件日志记录，它都提供了一个方便而有效的方式来获取时间信息。

performance.timerify(fn[, options])open in new window

在 Node.js 中，performance.timerify(fn[, options])是一个功能强大的工具，用于测量某个函数fn执行的性能。简单来说，它可以帮助你了解函数执行需要多少时间。这个功能对于性能调优和发现代码中可能的瓶颈非常有用。下面我将详细解释这个方法，并给出几个实用的例子。

基本用法

performance.timerify()方法接受一个函数fn作为参数，并返回一个新的函数。当你调用这个新的函数时，它会执行原始的fn函数，并且测量执行所需的时间。这个测量的时间包括fn函数执行的开始到结束的整个周期。

可选的options参数允许你定制一些行为，例如设置一个最大的观测时间窗口。

例子

假设你有一个计算斐波那契数列的函数，你想要测量这个函数执行的时间。

原始函数:

function fibonacci(n) {
  if (n `<`= 1) return n;
  return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}

使用performance.timerify()测量性能:

首先，你需要引入perf_hooks模块中的performance对象。

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

然后，你可以使用performance.timerify()来“包装”你的斐波那契函数：

const timedFibonacci = performance.timerify(fibonacci);

为了收集和输出性能数据，你需要设置一个PerformanceObserver：

const obs = new PerformanceObserver((list, observer) => {
  console.log(list.getEntries()[0]);
  performance.clearMarks();
  observer.disconnect();
});
obs.observe({ entryTypes: ["function"] });

最后，你可以调用timedFibonacci并传递你想要计算的斐波那契数：

timedFibonacci(10); // 或者任何你想要测试的数值

这段代码会输出类似于以下格式的性能数据，包括函数执行所花费的时间：

{
  name: 'fibonacci',
  entryType: 'function',
  startTime: 123456.789,
  duration: 10.12, // 这表示函数执行花费了10.12毫秒
  ...
}

实际运用

这个方法特别适用于以下几种场景：

  • 性能调优：当你需要优化代码，特别是对于执行时间敏感的应用程序时，可以使用这个方法来找出哪些函数是瓶颈。
  • 回归测试：在软件开发中，当你修改代码后，可以使用这个方法来确保修改没有导致性能下降。
  • 比较算法性能：当你有多种实现同一功能的算法时，可以用这个方法来比较它们各自的执行时间，帮助你选择最优的算法。

通过使用performance.timerify()，你可以获得关于函数执行性能的详细数据，这对于优化你的应用程序和提高其运行效率至关重要。

performance.toJSON()open in new window

在 Node.js 中，performance.toJSON()方法是用来将当前的性能计时数据转换为 JSON 格式的。这个方法属于性能钩子（perf_hooks模块）的一部分，性能钩子允许你监测和测量你的 Node.js 应用程序的性能。

使用performance.toJSON()

要使用performance.toJSON()，你首先需要引入 Node.js 的perf_hooks模块。这个模块提供了一套性能监测工具，包括但不限于监测事件循环延迟、测量代码执行时间等。

以下是如何引入perf_hooks模块并使用performance.toJSON()的基本步骤：

const { performance } = require("perf_hooks");

// 你可以在这里执行一些代码操作，然后...

// 使用performance.toJSON()获取当前的性能数据
const performanceData = performance.toJSON();
console.log(performanceData);

实际运用示例

示例 1：测量代码执行时间

假设你想要测量一个函数执行所需要的时间。你可以这样做：

const { performance } = require('perf_hooks');

const start = performance.now();

// 这里是你想要测量的函数或代码块
for(let i = 0; i `<` 1000000; i++) {
    // 假设的重复操作
}

const end = performance.now();

console.log(`执行时间：${end - start} 毫秒`);

在这个例子中，我们使用performance.now()来获取高精度时间戳，从而计算出代码块的执行时间。然后，你也可以使用performance.toJSON()来获取整个性能记录的概览。

示例 2：监测事件循环延迟

Node.js 的事件循环是其非阻塞 I/O 操作的核心。监测事件循环延迟可以帮助你理解你的应用程序在处理异步操作时的性能。

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建一个性能观察者来监测事件循环延迟
const obs = new PerformanceObserver((list) => {
  const entries = list.getEntries();
  entries.forEach((entry) => {
    console.log(`事件循环延迟: ${entry.duration} 毫秒`);
  });
});
obs.observe({ entryTypes: ["function"] });

// 你可以在这里执行一些异步操作

在这个例子中，PerformanceObserver用于监测指定的性能指标，当指标发生变化时，就会调用回调函数。这可以帮助你实时地监控应用程序的性能情况。

小结

performance.toJSON()是 Node.js 性能钩子中的一个工具，它能帮助你以 JSON 格式获取当前的性能计时数据。通过结合performance.now()、PerformanceObserver等工具，你可以有效地监测和分析你的 Node.js 应用程序的性能表现。

Event: 'resourcetimingbufferfull'open in new window

Node.js 中的'resourcetimingbufferfull'事件是与性能监控相关的一个特性，它属于perf_hooks模块。这个模块允许你监控和收集性能数据，以便更好地理解和优化你的应用。具体来说，'resourcetimingbufferfull'事件是在性能数据的缓冲区被填满时触发的。

要理解这个事件，我们首先需要明白什么是资源计时（Resource Timing）。资源计时是一个浏览器提供的 API，用于收集页面和其相关资源（如脚本、样式表、图片等）加载过程中的详细时间信息。而在 Node.js 环境中，虽然没有浏览器的页面概念，但通过perf_hooks模块，我们可以获得类似的性能指标来监控 Node.js 程序中异步操作的性能，比如 HTTP 请求、文件读写等。

当我们使用perf_hooks模块监控资源加载或其他异步操作时，所有的性能指标数据会被存储在一个内部的缓冲区中。'resourcetimingbufferfull'事件就是在这个缓冲区已满，无法再接受新的性能条目时触发的。

如何使用

首先，你需要引入perf_hooks模块：

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

然后，你可以设置一个PerformanceObserver来监听'resourcetimingbufferfull'事件。当事件触发时，可以采取一些行动，比如增加缓冲区的大小，以便能够记录更多的性能条目。

const observer = new PerformanceObserver((list, observer) => {
  console.log("Resource Timing Buffer is Full");
  // 可以在这里增加缓冲区大小
});
observer.observe({ entryTypes: ["resource"], buffered: true });

// 假设触发资源计时

实际应用示例

  1. 监控 API 请求性能：如果你的 Node.js 应用依赖于多个外部 API，你可能想要监控这些 API 请求的性能。使用perf_hooks，你可以收集每个请求的耗时，当缓冲区满了，你可能需要调整缓冲区大小或者导出数据到一个外部存储以便分析。

  2. 文件处理性能监控：对于涉及大量文件读写操作的应用，你可以使用perf_hooks来监控这些操作的性能。这有助于识别瓶颈或潜在的性能问题。

  3. 自定义性能标记：除了自动记录的性能指标外，你还可以使用performance.mark()方法来创建自定义的性能标记。这对于跟踪特定操作或代码段的性能非常有用。

通过这样的方式，'resourcetimingbufferfull'事件及perf_hooks模块的其他功能，为 Node.js 应用的性能监控和优化提供了强大的工具。

Class: PerformanceEntryopen in new window

Node.js 中的 PerformanceEntry 类是一个非常有用的工具，它可以帮助你了解你的应用程序或代码在运行时的性能。这个类来自于 Node.js 的性能钩子（perf_hooks）模块。要理解 PerformanceEntry，首先需要了解它是用于什么的。

简单地说，PerformanceEntry 对象提供了特定操作或事件的时间相关信息，比如持续时间、开始时间等。这对于性能监测和调优非常重要，因为它可以帮助你发现代码中的瓶颈。

在 Node.js v21.7.1 文档中，PerformanceEntry 类提供了以下主要属性：

  • name: 表示性能条目的名称。
  • entryType: 表示性能条目类型的字符串，例如 "mark" 或 "measure"。
  • startTime: 表示性能条目开始的时间。
  • duration: 表示执行操作所花费的时间。

实际运用例子

例子 1：测量代码执行时间

假设你想知道一个函数执行了多长时间。你可以使用 performance.mark() 方法标记开始和结束，然后使用 performance.measure() 方法测量两个标记之间的时间。

const { performance, PerformanceObserver } = require('perf_hooks');

// 标记开始
performance.mark('startFunction');

// 假设这是你想要测量执行时间的函数
function myFunction() {
  // 函数执行的内容
  for(let i = 0; i `<` 1000000; i++) {}
}

myFunction();

// 标记结束
performance.mark('endFunction');

// 测量开始到结束之间的时间
performance.measure('My Function Execution Time', 'startFunction', 'endFunction');

// 使用 PerformanceObserver 来获取测量结果
const obs = new PerformanceObserver((list) => {
  const entries = list.getEntries();
  entries.forEach((entry) => {
    console.log(`${entry.name}: ${entry.duration}`);
  });
});

obs.observe({ entryTypes: ['measure'] });

这段代码会测量 myFunction 函数执行所需的时间，并通过 console.log 打印出来。

例子 2：监控异步操作的性能

Node.js 的异步特性非常强大，但有时候也需要监控异步操作的执行时间。

const { performance } = require("perf_hooks");

async function asyncOperation() {
  // 模拟异步操作，比如从数据库获取数据
  return new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 1000));
}

const start = performance.now(); // 获取当前时间作为开始时间

asyncOperation().then(() => {
  const end = performance.now(); // 异步操作完成时获取当前时间作为结束时间
  console.log(`异步操作耗时：${end - start} 毫秒`);
});

这个例子中，我们没有直接使用 PerformanceEntry 对象，但通过 performance.now() 方法来手动测量异步操作的开始和结束时间，这同样是基于性能监测的思想。

总结

PerformanceEntry 和 Node.js 中的 perf_hooks 模块让开发者能够精确地测量和监控代码的性能。无论是同步还是异步操作，都可以通过这些工具找到性能瓶颈，从而优化应用程序。

performanceEntry.durationopen in new window

Node.js 中的 performanceEntry.duration 属于 Performance API 的一部分，特别是在性能测量方面起着关键作用。这个属性提供了一个简单但非常重要的度量：它测量并返回一个指定性能条目（performance entry）的持续时间。

基本理解

在 Node.js 中，performanceEntry 对象代表了一个性能事件，而 duration 属性则表示该事件的持续时间，单位为毫秒（ms）。这个机制允许开发者测量代码块、异步操作或任何特定任务的执行时间，从而评估和优化应用程序的性能。

实际应用例子

例 1: 测量同步代码执行时间

假设你想知道一个函数处理数据所需的时间。你可以使用 performance.mark() 方法标记开始和结束时刻，然后使用 performance.measure() 生成一个 performanceEntry，其 duration 属性将告诉你具体耗时。

const { performance, PerformanceObserver } = require('perf_hooks');

// 标记开始
performance.mark('start-process');

// 执行某些操作...
for(let i = 0; i `<` 1000000; i++) {
    // 模拟一项耗时的操作
}

// 标记结束
performance.mark('end-process');

// 测量开始到结束的持续时间
performance.measure('Processing time', 'start-process', 'end-process');

// 使用 PerformanceObserver 监听并打印测量结果
const observer = new PerformanceObserver((list) => {
    const entries = list.getEntries();
    entries.forEach((entry) => {
        console.log(`${entry.name}: ${entry.duration}`);
    });
});

observer.observe({ entryTypes: ['measure'] });

例 2: 测量异步操作的执行时间

如果你想测量一个异步操作（例如文件读取）的执行时间，流程会稍有不同，因为你需要在操作完成后才能标记结束时间。

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");
const fs = require("fs");

performance.mark("start-async-operation");

fs.readFile("/path/to/file", (err, data) => {
  if (err) throw err;

  // 异步操作完成，标记结束时间
  performance.mark("end-async-operation");

  // 测量操作持续时间
  performance.measure(
    "Async operation time",
    "start-async-operation",
    "end-async-operation"
  );

  // 此处仍然需要 PerformanceObserver 来获取和打印测量结果
});

// 使用与前例相同的 PerformanceObserver 逻辑

小结

通过使用 performanceEntry.duration 属性，你可以精确地测量代码执行、异步操作等的时间开销，这对于识别瓶颈、进行性能调优及保证应用响应速度至关重要。实际应用中，你可能会结合多种性能测量手段，以全面评估和提升应用性能。

performanceEntry.entryTypeopen in new window

当你开始使用 Node.js 进行编程，会发现它不仅仅是用来写服务器端应用程序的。借助于 Node.js 的性能钩子（perf_hooks）模块，你可以精确地测量和监控代码的性能。在这个领域中，performanceEntry.entryType属性扮演了一个关键角色。

什么是performanceEntry.entryType?

在 Node.js 的性能钩子（perf_hooks）模块中，performanceEntry对象代表了一个单独的性能指标或者事件。这些指标或事件可以帮助你理解你的应用在运行时的性能特点。而performanceEntry.entryType属性则是一个字符串，它描述了该性能条目的类型。

简单地说，entryType告诉你这个性能条目是什么类型的数据，例如它可能是一个标记（mark），度量（measure），资源负载（resource），等等。这对于过滤和分析特定类型的性能条目非常有用。

实践中的应用示例

  1. 记录和测量代码执行时间

    假设你正在编写一个 Node.js 应用，并且想要知道某段特定代码执行了多长时间。你可以使用性能钩子来标记开始和结束的时间点，并计算它们之间的差异。

    const { performance, PerformanceObserver } = require('perf_hooks');

// 标记开始时间
performance.mark('start');

// 执行一些操作...
for(let i = 0; i `<` 1000000; i++) {
    // 模拟耗时操作
}

// 标记结束时间
performance.mark('end');

// 计算并记录开始到结束之间的时间
performance.measure('My Special Operation', 'start', 'end');

// 使用PerformanceObserver监听和打印测量结果
const observer = new PerformanceObserver((list) => {
    const entries = list.getEntries();
    entries.forEach((entry) => {
        if(entry.entryType === 'measure') {
            console.log(`测量名: ${entry.name}, 花费时间: ${entry.duration}`);
        }
    });
});
observer.observe({ entryTypes: ['measure'] });

    在上面的代码中，我们首先通过performance.mark方法标记了"start"和"end"两个时间点。随后，通过performance.measure方法计算了从"start"到"end"的时间差，并将其作为一个测量结果记录下来。最后，我们设置了一个PerformanceObserver来监听测量类型（measure）的性能条目，并输出它们的详情。

  2. 监控资源加载时间

    另一个实际场景可能涉及到监控文件或模块加载时间。虽然在 Node.js 环境中，通常不像在浏览器环境中那样处理大量资源加载，但在某些情况下，如动态导入模块时，了解加载时间可能是有益的。

  3. 性能调优

    开发者可以利用这些性能指标进行性能调优。例如，如果某个操作的执行时间远远超过预期，开发者可以进一步检查代码，看看是否存在效率低下的算法或不必要的资源请求等问题。

总结

通过这些示例，我们可以看到performanceEntry.entryType在 Node.js 应用性能监控和分析中的重要性。正确地利用这一属性，可以帮助我们更好地理解和优化我们的应用。

performanceEntry.nameopen in new window

在 Node.js 中，performanceEntry.name是PerformanceEntry对象的一个属性，它提供了当前性能条目的名称。这个属性是非常有用的，因为它能帮助你识别和区分应用程序中不同的性能度量点。

实际运用例子

假设你正在开发一个 Web 应用，并且你想监控和改进页面加载或者某个特定功能的性能。使用 Node.js 的性能钩子（performance hooks），你可以创建性能条目，并且performanceEntry.name就能帮助你识别这些条目。

  1. 监控 HTTP 请求处理时间

    假设你的应用需要处理 HTTP 请求，并且你想测量处理每个请求所需的时间。你可以在请求开始时创建一个性能条目，在请求结束时再创建一个性能条目，然后使用performanceEntry.name来识别这些条目，并计算它们之间的时间差，这样就能得到处理时间。

    const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

function handleRequest(req, res) {
  // 请求开始
  performance.mark("requestStart");

  // 假设这里是处理请求的代码

  // 请求结束
  performance.mark("requestEnd");

  // 测量开始到结束的时间
  performance.measure("handleRequest", "requestStart", "requestEnd");

  const observer = new PerformanceObserver((list, observer) => {
    const entries = list.getEntriesByName("handleRequest");
    entries.forEach((entry) => {
      console.log(`处理请求耗时：${entry.duration}毫秒`);
    });
    observer.disconnect();
  });
  observer.observe({ entryTypes: ["measure"] });
}

    在这个例子中，我们使用performance.mark()来标记时间点，并通过performance.measure()创建了一个名为handleRequest的性能条目，它测量了requestStart和requestEnd之间的时间差。PerformanceObserver用来监听性能条目，并且当handleRequest条目被创建时，我们可以通过list.getEntriesByName('handleRequest')获取到这个条目，并打印出处理请求所花费的时间。

  2. 监控异步操作的性能

    如果你的应用中有异步操作，比如访问数据库或文件系统，你同样可以使用性能钩子来监控这些操作的性能。

    const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

async function accessDatabase() {
  performance.mark("dbStart");

  // 假设这里是访问数据库的异步操作
  await someDatabaseOperation();

  performance.mark("dbEnd");
  performance.measure("accessDatabase", "dbStart", "dbEnd");
}

const observer = new PerformanceObserver((list, observer) => {
  const entries = list.getEntriesByName("accessDatabase");
  entries.forEach((entry) => {
    console.log(`访问数据库耗时：${entry.duration}毫秒`);
  });
  observer.disconnect();
});
observer.observe({ entryTypes: ["measure"] });

accessDatabase();

    这个例子和上一个类似，不同之处在于这里我们监控的是一个异步操作的性能。我们在操作开始和结束时分别标记时间点，然后测量这两个点之间的时间差来得到整个操作的耗时。

通过这些例子，你可以看到performanceEntry.name如何帮助我们在应用中标识和测量不同的性能度量点。这对于性能优化和监控是非常有用的工具。

performanceEntry.startTimeopen in new window

在 Node.js 中，performanceEntry.startTime 是一个非常有用的属性，它是 part of the Performance Timing API。这个属性帮助开发者获取到某个特定操作或任务开始执行的时间点。在 v21.7.1 的文档中，这个属性属于 PerformanceEntry 对象，用来表示性能度量事件的开始时间，其值是一个高精度时间戳，单位是毫秒（ms）。

什么是 PerformanceEntry？

简单来说，PerformanceEntry 对象提供了特定操作的性能信息，比如一个 HTTP 请求、文件读写操作或是一段代码的执行。每个 PerformanceEntry 实例都会包含一些基本属性，其中 startTime 就是其中之一，表示该性能条目开始的时间。

如何理解 startTime？

  • startTime 是一个表示时间的数值，具体是从某个起始点到操作开始的时间间隔。在 Node.js 中，这通常指的是从 Node.js 进程启动到当前操作开始的时间。
  • 它的单位是毫秒，因此提供了非常精确的时间度量。
  • 它可以帮助你评估程序中特定部分的性能表现。

实际应用示例

想象一下你正在构建一个 web 应用，并且你想要监测一个特定请求处理的性能：

示例 1: 测量 HTTP 请求处理时间

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建一个性能观察器，它会被调用每当有新的性能条目被加入到性能时间线上
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  items.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log(`HTTP 请求处理时间: ${entry.duration} 毫秒`);
  });
});
obs.observe({ entryTypes: ["measure"] });

// 假设这是一个处理 HTTP 请求的函数
function handleRequest(req, res) {
  performance.mark("startRequest");

  // 在这里进行请求处理的逻辑...
  // 例如：数据库查询，读取文件等操作

  performance.mark("endRequest");
  // 使用 measure 方法来生成一个带有持续时间的性能条目
  performance.measure("HTTP Request", "startRequest", "endRequest");
}

// 现在假设 `handleRequest` 被调用了
handleRequest();

在这个示例中，我们使用了 Node.js 的 perf_hooks 模块来监测 HTTP 请求处理的性能。我们通过标记开始和结束时间，然后利用 performance.measure() 方法创建一个性能条目，这个条目就包含了 startTime 和结束时间，以及两者之间的差值（duration）。通过 PerformanceObserver 我们可以获取到这个性能条目，并打印出请求处理的时间。

总结

通过这样的方式，startTime 属性为开发者提供了一种强大的工具来监控和分析程序中各个部分的性能。无论是数据库操作、文件 I/O 还是任何耗时的任务，使用这类性能标记和测量技术，开发者可以获得实时、准确的性能数据，进而优化和改进应用的性能。

Class: PerformanceMarkopen in new window

好的，让我来为你详细解释一下 Node.js 中的 PerformanceMark 类。

什么是 PerformanceMark?

在 Node.js 中，PerformanceMark 是性能测量工具的一部分，它属于 performance API 中的一个类。这个类用来创建标记（marks），这些标记代表了代码执行过程中的特定时间点。通过创建这样的标记，开发者可以非常精确地测量代码运行的时间，从而帮助诊断性能问题或优化程序性能。

怎么使用？

要使用 PerformanceMark，首先需要引入 Node.js 的 perf_hooks 模块中的 performance 对象：

const { performance } = require("perf_hooks");

然后，可以使用 performance.mark() 函数来创建一个新的性能标记。这个函数接受一个参数：标记的名称。

例如：

// 创建一个名为 'start' 的性能标记
performance.mark("start");

// 假设这里有一些要测量的代码
// ...

// 创建一个名为 'end' 的性能标记
performance.mark("end");

创建了标记之后，你可以使用 performance.measure() 方法来测量两个标记之间的时间差，从而得到代码运行的时间。

实际应用例子

假设你想测量一个数据排序算法的运行时间。你可以在算法开始执行前和执行完成后分别设置标记，然后测量这两个标记之间的时间差，以此来评估算法的性能。

const { performance } = require("perf_hooks");

// 创建一个初始标记
performance.mark("startSorting");

// 模拟一个需要测量的排序操作
let array = [5, 3, 8, 4, 2];
array.sort();

// 创建一个结束标记
performance.mark("endSorting");

// 测量 'startSorting' 和 'endSorting' 之间的时间差
performance.measure("Sorting Time", "startSorting", "endSorting");

// 获取测量结果并输出
const measure = performance.getEntriesByName("Sorting Time")[0];
console.log(`排序操作耗时：${measure.duration} 毫秒`);

在这个例子中，我们通过 performance.mark() 方法在排序操作的开始和结束处创建了性能标记，并且使用 performance.measure() 方法来测量这两个标记之间的时间差。最后通过 performance.getEntriesByName() 方法获取测量结果，并打印出排序操作的耗时。

通过这种方式，Node.js 允许你非常方便地进行性能测量和分析，对于性能调优和问题排查而言是一个极其有用的工具。

performanceMark.detailopen in new window

Node.js 中的 performanceMark.detail 属于 Performance API，这是一个用于监控和测量应用程序性能的工具。在 Node.js v21.7.1 版本中，performanceMark.detail 允许你向 performance.mark() 方法添加额外的上下文信息或者细节，这些信息可以在稍后进行性能分析时使用。

什么是 performance.mark()?

首先，了解一下 performance.mark() 是很有帮助的。这是一个创建性能标记点的方法，它记录了某一特定时间点，以便对应用程序的运行性能进行测量和分析。例如，你可以在数据开始加载时和数据加载结束时各设置一个标记点，之后就可以测量加载数据所需的总时间。

使用 performanceMark.detail

performanceMark.detail 的引入，提供了一种方式来附加更多关于标记点的信息。不仅仅是知道何时发生了某件事，现在还可以知道为什么以及如何发生的这些额外信息。

比方说，如果你正在追踪一个 Web 服务的响应时间，可能仅仅知道服务响应所花费的时间并不够，你可能还想知道返回的数据量大小，或者是响应状态（成功、错误等）。

实际运用例子

假设你正开发一个网络应用，需要从服务器加载用户数据。你可能想要测量这个过程需要多长时间，同时也想记录下请求的状态（成功或失败），以及返回的数据量大小。这时候，performanceMark.detail 就能派上用场了。

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

function fetchData(url) {
  const startMark = `fetchStart-${url}`;
  const endMark = `fetchEnd-${url}`;

  performance.mark(startMark); // 开始标记

  fetch(url).then((response) => {
    // 假设我们关心的细节是响应的字节大小
    const detail = { size: response.headers.get("content-length") };

    performance.mark(endMark, { detail }); // 结束标记，附加详情
    performance.measure(`fetchMeasure-${url}`, startMark, endMark);

    return response.json();
  });
}

// 设置性能观察员来监听指定的测量标记
const obs = new PerformanceObserver((list) => {
  for (const entry of list.getEntries()) {
    console.log(
      `${entry.name} took ${entry.duration}ms, detail:`,
      entry.detail
    );
  }
});

obs.observe({ entryTypes: ["measure"] });

// 这里用实际的URL替换 'http://example.com'
fetchData("http://example.com");

在这个例子中，我们使用 performance.mark() 来标记「开始请求」和「请求结束」的时间点，并通过 performance.measure() 计算出总共耗时。当我们在结束标记时传递 { detail } 对象时，我们可以附加任何我们认为与此次性能测量相关的额外信息，如示例中的响应大小（size）。然后，通过 PerformanceObserver 我们可以监听这些测量事件，并获取到每次测量的详细信息，包括我们附加的细节。

这样，使用 performanceMark.detail 不仅可以帮助我们测量时间间隔，还能为我们提供更丰富的上下文信息，以更全面地理解应用程序的性能表现。

Class: PerformanceMeasureopen in new window

Node.js 的 PerformanceMeasure 是 perf_hooks 模块的一部分，它提供了一个高精度的时间测量工具，可以帮助你监测和改进你的应用程序的性能。

简单来说，PerformanceMeasure 是一个表示性能测量结果的对象，它可以记录两个点之间的时间间隔。你可以用它来测量代码执行的时间、数据库查询的响应时间或者任何其他需要精确计时的操作。

基本使用方法

  1. 创建测量标记点：首先，你需要定义你想要测量的代码段的开始和结束。这是通过创建名为“标记”的特殊时间点来实现的。

  2. 计算时间间隔：然后，使用这些标记来创建一个PerformanceMeasure对象，这个对象会计算并存储开始标记和结束标记之间的时间差。

实际例子

假设你想要测量一个函数的执行时间：

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 定义一个观察者来监听性能测量事件
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  items.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log(`${entry.name}: ${entry.duration}`);
  });
});
obs.observe({ entryTypes: ["measure"] });

// 标记开始点
performance.mark("A");

// 假设这是你想要测量的代码段
setTimeout(() => {
  // 标记结束点
  performance.mark("B");

  // 测量从A到B的时间
  performance.measure("A to B", "A", "B");
}, 1000);

在这个例子中，我们使用 setTimeout 来模拟一个耗时的操作，比如网络请求或文件读取。我们在操作开始前后分别设置了标记点 'A' 和 'B'，然后通过调用 performance.measure 方法来计算这两点之间的时间差。这个时间差就是你的操作所耗费的时间。

PerformanceObserver 是用来异步接收性能测量结果的。当我们调用 performance.measure 方法时，它会生成一个性能条目，这个条目会被传递给所有观察者。在我们的例子中，观察者简单地将每个性能条目的名称和持续时间打印到控制台。

这个工具在优化代码性能、分析和减少延迟、以及提高响应速度方面非常有用。你可以用它来测量几乎任何事情，从简单的函数调用到复杂的异步操作。通过比较不同代码实现的性能，你可以找到最优的解决方案。

performanceMeasure.detailopen in new window

好的，首先来解释一下 Node.js 中的 performanceMeasure.detail。在 Node.js 的性能监测模块（perf_hooks）中，我们可以使用不同的工具来测量和监控代码的执行性能。其中，performance.measure() 函数是一个重要的方法，它用于创建一个名为“measure”的时间戳，这个时间戳记录了两个特定事件（称作标记，mark）之间的时间间隔。

在 Node.js v21.7.1 版本中，当你调用 performance.measure() 方法时，除了可以得到测量的持续时间（duration），还可以得到一个额外的 detail 属性。detail 属性包含了创建测量时提供的详细信息。这意味着你可以在创建测量时保存附加的上下文信息。

让我们通过一个例子来说明这个概念：

假设你正在编写一个网络服务，你想要测量处理 HTTP 请求所需的时间。你可能会在请求开始时设置一个标记，在请求结束时设置另一个标记，然后测量两个标记之间的时间差。

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 注册一个观察者来监听 measure 事件
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  const measure = items.getEntries()[0];
  console.log(`It took ${measure.duration}ms to process the request.`);
  console.log(`Additional details:`, measure.detail);
  performance.clearMarks(); // 清除所有设置的 marks
});
obs.observe({ entryTypes: ["measure"] });

// 模拟一个请求处理流程
function handleRequest() {
  performance.mark("start"); // 开始标记

  // 假设这里有一些异步操作，比如访问数据库或调用外部API
  setTimeout(() => {
    performance.mark("end"); // 结束标记

    // 创建测量值，并提供额外的 detail 信息
    performance.measure("Handle Request", "start", "end", {
      detail: "This was a user login request.",
    });
  }, 1000); // 延迟1秒模拟处理时间
}

handleRequest();

在这个例子中，我们模拟了一个处理请求的函数 handleRequest。函数内部设定了两个标记，一个在开始时（'start'），另一个在模拟的异步操作完成后（'end'）。然后我们调用 performance.measure() 来创建一个测量，计算从'start'到'end'的持续时间，并且提供一个详情对象 { detail: 'This was a user login request.' }。

PerformanceObserver 是用来监听性能测量事件并输出结果的。当 performance.measure() 被调用时，它会捕获测量并输出持续时间以及我们提供的详细信息。在这个例子中，我们将看到在控制台上打印出请求处理时间和附加的 detail 信息，说明这个测量关联的是用户登录请求。

通过 detail 属性，你可以为每次测量附加特定的元数据，例如请求类型、用户 ID、或是其他任何对你的性能分析有帮助的信息。这样在后期分析性能数据时，你就能更容易地理解每个测量值的上下文。

Class: PerformanceNodeEntryopen in new window

Node.js 中的 PerformanceNodeEntry 类是一个专门用于性能监测的工具，它属于 perf_hooks 模块。这个类让你能够获取和理解你的 Node.js 应用的各种性能指标。理解 PerformanceNodeEntry 对于优化应用性能、诊断性能瓶颈非常有帮助。

在 Node.js v21.7.1 版本中，PerformanceNodeEntry 类提供了关于特定性能事件的详细信息。每一个 PerformanceNodeEntry 实例都代表了一个性能事件，包含了事件的名称、类型、开始时间、持续时间等信息。这些信息可以帮助开发者详细了解应用程序在运行过程中的性能表现。

实际应用示例

  1. 监测异步操作的性能：假设你的 Node.js 应用包含了大量的异步操作，你想要监控这些操作的性能表现。你可以使用 perf_hooks 模块来观测这些操作，每一个异步操作完成时，都会生成一个 PerformanceNodeEntry 对象，其中包含了该操作的耗时信息。通过分析这些数据，你可以了解哪些异步操作影响了应用的性能。

  2. 诊断性能瓶颈：如果你的应用出现性能下降的问题，你可以使用 PerformanceNodeEntry 来识别性能瓶颈。通过记录不同代码段的执行时间，你可以精确地定位到问题所在，进而对症下药，优化那些耗时较长的部分。

  3. 性能基准测试：在引入新的功能或者优化旧有代码之后，你可以使用 PerformanceNodeEntry 来进行性能基准测试。通过比较代码更改前后的性能指标，你可以量化优化的效果，确保代码的更改提升了应用的性能而非降低。

简而言之，PerformanceNodeEntry 是 Node.js 中一个强大的性能分析工具，它可以帮助你详细了解应用的性能表现，并指导你进行有效的性能优化。通过对性能数据的仔细分析，你可以提升应用的响应速度和处理能力，提供更加流畅的用户体验。

performanceNodeEntry.detailopen in new window

performanceNodeEntry.detail 是 Node.js 中 perf_hooks 模块的一个属性，用于获取一些特定的性能指标详情。在 Node.js v21.7.1 的文档中，这个属性属于 PerformanceNodeTiming 类，它是 PerformanceEntry 对象的一个子类，专门用于记录和提供 Node.js 进程相关的性能信息。

首先，了解一下什么是 perf_hooks 模块。这是 Node.js 提供的一个模块，允许你监控程序的性能，包括但不限于 HTTP 请求的延时、文件读写的速度等。它可以帮助你理解程序在运行时的表现，并对其进行优化。

当你创建一个 PerformanceObserver 来观察性能指标时，每当有新的性能条目被记录，PerformanceObserver 都会被通知，并且你可以获取到这些条目的详细信息。performanceNodeEntry.detail 就是其中的细节数据，你可以利用它来深入了解具体的性能事件。

这里给出几个实际运用的例子：

示例 1：测量异步操作的耗时

假设你想知道一个数据库查询操作需要多长时间，你可以使用 perf_hooks 来测量这个操作：

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建一个性能观察者来观察“measure”类型的性能条目
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  items.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log(entry.name + ": " + entry.duration + "ms");
  });
});
obs.observe({ entryTypes: ["measure"] });

// 开始和结束性能测量
performance.mark("A");
someAsyncDatabaseQueryFunction().then(() => {
  performance.mark("B");
  performance.measure("Database Query", "A", "B");
});

在这个例子中，我们测量了 someAsyncDatabaseQueryFunction 函数的执行时间。performance.mark 被用来设置时间戳，而 performance.measure 被用来计算两个时间戳之间的差值（即耗时）。

示例 2：监听 Node.js 特定事件的性能

Node.js 在内部也会产生一些性能条目，比如启动时间、脚本评估时间等。你可以通过 PerformanceObserver 来获得这些内部事件的性能数据：

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

const obs = new PerformanceObserver((list) => {
  const entries = list.getEntries();
  for (const entry of entries) {
    console.log(`${entry.name}: ${entry.duration}`);
    if (entry.detail) {
      console.log(`Additional details: ${JSON.stringify(entry.detail)}`);
    }
  }
});
obs.observe({ entryTypes: ["node"] });

// 触发一些操作，例如 HTTP 请求或文件 I/O

在上面的代码中，我们监听了类型为 node 的性能条目，这将捕获 Node.js 内部的性能事件。如果这些事件包含额外的细节，那么这些细节会被包含在 entry.detail 中。

总结一下，performanceNodeEntry.detail 提供了对 Node.js 性能事件更深层次的信息，这些信息可以帮助开发者诊断和优化他们的应用程序。然而，在很多情况下，你可能不需要直接访问 detail 属性，因为常规的性能条目已经足够提供基础的性能指标了。只有当你需要关于特定 Node.js 内部事件的附加信息时，才需要查看 detail。

performanceNodeEntry.flagsopen in new window

Node.js 的 performanceNodeEntry.flags 属于性能（perf_hooks）模块中的一个特性，用于提供性能测量条目的附加信息。在 Node.js v21.7.1 及其他版本中，performanceNodeEntry 对象表示一个特定的性能条目，如 HTTP 请求、文件读写等操作的性能数据。而 flags 属性则用来标记该性能条目的特定状态或特征。

具体来说，flags 是一个整型（Integer），通过位运算的方式来表示不同的状态。每一个位（或者说每一组位）可以代表一个特定的标记或属性。这种设计使得 flags 可以同时表示多种状态。

这里有几个实际的运用例子来帮助你理解：

  1. 诊断性能问题：开发者可以通过检查 performanceNodeEntry 对象中的 flags 值来确定性能条目是否有特定的状态，比如是否被标记为异步操作或是否是在特定的条件下被创建的。这对于诊断性能问题，特别是在复杂的应用中，非常有用。

  2. 性能监控和分析：在构建大型应用时，性能监控变得非常重要。performanceNodeEntry.flags 可以用来筛选特定类型的性能条目，从而帮助开发者聚焦于感兴趣的性能数据。例如，你可能只对标记为异步的操作感兴趣。

  3. 性能数据的细粒度控制：flags 提供了一种细粒度控制的方式，使得开发者可以基于条目的状态定制性能数据的收集。这意味着你可以根据需要调整性能数据的收集策略，而不是盲目地收集所有性能条目。

尽管 Node.js 文档提供了关于 performanceNodeEntry 和 flags 的基本信息，但具体的 flags 值和它们代表的含义可能会随 Node.js 的版本不同而有所变化。因此，理解这些标记如何在你的特定版本和场景下工作是很重要的。如果你需要处理特定的性能问题或者想要更深入地了解性能数据的收集与分析，查看最新的 Node.js 文档和社区提供的资源会很有帮助。

performanceNodeEntry.kindopen in new window

理解 performanceNodeEntry.kind 的概念之前，我们需要先了解一下 Node.js 中的 perf_hooks 模块。在 Node.js 中，perf_hooks 模块提供了监控性能的工具。这个模块可以用来测量代码运行时间、监控性能指标等。

其中，PerformanceNodeTiming 类是 perf_hooks 模块的一部分，它用于收集关于特定 Node.js 进程生命周期内各个阶段的性能指标。每个 PerformanceNodeTiming 实例都代表了进程运行的一个特定时刻或阶段，例如程序启动、开始执行 JavaScript 代码、事件循环启动等。

现在，让我们深入到你的问题中——performanceNodeEntry.kind。

performanceNodeEntry.kind

performanceNodeEntry.kind 是一个属性，存在于 Node.js v21.7.1 中的 PerformanceNodeTiming 实例上。这个属性是一个整数值，用于表示性能条目的类型。换句话说，它告诉我们这个性能条目是因为什么样的事件或操作而产生的。通过检查 kind 属性的值，开发者可以区分不同种类的性能条目，从而更清晰地了解性能数据。

不过，截至我最后更新的知识（2023 年），performanceNodeEntry.kind 直接并未在 Node.js 官方文档中详细列出可能的值及其含义。通常，这些值会对应于不同的性能条目类型，例如：是否是一个 HTTP 请求处理的开始、结束，或者是某个特定异步操作的开始和结束等。

实际运用示例

虽然没有直接使用 performanceNodeEntry.kind 的具体实例，但我可以给你举一个如何使用 perf_hooks 模块来监控性能的例子，这将帮助你理解 performanceNodeEntry.kind 可能被用在哪里。

假设我们想要测量一个 HTTP 服务器处理请求的时间：

const http = require("http");
const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建一个性能观察者来观察和打印性能条目
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  items.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log(`${entry.name}: ${entry.duration}`);
  });
});
obs.observe({ entryTypes: ["measure"] });

const server = http.createServer((req, res) => {
  // 在处理开始时标记
  performance.mark("A");

  // 模拟一些服务器逻辑
  setTimeout(() => {
    // 处理结束时标记
    performance.mark("B");
    // 测量从A到B的时间
    performance.measure("HTTP Request Handling", "A", "B");

    res.end("Hello World!");
  }, 1000);
});

server.listen(3000, () => {
  console.log("Server running on port 3000");
});

在这个例子中，我们没有直接使用 performanceNodeEntry.kind，但我们使用了 perf_hooks 模块来测量和监控代码的性能。理解了这个概念，你将能够更好地把握 performanceNodeEntry.kind 如何作为性能条目分类的一个手段。

Garbage Collection ('gc') Detailsopen in new window

在 Node.js 中，垃圾回收（Garbage Collection，简称 GC）是一个自动的内存管理机制，它帮助开发者无需手动管理内存分配和释放。Node.js 底层使用的 V8 引擎会自动进行垃圾回收，确保不再被使用的内存可以被释放，避免内存泄露。从 Node.js v21.7.1 版本开始，通过性能钩子（perf_hooks模块）可以获取更详细的垃圾回收信息。

垃圾回收工作原理

垃圾回收主要分为两步：标记（Marking）和清除（Sweeping）。首先，垃圾回收器会遍历所有对象，标记那些还在使用中的对象；然后，它会清除那些未被标记的对象，因为这些未被标记的对象不再被应用程序使用，可以安全地回收其占用的内存。

如何在 Node.js 中获取 GC 详情

在 Node.js 中，你可以通过 perf_hooks 模块来监控垃圾回收事件和性能。例如，你可以使用 performance API 和 PerformanceObserver 来观察和响应垃圾回收事件。

const { PerformanceObserver, performance } = require("perf_hooks");

// 创建一个性能观察者来监控 GC 事件
const obs = new PerformanceObserver((list) => {
  const entries = list.getEntries();
  for (const entry of entries) {
    console.log(`GC Type: ${entry.kind}, Duration: ${entry.duration}`);
  }
});
// 订阅 GC 事件
obs.observe({ entryTypes: ["gc"], buffered: true });

实际应用示例

  1. 监控内存使用：通过监控 GC 事件，你可以了解应用在运行时的内存使用情况和垃圾回收频率，这对于优化应用性能和资源使用非常重要。

  2. 性能调优：如果你发现垃圾回收事件发生得太频繁或耗时太长，这可能是因为应用程序创建了过多的短生命周期对象。通过分析这些事件，你可以找到并修复导致过度垃圾回收的代码，从而提高应用性能。

  3. 内存泄露定位：如果你观察到应用程序的内存使用持续增长，而垃圾回收并没有有效地释放内存，这可能是内存泄露的迹象。通过监控和分析垃圾回收事件，你可以帮助定位内存泄露的来源。

通过这种方式，Node.js v21.7.1 版本提供的更细致的垃圾回收详情能帮助开发者更好地理解和优化他们的应用程序性能。

HTTP ('http') Detailsopen in new window

Node.js 是一个非常流行的 JavaScript 运行环境，它允许你在服务器端运行 JavaScript 代码。这意味着可以使用 JavaScript 来编写后端逻辑，这对于前端开发者来说是非常方便的，因为他们可以使用同一种语言进行全栈开发。

在 Node.js v21.7.1 的文档中，HTTP ('http') Details 涉及的是性能监测（Performance Hooks）模块下的 HTTP 相关性能指标的细节。Performance Hooks 是 Node.js 提供的一个功能，用于监视代码的性能，特别是异步操作的性能。这在处理像 HTTP 请求这样的网络操作时尤其有用。

性能监测和 HTTP

现代的 web 应用程序和 API 都依赖于网络请求，了解这些请求如何执行，以及它们可能的性能瓶颈在哪里，对于优化应用程序至关重要。Node.js 中的 perf_hooks 模块使得监控这些操作变得简单。

使用 perf_hooks 监控 HTTP 请求主要涉及以下几个概念：

  • 性能时间线: 包括各种事件的时间点，例如请求开始、结束等。
  • 性能条目: 每次操作或事件都会生成一个性能条目，包含了该事件的详细信息，如持续时间、类型等。

实际运用

假设你正在构建一个基于 Node.js 的 web 应用程序，并且你想监视发出的 HTTP 请求的性能。你可以使用 perf_hooks 模块来实现这一点。

步骤 1: 引入模块

首先，你需要引入 perf_hooks 模块，具体来说，是其中的 performance 对象和 PerformanceObserver。

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

步骤 2: 设置观察器

然后，设置一个 PerformanceObserver 来监听特定类型的性能条目，例如 http 类型。

const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  items.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log(entry);
  });
});
obs.observe({ entryTypes: ["http"] });

步骤 3: 发送 HTTP 请求

当你发出 HTTP 请求时（无论是通过原生的 http 模块还是像 axios 这样的第三方库），PerformanceObserver 将会捕获与此请求相关的性能条目。

示例：使用 axios 发送请求

const axios = require("axios");

async function makeRequest() {
  await axios.get("https://example.com");
  // 此时，我们的性能观察器会记录这个请求，并输出相关性能数据。
}

makeRequest();

结论

通过使用 Node.js 的 perf_hooks 模块，你可以轻松地监控和分析你的 HTTP 请求的性能。这对于诊断性能问题、优化应用程序响应时间等方面至关重要。无论是在开发阶段还是在生产环境中分析实时数据，了解如何利用这些工具都是极为宝贵的。

HTTP/2 ('http2') Detailsopen in new window

好的，我会详细解释 Node.js 中的 HTTP/2 模块，特别是 v21.7.1 版本的相关内容。HTTP/2 是一个网络传输协议，它是 HTTP 协议的第二个主要版本，用于改善网页加载速度和用户体验。

首先，让我们来了解一下 HTTP/2 的几个主要特性：

  1. 二进制帧传输：在 HTTP/1.x 中，数据以文本格式（如 HTML、CSS、JS）传输，而在 HTTP/2 中，数据被分割成更小的消息和帧，并以二进制格式传输。这种变化使得传输更高效、更安全。

  2. 多路复用：HTTP/2 允许在一个连接中同时发送多个请求和响应，而不需要等待前一个完成。这减少了页面加载时间，因为不需要为每个请求建立新的连接。

  3. 头部压缩：HTTP/2 使用 HPACK 压缩算法压缩请求和响应的头部信息，减少了传输数据的大小。

  4. 服务器推送：服务器可以向客户端推送资源，即使客户端没有明确请求这些资源。这可以进一步加快页面加载速度。

在 Node.js 中，http2 模块提供了 HTTP/2 的实现。下面是一些在 Node.js v21.7.1 中使用 HTTP/2 的例子：

创建 HTTP/2 服务器

const http2 = require("http2");
const fs = require("fs");

const server = http2.createSecureServer({
  key: fs.readFileSync("server-key.pem"),
  cert: fs.readFileSync("server-cert.pem"),
});

server.on("stream", (stream, headers) => {
  stream.respond({
    "content-type": "text/html",
    ":status": 200,
  });
  stream.end("`<`h1>Hello World`<`/h1>");
});

server.listen(8443);

在这个例子中，我们创建了一个简单的 HTTP/2 服务器。注意到我们使用了 createSecureServer 方法，因为 HTTP/2 标准要求使用 TLS (传输层安全协议) 加密。我们还设置了当接收到客户端数据流时的处理方式。

客户端连接到 HTTP/2 服务器

const http2 = require("http2");

const client = http2.connect("https://localhost:8443");
const req = client.request({ ":path": "/" });

req.on("response", (headers, flags) => {
  for (const name in headers) {
    console.log(`${name}: ${headers[name]}`);
  }
});

req.setEncoding("utf8");
let data = "";
req.on("data", (chunk) => {
  data += chunk;
});
req.on("end", () => {
  console.log(`\n${data}`);
  client.close();
});
req.end();

在这个客户端例子中，我们连接到刚才创建的 HTTP/2 服务器，并发送了一个请求。服务器的响应会被输出到控制台。

通过这些例子，你可以开始理解 Node.js 中如何使用 HTTP/2 来创建更高效、更快速的网络应用。记住，尽管 HTTP/2 提供了许多改进，但它的核心目标是使网络通信更加高效和快速。

Timerify ('function') Detailsopen in new window

在 Node.js 中，perf_hooks模块提供了性能监测的工具，让开发者可以检测代码执行的性能。在这些工具中，timerify()函数是一个很有用的功能，它允许你把一个普通的 JavaScript 函数“转化”成一个可以被性能监控系统追踪的函数。

当你使用timerify()包装一个函数时，这个函数的调用会生成特定的性能计时数据，这样你就可以通过 PerformanceObserver API 来收集和分析这些数据了。

以下是使用timerify()的步骤和例子：

  1. 引入perf_hooks模块：
const { performance, PerformanceObserver, timerify } = require("perf_hooks");
  1. 创建一个需要被监测的函数，比如一个计算斐波那契数列的函数：
function fibonacci(n) {
  if (n `<` 2) return n;
  return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}
  1. 使用timerify()来包装这个函数：
const timerifiedFibonacci = timerify(fibonacci);
  1. 设置一个PerformanceObserver来监听性能测量事件，并指定一个回调函数来处理这些事件：
const obs = new PerformanceObserver((list) => {
  const entries = list.getEntries();
  for (let i = 0; i `<` entries.length; i++) {
    console.log(`Function took ${entries[i].duration} milliseconds to complete.`);
  }
});
obs.observe({ entryTypes: ['function'], buffered: true });
  1. 调用被timerify()包装过的函数，并传入相应的参数：
timerifiedFibonacci(10); // 调用此函数将触发性能数据的生成
  1. 当这个函数被调用后，性能监测系统会记录这次调用所花费的时间，并通过PerformanceObserver定义的回调函数输出。

请注意，上述的fibonacci函数仅仅是一个简单的例子，实际上在生产中可能不会对计算斐波那契数列的函数进行性能监测。但这个例子展示了如何使用timerify()追踪函数执行时间的基本方法。

更常见的应用场景可能是追踪网络请求处理的时间、数据库操作的延迟、文件读写的性能等等。这些性能数据帮助开发者了解程序各部分的效率，从而优化程序性能，尤其在处理高负载或是对响应时间有严格要求的应用中极为重要。

Net ('net') Detailsopen in new window

Node.js 的 net 模块是用于网络相关操作的一个核心模块。它提供了创建基于流的 TCP 或 IPC 服务器 (net.createServer()) 和客户端 (net.createConnection()) 的异步网络 API。

在 Node.js 的文档中，可能会看到标题如 "Net ('net') Details"，这通常意味着该部分将更详细地解释 net 模块的特定方面或高级功能。

首先，让我们澄清一点：你提到的 "Net ('net') Details" 出现在关于 perf_hooks 模块的文档页面中，这可能是一个误导。perf_hooks 模块用于性能监测，并不直接与 net 模块相关。然而，如果你想要了解 net 模块，下面我会给出一个简单的介绍和例子。

简介

net 模块可以让你实现以下几种类型的网络通信：

  • TCP 客户端和服务器：这允许计算机之间通过传输控制协议（TCP）进行通信。
  • UNIX 套接字/Windows 命名管道：在同一台机器上的不同进程之间进行低延迟通信。

示例

创建一个 TCP 服务器

const net = require("net");

// 创建一个 TCP 服务器实例
const server = net.createServer((socket) => {
  console.log("客户端连接成功。");

  // 当接收到数据时，打印数据内容
  socket.on("data", (data) => {
    console.log("从客户端接收到数据:", data.toString());
  });

  // 当客户端关闭连接时触发
  socket.on("end", () => {
    console.log("客户端断开连接");
  });

  // 向客户端发送一条消息
  socket.write("Hello from TCP Server!\r\n");

  // 关闭连接
  socket.end();
});

// 服务器开始监听 12345 端口上的连接请求
server.listen(12345, () => {
  console.log("服务器正在监听端口 12345");
});

创建一个 TCP 客户端

const net = require("net");

// 创建一个 TCP 客户端实例并连接到服务器
const client = net.createConnection({ port: 12345 }, () => {
  console.log("已连接到服务器！");
  // 向服务器发送一条消息
  client.write("Hello from TCP Client!");
});

// 接收来自服务器的数据
client.on("data", (data) => {
  console.log(data.toString());
  // 完成交互后关闭连接
  client.end();
});

// 监听连接结束事件
client.on("end", () => {
  console.log("已从服务器断开");
});

在这个例子中，我们构建了一个简单的 TCP 服务器和客户端。服务器监听端口 12345 上的连接请求，并在客户端连接时向其发送问候语。客户端连接到服务器并发送一条消息，接受来自服务器的响应，然后关闭连接。

以上就是对 Node.js net 模块的一个基本介绍和示例。通过这个模块，你可以构建复杂的网络应用程序，如聊天服务器、文件传输工具等。

DNS ('dns') Detailsopen in new window

Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境，让你可以在服务器端运行 JavaScript。这意味着你可以使用 JavaScript 来编写后端代码，处理网络请求、访问数据库等。而 DNS ('dns') 模块是 Node.js 提供的一个用于解析域名的模块。

DNS 模块的基本用途

DNS，全称为 Domain Name System（域名系统），它的作用是将易于记忆的域名（如 google.com）转换为实际的 IP 地址（如 142.250.196.174），这样计算机就可以通过 IP 地址来访问网站了。在 Node.js 中，dns 模块提供了一系列函数，使得在代码中进行域名解析变得可能。

示例

1. 使用 dns.lookup()

dns.lookup() 函数是最常用的解析函数之一，它用于解析域名的第一个记录（如 A 记录，即 IPv4 地址），并返回 IP 地址。

const dns = require("dns");

dns.lookup("google.com", (err, address, family) => {
  if (err) throw err;
  console.log(`地址: ${address}, 地址族: IPv${family}`);
});

在这个例子中，我们使用 dns.lookup('google.com', callback) 来解析 google.com 的 IP 地址。回调函数将返回 IP 地址和地址族（IPv4 或 IPv6）。

2. 使用 dns.resolve4()

dns.resolve4() 函数专门用于解析域名的 IPv4 地址。与 lookup() 不同的是，resolve4() 直接使用网络进行 DNS 解析，不走操作系统的缓存。

dns.resolve4("google.com", (err, addresses) => {
  if (err) throw err;
  console.log(`IP 地址: ${addresses}`);
});

这段代码会输出 google.com 的一个或多个 IPv4 地址。

3. 使用 dns.reverse()

dns.reverse() 函数用于反向解析 IP 地址到域名，即给定一个 IP 地址，找出映射到这个 IP 地址的所有域名。

dns.reverse("142.250.196.174", (err, hostnames) => {
  if (err) {
    console.log(err.stack);
  } else {
    console.log(`反向解析到的域名: ${hostnames}`);
  }
});

这个例子中，我们试图找出 IP 地址 142.250.196.174 对应的域名。

小结

Node.js 的 dns 模块为处理和解析 DNS 提供了丰富的 API。无论是将域名解析为 IP 地址，还是进行反向解析，都能通过这个模块方便地完成。这些功能在开发网络应用时特别有用，比如当你需要根据用户提供的域名获取服务器的 IP 地址时。通过以上的例子，你应该对 Node.js 中的 DNS 模块有了基本的了解和应用方式。

Class: PerformanceNodeTimingopen in new window

好的，让我们来聊一下 Node.js 中的PerformanceNodeTiming类。

首先，Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境，它允许你在服务器端运行 JavaScript 代码。这意味着你可以使用 JavaScript 来编写后端代码，就像你通常在网页上做的那样。

在 Node.js 中，性能监控是一个重要的方面，特别是对于开发高效、响应迅速的应用程序。这就是perf_hooks模块发挥作用的地方，它提供了一系列用于监测性能的工具和 APIs。

PerformanceNodeTiming类

PerformanceNodeTiming类是perf_hooks模块中的一部分，它提供了 Node.js 应用程序执行过程中各个阶段的时间度量。这些度量包括了从 Node.js 进程启动到结束的整个生命周期内的关键时间点，例如脚本开始执行的时刻、第一个事件循环周期的开始和结束等。

举例来说，如果你想知道你的 Node.js 应用程序启动需要多长时间，或者你的应用在处理 HTTP 请求时需要消耗多少时间，PerformanceNodeTiming类就能够帮助你获取这些信息。

实际运用例子

  1. 监测启动时间： 假设你正在开发一个 Web 服务，你可能希望知道服务从启动到可以接收 HTTP 请求需要多长时间。通过PerformanceNodeTiming，你可以获得从启动到各个初始化阶段完成所需的精确时间。

  2. 优化性能： 如果你发现你的 Node.js 应用响应缓慢，你可以使用PerformanceNodeTiming来识别问题所在。比如，如果bootstrapComplete（引导完成）到loopStart（事件循环开始）之间的时间异常长，这可能意味着你的应用在启动时加载了过多的模块或执行了过多的初始化操作。

  3. 比较不同版本的 Node.js： 当你升级 Node.js 版本时，使用PerformanceNodeTiming可以帮助你理解新版本对你的应用性能有何影响。你可以比较不同版本在相同条件下的性能表现，看看是否有显著差异。

如何使用

使用PerformanceNodeTiming非常简单。首先，你需要引入perf_hooks模块：

const { performance } = require("perf_hooks");

然后，你可以通过performance.nodeTiming访问到PerformanceNodeTiming的实例：

console.log(performance.nodeTiming);

这将输出一个对象，其中包含了一系列的性能指标，例如startTime（Node.js 启动时间）、bootstrapComplete（引导完成时间）等等。

通过对这些时间点的分析，你可以深入了解你的 Node.js 应用的性能特征，从而进行相应的优化。

总之，PerformanceNodeTiming是 Node.js 中一个强大的工具，能够帮助你监控和优化应用的性能。无论你是在开发新应用还是维护旧有系统，都可以从中受益。

performanceNodeTiming.bootstrapCompleteopen in new window

Node.js v21.7.1 中的 performanceNodeTiming.bootstrapComplete 属性是性能监测（Performance Monitoring，简称 perf_hooks）API 的一部分。这个属性用来记录从 Node.js 进程启动到 Node.js 的引导过程（即，内部的初始化和准备工作）完全完成的时间点。了解这个时间可以帮助你分析你的应用启动性能，从而进行优化。

简单来说，performanceNodeTiming.bootstrapComplete 提供了一个时间戳，这个时间戳表示 Node.js 完成引导的精确时间点。这对于性能分析尤为重要，特别是在你需要确保你的应用尽快响应用户请求的场景下。

实际运用例子：

  1. 性能分析：假设你正在开发一个 Node.js 应用，并且你注意到它启动特别慢。通过使用 performanceNodeTiming.bootstrapComplete，你可以精确知道引导过程完成的时间点。然后，你可以将这个时间点与其他相关性能指标（比如首次接收到用户请求的时间）进行比较，从而确定是引导过程慢，还是应用的其他部分导致了整体启动缓慢。

  2. 优化反馈：在进行了一些优化措施，比如延迟加载某些模块或优化配置文件之后，你可以再次检查 performanceNodeTiming.bootstrapComplete 的值。通过比较优化前后的值，你可以量化优化措施带来的性能改进，这有助于判断哪些优化措施是有效的。

  3. 监控和告警：在生产环境中，你可以定期检查 performanceNodeTiming.bootstrapComplete 的值，并将其与历史数据进行比较。如果发现引导完成时间突然增加，这可能是应用性能下降的早期信号。你可以设置告警，在引导时间超过预定阈值时收到通知，这样可以及时发现并解决潜在的性能问题。

要使用这个属性，你需要先引入 Node.js 的 perf_hooks 模块，示例代码如下：

const { performance } = require("perf_hooks");

// 应用其他初始化逻辑...

console.log(
  `Bootstrap complete time: ${performance.nodeTiming.bootstrapComplete}`
);

这段代码会在控制台输出 Node.js 引导完成的时间，从而帮助你分析和优化应用的启动性能。

performanceNodeTiming.environmentopen in new window

当你开始使用 Node.js 进行开发时，了解其性能和如何测量它非常重要。在 Node.js 中，有一个名为perf_hooks的模块，它让我们可以监控应用程序的性能。自 Node.js 的某个版本以来，perf_hooks模块引入了一种特别的计时机制，其中一部分就是performanceNodeTiming对象。这个对象提供了关于 Node.js 程序执行过程中的各个阶段的时间信息。在 v21.7.1 中，performanceNodeTiming.environment是这个对象的一个属性。

解释

  • performanceNodeTiming.environment 提供的是 Node.js 初始化环境设置所花费的时间。它指的是从 Node.js 进程启动到 Node.js 环境（包括 V8 引擎、内置库加载等）完全准备好，可以开始执行用户代码之间的时间。这个时间包括了读取和解析您的应用依赖（node_modules 等）所需的时间。

为什么这很重要？

知道您的应用程序在启动时加载环境所需的时间对于优化启动性能非常重要。如果这个时间太长，可能意味着您的应用有大量的依赖需要加载，或者某些依赖加载效率低下。通过优化这部分时间，您可以显著减少应用程序的启动时间，改善用户体验。

如何使用它？

首先，你需要在你的 Node.js 应用程序中导入perf_hooks模块：

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

然后，你可以直接访问performanceNodeTiming.environment来获取环境加载时间：

console.log(`Environment load time: ${performance.nodeTiming.environment}ms`);

这会输出环境加载耗费的毫秒数。

实际应用案例

  • 性能基准测试：比如，你正在开发一个 Web 服务器，你想确保服务器尽可能快地响应请求。那么你就需要确保服务器启动和准备接受请求的时间尽可能短。利用performanceNodeTiming.environment，你可以具体测量出环境加载这一步骤占用的时间。如果发现这个时间异常长，你可能需要检查你的依赖，看看是否有可以优化的地方，或者是否有不必要的依赖可以移除。

  • 调试和优化：如果你正在维护一个大型项目，并且注意到随着时间的推移，项目的启动时间变得越来越慢。你可以使用performanceNodeTiming.environment作为诊断工具之一来帮助定位问题。比如，通过比较不同版本的环境加载时间，你可以辨别出性能下降的原因可能是新增的依赖或者是依赖更新导致的。

通过使用performanceNodeTiming.environment，你可以获得关键的性能指标，帮助你更好地理解和优化你的 Node.js 应用程序的启动性能。

performanceNodeTiming.idleTimeopen in new window

Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境，让开发者可以使用 JavaScript 来编写服务器端的代码。它的设计哲学是轻量级和高效，非常适合处理数据密集型的实时应用。

在 Node.js v21.7.1 中，performanceNodeTiming.idleTime 是性能监视（Performance Monitoring）API 的一部分，特别是属于 Node.js 特有的性能钩子（performance hooks）。这个 API 提供了测量 Node.js 进程执行各个阶段耗时的能力。具体来说，performanceNodeTiming.idleTime 关注的是进程的空闲时间。

解释 performanceNodeTiming.idleTime

performanceNodeTiming.idleTime 表示从 Node.js 进程启动到当前调用时刻，系统处于空闲状态的累积时间，单位是毫秒（ms）。空闲时间指的是 CPU 并未进行计算或执行程序代码的时间段，而是等待某些外部操作完成，比如 I/O 操作（输入/输出操作，例如读取硬盘文件、网络请求等）。

实际运用的例子

1. 性能分析

假设你正在开发一个 Node.js 应用，想要评估应用的性能表现。通过测量performanceNodeTiming.idileTime，你可以了解到程序在执行过程中有多少时间是处于闲置状态的。如果你观察到异常高的空闲时间，这可能意味着程序频繁等待外部资源，如数据库查询或文件读取。这可以作为优化的一个信号，提示你可能需要对数据库查询进行优化，或者改进文件读取策略，以减少等待时间，提升程序整体性能。

2. 监控和报警

在生产环境中，你可以定期记录performanceNodeTiming.idleTime的值，并设置阈值，当空闲时间超过这个预设的阈值时，自动触发报警通知。这样可以及时发现系统中可能存在的性能瓶颈或异常等待事件。

3. 性能基线建立

在对系统进行大规模更新或优化前，先测量并记录performanceNodeTiming.idleTime，作为性能基线。之后改动后再次测量，对比两次的空闲时间，可以直观地看出优化是否有效，系统性能是否有所提升。

如何使用

在 Node.js 程序中，你可以这样获取performanceNodeTiming.idleTime的值：

const { performance } = require("perf_hooks");

// 获取 Node.js 性能计时信息
const nodeTiming = performance.nodeTiming;

// 输出空闲时间
console.log(`Idle Time: ${nodeTiming.idleTime}ms`);

这个例子展示了如何导入 Node.js 的性能钩子 API，获取性能计时对象，并打印出程序的空闲时间。

总结来说，performanceNodeTiming.idleTime是 Node.js 中一个很有用的性能指标，它帮助开发者理解和优化应用程序的执行效率。通过监控和分析空闲时间，可以有效地识别和解决性能瓶颈，提高应用的响应速度和处理能力。

performanceNodeTiming.loopExitopen in new window

Node.js 中的performanceNodeTiming.loopExit是性能监控工具(perf_hooks)模块所提供的一个属性，用于了解事件循环结束的时间。在 Node.js 中，事件循环(event loop)是一个非常核心的概念，它负责管理所有异步操作，比如文件读写、网络请求等。

了解performanceNodeTiming.loopExit之前，先来简单理解一下事件循环：

当你运行一个 Node.js 程序时，你的代码会被加载到一个叫做调用栈(call stack)的地方。如果代码里有异步操作，比如 setTimeout 或者文件读取，这些操作就会被放到一个队列中，而不是立即执行。只有当调用栈为空时（也就是同步代码执行完毕），事件循环才会开始从队列中取出任务来执行。这个队列就称为任务队列(task queue)。

现在谈谈performanceNodeTiming.loopExit：

这个属性表示的是事件循环最后一次停止处理任务的时间点。这个时间点是自 Node.js 进程启动以来的毫秒数。每次 Node.js 完成一轮事件循环并且暂时没有更多任务要处理时，loopExit的值就会更新。

让我们用一个例子来说明：

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 定义一个性能观察者来观察性能指标
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  items.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log(`${entry.name}: ${entry.duration}`);
  });
});
obs.observe({ entryTypes: ["node"] });

// 开始执行一些异步任务
setTimeout(() => {
  // 当这个setTimeout回调执行时，事件循环已经至少跑了一次
  console.log(`事件循环退出时间: ${performance.nodeTiming.loopExit}`);
}, 1000);

// 可能还有其他的异步任务
setImmediate(() => {
  console.log(`这里是另一个异步任务`);
});

在上面的代码中，我们使用了perf_hooks模块来监视性能指标，通过PerformanceObserver来打印性能入口的相关信息。设置了一个 1 秒后执行的setTimeout，它将会在事件循环的某个时刻执行。在setTimeout的回调函数内部，我们打印出了performance.nodeTiming.loopExit的值，这个值代表了事件循环上一次退出处理任务的时间点。

实际应用中，performanceNodeTiming.loopExit可以帮助开发者了解和监控事件循环的性能。例如，如果一个 Node.js 服务通常在相对固定的时间点退出事件循环，但某次突然延迟了很长时间再退出，这可能意味着服务正在遇到性能问题，如某些异步操作耗时过长，或者系统资源紧张等。通过这样的监控，开发者可以及时地发现性能瓶颈，并采取相应措施优化。

performanceNodeTiming.loopStartopen in new window

Node.js 中的 performanceNodeTiming.loopStart 属于性能钩子（Performance Hooks）API 的一部分，这是一个用于获取性能指标的模块。在 Node.js v21.7.1 版本中，performanceNodeTiming.loopStart 属性提供了一个非常特定但重要的测量点：它表示当 Node.js 事件循环开始运作的时间。

为了更好地理解这一点，首先我们需要明确几个概念：

  1. Node.js 的事件循环：简而言之，事件循环是 Node.js 运行时的核心，负责调度异步操作、输入/输出处理等。所有的非阻塞操作都通过这个循环来调度执行。

  2. 性能钩子（Performance Hooks）：这是 Node.js 提供的一个模块，允许你观测和测量代码运行时的性能数据。它可以用来监控不同阶段的耗时，帮助开发者优化应用性能。

现在，让我们详细解释 performanceNodeTiming.loopStart：

  • 何时使用：当你想要精确了解你的 Node.js 应用的启动性能时，即从进程启动到事件循环开始处理任务所需的时间。

  • 实际运用例子：

    • 性能监测：如果你正在开发一个大型应用，并且该应用启动速度对用户体验非常关键，你可能想要知道启动过程中各个阶段的耗时。其中，了解从进程启动到事件循环启动这一阶段的耗时是个关键点。
    • 性能优化：通过测量这一时间点，你可以识别并优化影响启动速度的因素——比如减少初始化时的同步操作，或者推迟一些不那么紧急任务的执行。
    • 问题诊断：如果你的应用突然变得启动缓慢，使用 performanceNodeTiming.loopStart 可以帮助你确定问题是否出在启动早期的某个环节。

具体如何使用呢？下面是一个示范代码片段：

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建一个性能观察者来异步地收集和报告性能数据
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  console.log(items.getEntries()[0]);
  performance.clearMarks();
});
obs.observe({ entryTypes: ["node"] });

// 做一些操作......

console.log(`Event Loop Start: ${performance.nodeTiming.loopStart}`);

这段代码首先导入了所需的模块，并设置一个性能观察者来监听和打印性能条目信息。最后，它打印了事件循环开始的时间，这个时间点通过 performance.nodeTiming.loopStart 获取。

通过这种方式，你可以开始探索和优化你的 Node.js 应用性能，使其更加高效和响应快速。

performanceNodeTiming.nodeStartopen in new window

Node.js 是一个非常强大的 JavaScript 运行环境，它让我们能够使用 JavaScript 来编写服务器端的代码。在 Node.js 中，有一个模块叫做 perf_hooks（性能钩子），它允许我们测量和监控代码的性能。在这个模块里，有一个特定的属性叫做 performanceNodeTiming.nodeStart，这个属性提供了一个非常有用的性能指标。

performanceNodeTiming.nodeStart 详解

performanceNodeTiming.nodeStart 是 perf_hooks 模块中的一个属性，它表示 Node.js 进程启动的时间点。更具体地说，它是一个时间戳，表明了 Node.js 进程开始执行的精确时间。这个时间戳是以毫秒为单位的，从一个固定的时间点（比如 UNIX 纪元时间）开始计算。

实际运用

了解 performanceNodeTiming.nodeStart 的值对于性能分析非常重要，特别是当你想要测量应用程序启动速度或者优化启动过程时。下面是几个实际的运用场景：

  1. 启动时间分析：你可以使用 performanceNodeTiming.nodeStart 来测量你的 Node.js 应用程序从启动到准备就绪所需的时间。这对于优化应用启动速度非常有帮助。

  2. 性能基准测试：在进行性能基准测试时，了解进程启动时间对于建立性能基线非常重要。你可以通过比较不同配置或版本下的 nodeStart 时间，来评估性能改进或退化。

  3. 监控和告警：如果你在生产环境中监控你的 Node.js 应用，performanceNodeTiming.nodeStart 可以作为一个指标来帮助你发现问题。例如，如果应用程序启动时间突然增加，可能表明有性能问题或者其他底层问题。

如何使用

在 Node.js 代码中使用 performanceNodeTiming.nodeStart 非常直接。首先，你需要引入 perf_hooks 模块，然后就可以访问 performanceNodeTiming 对象了：

const { performance } = require("perf_hooks");

// 获取 Node.js 进程启动的时间点
const nodeStart = performance.nodeTiming.nodeStart;

console.log(`Node.js process started at: ${nodeStart} milliseconds`);

这行代码会输出 Node.js 进程启动的时间，让你可以对其进行分析和监控。

总之，performanceNodeTiming.nodeStart 是 Node.js 性能钩子中的一个非常有用的属性，它能帮助你理解和优化你的应用程序的启动性能。通过测量和分析启动时间，你可以做出相应的优化，从而提高用户体验和应用效率。

performanceNodeTiming.v8Startopen in new window

Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 环境，它让开发者可以用 JavaScript 来编写服务器端的代码。在 Node.js 中，有很多内置模块和 APIs 来帮助开发者构建高性能的应用程序。其中之一就是perf_hooks模块，这个模块提供了获取性能指标数据的方法，这些数据对于监控和改进应用性能非常有用。

在 Node.js v21.7.1 版本中，performanceNodeTiming.v8Start是perf_hooks模块的一个属性，它表示 V8 JavaScript 引擎开始初始化的精确时间（以高精度的时间戳形式）。简而言之，这个时间戳告诉我们 Node.js 启动时，V8 引擎初始化工作开始的具体时间点。

为什么这个信息有用呢？有几个原因：

  • 性能监控与优化：了解 V8 引擎启动所需的时间可以帮助你监控应用的启动性能。如果你发现 V8 的启动时间突然变长，这可能是某些更改影响了启动性能的信号。
  • 比较不同版本的 Node.js：随着 Node.js 新版本的发布，V8 引擎也会更新。通过比较不同版本的 Node.js 中 V8 启动时间，可以评估引擎升级对启动性能的影响。

实际运用示例

假设你正在开发一个 Node.js 应用程序，并想要测量从程序启动到第一个 HTTP 请求被处理所花费的总时间。performanceNodeTiming.v8Start可以作为计算这个总时长的起始点之一。

  1. 监控 V8 引擎启动时间
const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建一个性能观察者来异步地收集性能指标
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  console.log(items.getEntries());
  performance.clearMarks();
});
obs.observe({ entryTypes: ["node"] });

// 获取V8启动时间
console.log(performance.nodeTiming.v8Start);
  1. 性能分析的一部分 当你在进行更全面的性能分析时，知道 V8 启动时间可以帮助你理解 Node.js 启动过程中各个阶段所需的时间。例如，你可能想要比较 V8 启动、脚本加载、以及应用程序逻辑开始执行之间的时间差。
console.log(
  `V8引擎启动耗时: ${
    performance.nodeTiming.v8Start - performance.timeOrigin
  }毫秒`
);
console.log(
  `应用程序启动耗时: ${Date.now() - performance.nodeTiming.v8Start}毫秒`
);

这里，performance.timeOrigin提供了一个参考点，代表了当前 Node.js 进程的起始时间。通过与v8Start的比较，你可以得出 V8 引擎初始化所需的时间。随后，使用Date.now()和v8Start的差值，则能估算出从 V8 引擎初始化完成到当前时刻（通常是代码中该行执行时刻）所经过的时间，从而间接反映了你的应用程序初始化和启动所需要的时间。

总结

performanceNodeTiming.v8Start是 Node.js 中用于监控和优化 V8 引擎启动性能的一个重要指标。通过它，开发者可以更好地理解和优化应用的启动流程，尤其是对于大型或复杂应用的性能调优非常关键。

Class: PerformanceResourceTimingopen in new window

Node.js 中的 PerformanceResourceTiming 类是从 Performance Timing API 派生的，这是一种用于收集和分析你的应用程序性能数据的工具。在 Node.js v21.7.1 版本中，这个类提供了关于特定资源加载时间的详细信息，帮助开发者诊断性能瓶颈。

让我们通过几个关键属性和实际运用的例子来通俗易懂地了解它：

关键属性

  1. startTime - 获取或设置资源获取操作相对于 PerformanceTiming.fetchStart 属性的开始时间（以毫秒为单位）。这基本上标记了测量的起点。
  2. duration - 表示获取资源所花费的总时间，从请求开始到传输结束。
  3. domainLookupStart 和 domainLookupEnd - 这两个属性提供了域名查询的开始和结束时间。如果你的资源请求需要 DNS 查找，这将帮助你了解 DNS 查找耗时多久。
  4. connectStart 和 connectEnd - 连接到服务器的开始和结束时间。这对于了解建立连接所需的时间很有用，尤其是在优化 SSL 握手或寻找网络延迟问题时。
  5. requestStart 和 responseEnd - 资源请求开始的时间和资源传输完成的时间。这些可以帮助你理解服务端处理请求所需的时间以及下载资源所需的时间。

实际运用的例子

假设你正在构建一个 Web 应用程序，并且注意到某些页面加载非常慢。使用 PerformanceResourceTiming 数据，你可以如下进行分析：

  1. 诊断网络延迟 - 如果你注意到 connectStart 到 connectEnd 的时间过长，可能说明建立网络连接存在问题。这可能是由于用户的网络连接质量不佳，或者是服务器响应时间过长。

  2. DNS 解析问题 - 通过观察 domainLookupStart 和 domainLookupEnd，如果 DNS 查找时间异常长，这可能表明 DNS 服务器响应慢，或者可能需要优化 DNS 缓存策略。

  3. 优化资源加载 - 如果 requestStart 到 responseEnd 时间较长，这可能意味着服务器处理请求需要太多时间，或者资源文件过大。针对这种情况，你可以考虑优化后端逻辑，或者减小资源文件的大小，使用 CDN 加速资源加载等。

如何使用

在 Node.js 中获取 PerformanceResourceTiming 数据的一个简单例子：

const { performance } = require('perf_hooks');

// 模拟一个资源加载操作
setTimeout(() => {
    // 获取所有 "measure" 类型的性能条目
    const entries = performance.getEntriesByType("measure");
    for (let i = 0; i `<` entries.length; i++) {
        console.log(`Name: ${entries[i].name}, Duration: ${entries[i].duration}`);
    }
}, 1000);

// 标记起点
performance.mark('start-load');

// 假设此时进行资源加载...

// 某段时间后，标记终点并测量
setTimeout(() => {
    performance.mark('end-load');
    performance.measure('page-load', 'start-load', 'end-load');
}, 500);

以上代码演示了如何标记资源加载的起始和结束时间，然后使用 performance.measure 方法来计算总体持续时间。通过分析这些数据，你可以更好地了解应用程序的性能状况，并找出可能的性能瓶颈。

总之，PerformanceResourceTiming 是一个强大的工具，可以帮助你深入了解应用程序的加载和执行性能。通过合理利用这些数据，可以显著提高应用程序的性能和用户体验。

performanceResourceTiming.workerStartopen in new window

当我们谈论 Node.js 中的 performanceResourceTiming.workerStart 属性时，我们实际上在讨论的是 Node.js 性能钩子（performance hooks）API 的一部分，这些 API 用于监视和测量代码的性能。

首先，让我简要解释一下 PerformanceResourceTiming 对象。它是 Web 性能 API 的一部分，提供了网络请求（例如从服务器加载资源）的时间信息。每个资源加载都会有一个相关的 PerformanceResourceTiming 对象，它包含了如何连接到服务器、发送请求、下载资源等相关的时间节点。虽然最初这是为浏览器环境设计的，Node.js 也引入了类似的概念来帮助开发者理解和优化后端性能。

在 Node.js 环境中，workerStart 属性是 PerformanceResourceTiming 对象的一部分。它记录了一个 Worker （比如一个子进程或者工作线程）开始执行的时间点。这在分析和改进使用 Workers 来处理任务的并行程序的性能时非常有用。

实际运用例子

假设你正在开发一个 Node.js 应用，该应用需要处理大量的数据操作，这可能会阻塞主线程，并导致性能问题。为了避免这种情况，你决定使用 Workers 来并行化这些操作。在这种情况下，了解每个 Worker 启动的时间对于识别性能瓶颈和优化整体处理时间至关重要。

示例：

  1. 创建并监控 Worker：

    假设你有一个复杂的数据处理任务，你决定将其分配给一个 Worker。

    const { Worker } = require("worker_threads");
const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 初始化性能观察者来监听"measure"类型的性能条目
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  items.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log(`${entry.name}: ${entry.duration}`);
  });
});
obs.observe({ entryTypes: ["measure"] });

// 记录Worker启动前的时间
performance.mark("startWorker");

// 创建一个Worker
const worker = new Worker("./worker.js");

worker.on("online", () => {
  // 当Worker开始运行时，记录时间
  performance.mark("workerOnline");
  // 测量从启动Worker到Worker开始运行的时间
  performance.measure("Worker startup time", "startWorker", "workerOnline");
});

  2. 优化 Worker 启动过程：

    通过观察不同 Workers 的启动时间，你可能会注意到某些 Workers 启动异常缓慢。这可能是由于多种因素造成的，如启动时所需加载的资源量、系统负载或代码效率问题。基于 workerStart 时间的分析，你可以尝试减少 Worker 启动时加载的资源、调整代码逻辑或更改系统配置来优化性能。

总结来说，performanceResourceTiming.workerStart 在 Node.js 中是一个很有用的属性，尤其是在构建需要高性能并行处理的应用时。通过监视和分析 Workers 的启动时间，开发者可以识别性能瓶颈并采取相应措施进行优化。

performanceResourceTiming.redirectStartopen in new window

Node.js 中的 performanceResourceTiming.redirectStart 属于性能测量（Performance Timing）API 的一部分，这是一个用于精准测量网页性能的工具集。在 Node.js 环境中，虽然我们不处理浏览器端的渲染，但我们依旧可以利用类似的机制来监控和测量 HTTP 请求等资源加载的性能。

解释

performanceResourceTiming.redirectStart 属性返回一个时间戳，代表第一个 HTTP 重定向开始的时间。如果没有重定向发生，或者信息无法由于安全原因（如跨域限制）被获取，则该属性会返回 0。

重定向指的是当访问一个网址时，服务器基于某种逻辑（比如页面已经移动了），告诉客户端去访问另一个网址的过程。例如，当你尝试访问一个网站的非加密版本（http://example.com），服务器可能会让你重定向到其加密版本（https://example.com）。

实际运用例子

想象一下，你正在开发一个 Node.js 应用程序，该程序需要请求外部资源，比如从第三方 API 获取数据。有时候，这些外部服务可能会因为维护或者其他原因而改变请求的 URL，这时就会发生重定向。

  1. 监控外部服务重定向时间：你可以使用 performanceResourceTiming.redirectStart 和相关的性能指标来监测请求过程中的重定向延迟。这对于确保你的应用响应快速，用户体验良好很重要。

  2. 日志与性能分析：通过记录这些时间戳，你可以分析系统在不同时间段内对外部服务请求的性能。如果发现重定向时间突增，这可能是外部服务调整了他们的 URL 结构或者有其他问题，这时你可以及时调查并采取措施。

  3. 优化应用的 HTTP 请求：若检测到频繁的重定向，你可能需要更新应用中的 URL，直接指向最终地址，以减少不必要的重定向，从而减少总的响应时间。

代码示例

在 Node.js 中，你可能不会直接使用 performanceResourceTiming 来获取重定向时间，因为 Node.js 主要用于后端开发，而这套 API 更多是为前端设计。但是，理解它的概念对于分析和优化 HTTP 请求很有帮助。在 Node.js 环境下，你更可能使用如http模块配合事件监听和时间戳记录来监测性能，类似下面的逻辑：

const http = require("http");
const { performance } = require("perf_hooks");

// 目标地址
const requestOptions = {
  hostname: "example.com",
  port: 80,
  path: "/",
  method: "GET",
};

// 发起请求
const requestStart = performance.now();

const req = http.request(requestOptions, (res) => {
  res.on("data", (d) => {
    // 处理响应数据
  });

  res.on("end", () => {
    const requestEnd = performance.now();
    console.log(`请求耗时：${requestEnd - requestStart}毫秒`);
  });
});

req.on("error", (e) => {
  console.error(`请求遇到问题: ${e.message}`);
});

// 结束请求
req.end();

虽然这个例子没有直接展示重定向时间测量，但它演示了如何用 Node.js 记录和分析请求耗时，这对于优化应用性能至关重要。针对重定向的测量和优化，实际操作时更多的是基于这种方法进行扩展和深入分析。

performanceResourceTiming.redirectEndopen in new window

好的，让我来解释 Node.js 中的 performanceResourceTiming.redirectEnd 属性，并尽量用简单明了的方式说明。

首先，performanceResourceTiming 是 Web 性能 API 中的一个重要组成部分，它提供了网页资源加载过程中的各种时间点信息。虽然这是 Web 领域的概念，但在 Node.js 中，特别是在模仿或处理 HTTP 请求时，这一系列性能指标也被引入和使用。

什么是 redirectEnd？

redirectEnd 属性记录了最后一个 HTTP 重定向完成时的 UNIX 时间戳。如果没有发生重定向，或者信息不可用，则此属性的值会是 0。从直观上理解，你可以把它视为：“当浏览器完成所有重定向并且准备好从最终 URL 加载资源时的那个瞬间”。

实际应用场景

为了更具体地说明，让我们通过几个实际的例子来看看如何在 Node.js 中应用这个概念：

示例 1：监控 API 请求的性能

假设你正在开发一个 Node.js 应用，该应用需要调用外部 API。这个 API 有时会进行多次重定向才能获取最终数据。通过监控redirectEnd，你可以量化重定向对响应时间的影响，从而帮助你决定是否需要寻找性能更优的 API 或优化当前请求链路。

const { performance } = require("perf_hooks");
const https = require("https");

https
  .get("https://api.example.com/data", (res) => {
    const timings = performance.getEntriesByType("navigation")[0];
    if (timings) {
      console.log(`Redirect end: ${timings.redirectEnd}`);
      // 这里根据 redirectEnd 的值做进一步处理
    }
  })
  .on("error", console.error);

注意：这个例子是为了说明而简化的，在 Node.js 中直接使用getEntriesByType('navigation')可能不能直接工作，因为它更适合于浏览器环境。但是，思路是相通的——你可以通过类似机制监控 HTTP 请求的性能。

示例 2：性能基准测试

如果你在创建一个涉及到网络请求的库或框架，了解不同环节（比如 DNS 查询、TCP 握手、重定向等）的耗时至关重要。redirectEnd 就是这个链条中的一环，可以帮助你识别和优化重定向过程的性能。

通过模拟或记录真实的请求，并分析redirectEnd与其他时间点（如fetchStart, responseEnd等）的差异，你能够更精确地定位延迟的来源，进而采取措施。

结论

虽然redirectEnd只是众多性能指标中的一个，但正确地理解和使用它，可以帮助你深入分析和优化 Node.js 应用中的网络性能。希望这些例子能够帮助你更好地理解redirectEnd的概念和应用价值。

performanceResourceTiming.fetchStartopen in new window

当我们浏览网页或者是在应用程序中请求网络资源时，背后都有很多复杂的步骤。为了理解这些步骤并优化它们，开发人员需要一种方法来测量这些步骤所花费的时间。这就是performanceResourceTiming.fetchStart属性在 Node.js 中作用的地方。

什么是performanceResourceTiming.fetchStart？

简单来说，performanceResourceTiming.fetchStart是 Node.js 中一个性能度量指标，它代表了从开始请求某个网络资源（例如：一个网页、图片、样式表等）到实际开始获取资源的时间点。换句话说，它标志了发起网络请求的确切时间点。

实际运用例子

让我们来看几个具体的例子，以便更好地理解这个概念：

  1. 网站加载速度分析

    假设你正在开发一个网站，并且想要分析和优化其加载速度。你可以使用fetchStart来测量每个资源（如 CSS 文件、JavaScript 脚本、图片等）的加载开始时间。通过比较不同资源的fetchStart值，你可以识别出哪些资源的加载顺序可能会导致延迟，然后相应地调整它们的加载策略。

  2. 性能监控工具开发

    如果你正在开发一个网站性能监控工具，fetchStart可以作为收集数据的一部分。通过持续跟踪和记录fetchStart值，你的工具可以帮助用户发现性能瓶颈、分析趋势、甚至预测未来的性能问题。

  3. API 请求分析

    在构建基于 Node.js 的后端服务时，你可能需要调用外部 API 来获取数据。使用fetchStart，你可以精确地测量每个 API 请求的开始时间。这对于分析响应时间、识别潜在的网络延迟问题、或者比较不同 API 提供商之间的性能来说，都是非常有用的。

如何使用performanceResourceTiming.fetchStart？

在 Node.js 中，要使用performanceResourceTiming.fetchStart，通常需要以下步骤：

  1. 引入perf_hooks模块。
  2. 使用perf_hooks模块提供的工具来创建或获取PerformanceEntry对象。
  3. 从PerformanceEntry对象中读取fetchStart属性。

下面是一个简单的代码示例：

const { performance } = require("perf_hooks");

// 模拟网络请求的函数
function simulateFetchRequest() {
  // 这里是模拟网络请求的代码
}

// 记录请求开始前的时间
const start = performance.now();

simulateFetchRequest();

// 假设此时网络请求已经开始
const fetchStart = performance.now();

console.log(
  `Fetch start time: ${fetchStart - start} milliseconds after initial timing`
);

请注意，上述代码是一个简化示例，主要目的是为了展示fetchStart的概念。在实践中，fetchStart的值通常是通过浏览器或 Node.js 环境自动记录和提供的，特别是当处理 HTTP 请求或类似的网络活动时。

总结来说，performanceResourceTiming.fetchStart是一个非常有用的性能度量指标，可以帮助开发者理解和优化网络请求相关的性能问题。通过实际案例和代码示例的解释，我希望你现在对它有了更清晰的理解。

performanceResourceTiming.domainLookupStartopen in new window

让我们一步步来解析这个概念：“performanceResourceTiming.domainLookupStart” 在 Node.js（特别是在版本 21.7.1 中提到的内容）中的作用和应用场景。

什么是 performanceResourceTiming

首先，PerformanceResourceTiming 是 Web 性能 API 的一部分，它提供了网络请求的详细定时信息。尽管最初是为浏览器环境设计的，但在 Node.js 中也引入了相似的性能监测工具，使得开发者可以测量和分析服务器端操作的性能。

关于 domainLookupStart

domainLookupStart 属性代表了进行域名查找（DNS 解析）的开始时间点。简单来说，当你的应用尝试连接到一个服务器时（比如通过 HTTP 请求），它首先需要将服务器的域名（例如 www.example.com）转换为 IP 地址，这个过程就叫做 DNS 解析。domainLookupStart 就是这个解析开始的精确时间，以毫秒为单位。

实际运用

想象你在开发一个 Node.js 应用，这个应用需要从多个不同的服务获取数据。每次向服务发送请求时，都涉及到 DNS 解析的步骤。如果你的应用响应很慢，而你想诊断问题所在，这时 performanceResourceTiming.domainLookupStart 可以帮助你确定 DNS 解析是否是瓶颈。

示例：

假设你有一个函数 fetchData，它用于从外部 API 获取数据。你想要测量 DNS 解析的时间，以下是一个简化的示例代码片段：

const { performance } = require("perf_hooks");
const https = require("https");

function fetchData(url) {
  const start = performance.now(); // 记录当前时间

  https.get(url, (res) => {
    const domainLookupEnd = res.socket.timingStart; // 假设这里我们直接获取 timingStart 作为 DNS 查询结束的近似值，实际使用中可能有更准确的属性
    console.log(`DNS Lookup Time: ${domainLookupEnd - start} ms`);

    // 处理响应数据...
  });
}

fetchData("https://www.example.com");

在这个示例中，我们利用 performance.now() 来获取操作开始的时间，并且在收到响应时输出 DNS 查找耗时。这只是一个非常基本的例子，实际上 performanceResourceTiming 提供的数据要更细致、全面，可以让你深入了解各个阶段的耗时情况。

总结

通过使用 performanceResourceTiming.domainLookupStart（以及相关的性能测量 API），Node.js 开发者可以精确地测量出 DNS 解析等网络请求过程中各个阶段的时间，这对于优化应用性能、提升用户体验是非常有帮助的。了解这些指标，能够帮助开发者诊断延迟问题，进而采取措施（如使用 DNS 预解析技术）来缩短加载时间。

performanceResourceTiming.domainLookupEndopen in new window

在详细解释performanceResourceTiming.domainLookupEnd之前，让我们首先理解一些基本概念。

什么是 Node.js?

Node.js 是一个开源、跨平台的 JavaScript 运行环境，它允许你在服务器端运行 JavaScript。Node.js 特别适合构建高性能的网络应用程序。

什么是 PerformanceResourceTiming?

在 Node.js 环境中，PerformanceResourceTiming 是一个提供了网络请求相关性能信息的对象。它主要用于收集和分析网络请求如何影响应用程序的性能。

performanceResourceTiming.domainLookupEnd

domainLookupEnd 属性表示完成对请求资源域名（DNS）查询的时间点。这个时间点是以高精度时间戳的形式给出的，其参考点为 PerformanceTiming.navigationStart。

简单来说，当你的 Node.js 应用程序发起一个网络请求时（比如通过 HTTP 或 HTTPS），它首先需要找到该请求对应的服务器的 IP 地址，这个过程就叫做 DNS 查询。domainLookupEnd 就是记录这个 DNS 查询结束的时间。

实际运用举例

  1. 性能监控 - 设想你正在开发一个 Node.js 应用程序，它依赖于多个外部服务，如数据库服务、API 等。使用performanceResourceTiming对象中的domainLookupEnd属性，你可以监控每个服务的 DNS 查询时间。如果某个服务的 DNS 查询时间突然增长，这可能是网络瓶颈或配置问题的信号，从而可以及时采取措施。

  2. 优化网站加载时间 - 假设你负责一个大型电商平台的后端开发，该平台与多个供应商系统进行互动。通过测量不同供应商系统的domainLookupEnd时间，你可以识别并优化那些具有较长 DNS 查询时间的连接，例如通过更换 DNS 提供商或使用 DNS 预解析技术来降低这些时间，最终提升用户体验。

  3. 故障排查 - 在维护期间，如果客户报告他们遇到了访问延迟，通过检查domainLookupEnd时间，可以帮助你快速确定是否 DNS 查询延迟是造成问题的原因之一，从而缩小故障排查的范围。

总之，performanceResourceTiming.domainLookupEnd是一个非常实用的工具，它可以帮助开发者和系统管理员监控、优化以及排查网络请求相关的性能问题。

performanceResourceTiming.connectStartopen in new window

Node.js 中的 performanceResourceTiming.connectStart 属于性能监控（Performance Timing）API 的一部分，它用于提供网络请求等操作的性能时间点信息。这个属性表示在进行 HTTP（或 HTTPS 等）请求时，浏览器开始建立网络连接的时间点。虽然这个概念源自浏览器环境，但在 Node.js 中，它同样适用于记录和分析后端服务的性能表现。

为了通俗易懂地解释这个概念，我们可以通过一些生活中的类比来理解它：

想象你打电话给朋友，从你拿起电话、拨号到朋友的电话响起，这个过程涉及到建立一个连接。在这个例子中，“拨号”相当于connectStart，即开始建立连接的动作。

在 Node.js 中，当你的应用尝试与另一个服务器（例如，请求数据、发送 API 请求等）建立连接时，connectStart就是这个过程开始的时间点。

实际运用的例子

假设你正在开发一个 Node.js 应用，该应用需要从一个远程 API 获取天气信息。以下是这个过程的简化代码示例：

const https = require("https");
const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 性能观察者，监听'http'类型的条目
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  const entries = items.getEntries();
  for (const entry of entries) {
    console.log(`connectStart: ${entry.connectStart}`);
  }
});
obs.observe({ entryTypes: ["http"] });

// 发起请求
https
  .get(
    "https://api.weatherapi.com/v1/current.json?key=YOUR_API_KEY&query=London",
    (res) => {
      // 响应处理逻辑...
      res.on("data", (d) => {
        process.stdout.write(d);
      });
    }
  )
  .on("error", (e) => {
    console.error(e);
  });

在这个例子中：

  1. 我们使用https模块向一个天气 API 发送 GET 请求。
  2. 使用perf_hooks模块来监控性能指标，包括我们感兴趣的connectStart。
  3. 当请求开始时，我们可以获得并打印出connectStart的值，这个值告诉我们 Node.js 开始尝试与远程服务器建立连接的确切时间。

通过监控connectStart，开发者可以分析网络请求的性能，比如确定建立连接所花费的时间是否过长，从而优化应用的响应时间和性能。例如，如果发现connectStart到connectEnd之间的时间过长（即连接建立时间过长），可能需要检查 DNS 解析、网络延迟或服务器配置等问题。

performanceResourceTiming.connectEndopen in new window

Node.js 中的performanceResourceTiming.connectEnd属性是与性能监测相关的一个特性。为了理解这个概念，让我们先简单了解一下几个相关的背景知识。

基础知识

  1. Node.js: 一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境，让开发者可以在服务器端运行 JavaScript 代码。
  2. 性能监测（Performance Monitoring）: 在软件开发中，性能监测指的是跟踪不同操作的执行时间和资源消耗的过程，目的是找出并优化可能的性能瓶颈。
  3. PerformanceResourceTiming: 这是 Web 性能 API 的一部分，提供了网络请求的详细定时信息，如请求开始时间、结束时间等。

performanceResourceTiming.connectEnd 解释

connectEnd属性属于PerformanceResourceTiming接口，在 Node.js 中通过perf_hooks模块可访问。此属性记录了从 HTTP(S)请求开始到连接过程（例如，与服务器建立 TCP 连接）完全结束的时间点。这包括 TLS 握手（如果适用）的时间。它的值是一个代表时间的数字，单位是毫秒。

换句话说，connectEnd告诉你直到浏览器完成与服务器的连接所花费的总时间，包括创建 TCP 连接以及进行 TLS 协商（如果使用 HTTPS）。

实际运用示例

想象你正在构建一个 Node.js 应用，该应用需要从另一个服务获取数据，可能是通过 REST API。你注意到，有时获取数据似乎很慢，而你想监控这些请求，看看是否连接建立阶段就已经很慢了。

这里就可以使用performanceResourceTiming.connectEnd属性来帮助你:

  1. 监控 API 请求的连接时间: 使用perf_hooks模块来获取请求的性能条目，然后检查connectEnd属性来评估连接服务器需要多长时间。

  2. 性能优化: 如果你发现连接时间异常长，可能会考虑几个方向进行优化，比如改变服务器的地理位置，使用更快的 DNS 提供商，或者优化服务器配置以更快地响应连接请求。

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 监听性能条目事件
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  items.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log(`连接结束时间: ${entry.connectEnd}`);
  });
});
obs.observe({ entryTypes: ["resource"] });

// 模拟发起HTTP(S)请求的动作
performance.mark("exampleRequestStart");
// 在实际应用中，这将是一个发起网络请求的函数调用
setTimeout(() => {
  performance.mark("exampleRequestEnd");
  performance.measure("request", "exampleRequestStart", "exampleRequestEnd");
}, 1000); // 假设请求耗时1秒

上面的代码示例演示了如何使用 Performance API 来监视和记录连接结束时间。请注意，实际应用中，你可能需要结合使用其他工具或库来发起真正的 HTTP 请求，并捕获更多相关性能数据。

结论

connectEnd是性能监测中一个非常有用的指标，尤其是当你需要分析和优化应用连接到服务器所需时间的场景。通过监控这一指标，开发者可以识别和解决网络延迟问题，进而提升应用的性能和用户体验。

performanceResourceTiming.secureConnectionStartopen in new window

在讲解performanceResourceTiming.secureConnectionStart之前，我们首先需要理解几个基础概念：Node.js、性能监测（Performance Timing）、以及安全连接。

Node.js 是一个基于 Chrome V8 JavaScript 引擎的 JavaScript 运行环境，它允许在服务器端运行 JavaScript 代码。这意味着可以用 JavaScript 编写后端逻辑，处理数据库操作、文件系统操作等。

性能监测(Performance Timing) 是指在 Web 开发中测量各种网页加载阶段耗时的技术。这有助于开发者优化网页加载时间，提升用户体验。

在 HTTPS 或其他安全连接中，安全连接的建立是关键步骤之一，通常包括如证书验证、密钥交换等过程，这些都是在发送真正的数据之前必须完成的。

performanceResourceTiming.secureConnectionStart

在 Node.js 中，performanceResourceTiming.secureConnectionStart 属性是 Performance Resource Timing API 的一部分，它提供了一个高精度的时间戳，表示何时开始与服务器建立安全连接的过程。如果请求不是通过 TLS/SSL 进行加密的，则该属性的值为 0。

实际应用例子

假设你正在运行一个 Node.js 服务器，该服务器通过 HTTPS 服务客户端请求。你可能想要监控和优化服务器响应时间。其中一个重要的方面就是建立安全连接所花费的时间，因为这直接影响到用户感知到的延迟。

使用performanceResourceTiming.secureConnectionStart，你可以精确地知道每次请求开始尝试安全连接的时间点。结合其他性能相关的时间点，比如connectStart（开始连接服务器的时间点）和responseStart（接收到服务器响应的第一个字节的时间点），你可以计算出建立安全连接所需的时间，并分析整体性能表现。

const { performance } = require("perf_hooks");

function monitorSecureConnectionTiming(url) {
  const entry = performance.getEntriesByName(url)[0]; // 获取特定URL的性能条目
  if (entry && entry.secureConnectionStart > 0) {
    const secureConnectionTime = entry.connectEnd - entry.secureConnectionStart;
    console.log(`安全连接建立耗时: ${secureConnectionTime} 毫秒`);
  } else {
    console.log("该请求未使用安全连接或数据不可用");
  }
}

// 假设此函数在某处被调用，并传入了相应的URL

在这个例子中，我们首先从performance模块获取了特定 URL 的性能条目。然后检查了secureConnectionStart属性，以确认是否通过 TLS/SSL 进行了加密连接。如果是的话，我们通过计算connectEnd和secureConnectionStart之间的差值来得到建立安全连接所需要的时间，并将其输出到控制台。这对于识别和优化性能瓶颈非常有帮助。

总而言之，通过监控和分析performanceResourceTiming.secureConnectionStart提供的数据，开发者可以更深入地了解和优化应用程序中安全连接的建立过程，进而提升整体性能和用户体验。

performanceResourceTiming.requestStartopen in new window

当你浏览网页或者使用在线服务时，你的电脑（客户端）会向另一台电脑（服务器）发送请求来获取数据或页面。这个过程就像是你在餐厅点餐，服务员接收你的订单后去厨房准备食物，然后将食物送到你的桌上。在编程世界中，测量这个过程的时间非常重要，因为它帮助开发者了解应用的性能，尤其是响应速度。

在Node.js中，有一个模块叫做perf_hooks（性能钩子），它允许我们监控程序的性能。特别地，PerformanceResourceTiming对象提供了网络请求（比如从服务器获取资源）的各项时间性能指标。

performanceResourceTiming.requestStart

performanceResourceTiming.requestStart是PerformanceResourceTiming对象的一个属性，它返回一个时间戳，表示何时开始向服务器发送请求。简单来说，这个时间戳告诉我们“餐厅服务员”何时开始根据用户的订单向“厨房”发起请求。

实际运用例子

  1. 网站加载时间分析： 假设你正在开发一个新闻网站，在用户点击一篇文章时，你的网站需要从服务器获取文章内容。使用performanceResourceTiming.requestStart可以帮助你测量从用户点击到实际开始从服务器获取数据所需的时间。如果这个时间过长，可能意味着你的网站在发送请求前做了太多不必要的处理。

  2. 性能监测系统： 如果你在一个大型的在线电商平台工作，该平台每天处理成千上万的交易。通过记录每笔交易请求开始的时间，你可以构建一个性能监测系统，此系统可以实时监控和警报任何不正常的延迟，确保用户体验不受影响。

  3. API 调用优化： 当开发一个依赖于多个第三方 API 的应用时，理解每个 API 调用开始的时间至关重要。例如，你的应用同时调用天气 API 和新闻 API 来提供内容。利用performanceResourceTiming.requestStart，你可以测量哪个 API 的响应时间较长，进而决定是否需要寻找更快的替代 API，或者改变调用顺序，以优化整体的加载时间。

这个属性的价值在于，它提供了一个明确的时间点，让开发者能够细粒度地分析和优化数据请求过程中的每一步，从而提高应用程序的性能和用户满意度。

performanceResourceTiming.responseEndopen in new window

Node.js 中的 performanceResourceTiming.responseEnd 属于 Performance API 的一部分，这是一个提供网络请求性能测量功能的接口。在 Web 开发和 Node.js 环境下，了解和优化资源加载时间至关重要，以确保应用程序的快速响应和良好用户体验。

什么是 performanceResourceTiming.responseEnd?

performanceResourceTiming.responseEnd 是一个时间戳，表示从同一个资源（比如 HTTP 请求）的请求开始到浏览器接收到最后一个字节的时刻。具体来说，它记录了从触发请求到接收响应数据的全部过程结束的时间点。

如何理解它？

为了更好地理解这个概念，可以将一个资源的获取过程想象成去书店买书的过程：

  • 请求开始：你离开家前往书店（资源请求发起）。
  • 浏览和选择：你在书店里挑选书籍（服务器处理请求并准备响应）。
  • 付款：你选好书，到收银台支付（服务器开始发送数据）。
  • 拿到书离开：你收到书，离开书店回家（响应数据完全接收）。

在这个例子中，“拿到书离开”的时间点对应于 performanceResourceTiming.responseEnd。它标志着整个“购书”过程的结束。

实际应用

在 Node.js 应用中，尤其是涉及到网络请求的场景（例如，访问外部 API、加载数据库内容等），监控和分析资源加载时间非常重要。例如：

  1. API 性能监控：如果你的服务器正在调用外部 API，使用 responseEnd 可以帮助你衡量每个请求的总耗时。通过这些数据，你可以识别出延迟较高的 API 调用，并考虑优化或寻找替代方案。

  2. 服务健康检查：定期检测关键资源的加载时间可以作为服务健康状况的指标之一。异常增长的加载时间可能预示着系统瓶颈或性能下降。

  3. 用户体验优化：对于提供给客户端使用的 API，了解不同请求的 responseEnd 时间有助于优化前端加载策略，例如调整资源加载顺序，或者实施懒加载等技术改善用户体验。

使用示例

在 Node.js 环境中，你可以使用内置的 perf_hooks 模块来获取 performanceResourceTiming 对象。以下是一个简单的示例代码：

const { performance } = require("perf_hooks");

// 模拟一个异步操作，如数据库查询或HTTP请求
function fetchData(callback) {
  setTimeout(() => {
    callback("数据");
  }, 100); // 假设这个操作耗时100毫秒
}

const start = performance.now();

fetchData(() => {
  const end = performance.now();
  console.log(`操作耗时：${end - start} 毫秒`);
});

请注意，虽然上述示例没有直接使用 performanceResourceTiming 接口（因为它更多地被用在 Web 环境中），但它展示了如何使用 Node.js 的 performance API 来监测和分析操作的性能，类似于 responseEnd 在性能分析中的应用。

综上所述，了解和利用 performanceResourceTiming.responseEnd 可以帮助开发者监控网络请求的性能，进而优化应用程序，提升用户体验。

performanceResourceTiming.transferSizeopen in new window

理解 performanceResourceTiming.transferSize 属性，首先需要简单了解一下它所处的上下文——Node.js 中的性能监测（Performance Timing API），以及更具体地，PerformanceResourceTiming 对象。

背景

在 Web 开发中，了解页面或应用加载过程中资源（如脚本、图片、样式表等）的加载时间对于优化用户体验至关重要。同样地，在 Node.js 环境下，虽然我们不处理像浏览器那样的文档和资源加载，但我们依旧关注于应用程序执行过程中各种操作（比如文件读写、网络请求等）的性能指标。Node.js 通过提供一个内置模块 perf_hooks （性能钩子），使得性能监测成为可能。

PerformanceResourceTiming

PerformanceResourceTiming 对象是 perf_hooks 模块中的一个重要部分。它提供了有关单个资源（在 Node.js 中，这通常指的是网络请求或其他类型的 I/O 操作）从开始请求到完成传输的各个阶段的性能信息。该对象包含了多个属性，其中 transferSize 是我们此处关注的重点。

performanceResourceTiming.transferSize

  • 定义： transferSize 属性返回表示资源传输大小的整数值（单位是字节）。这个尺寸包括了资源本身的大小加上所有相关的协议开销（例如 HTTP 头信息）。

  • 应用场景： 了解 transferSize 可以帮助我们评估网络请求或文件操作的效率和成本。例如，在进行大量数据处理时，了解每个请求的 transferSize 可以帮助我们识别哪些请求可能不必要地消耗了过多的带宽或导致延迟增加。

实际运用示例

假设你正在开发一个 Node.js 应用程序，该程序定期从多个源下载数据进行分析和存储。使用 performanceResourceTiming 相关 API，你可以轻松地跟踪每次下载操作的性能指标。

  1. 监测文件下载性能： 假设你的应用需要下载一个大文件进行处理。通过监测 transferSize，你可以了解到实际传输的数据量，进而分析性能瓶颈或优化下载逻辑。如果 transferSize 显著大于预期，可能意味着存在额外的开销或错误配置。

  2. API 调用优化： 如果你的应用依赖于第三方 API，通过分析每次 API 调用的 transferSize，可以帮助你评估 API 的效率。对于返回大量不必要数据的 API，你可能会考虑请求更少的数据字段，或与服务提供商讨论优化方案。

  3. 性能基准测试： 在进行性能基准测试时，transferSize 可以作为衡量网络 I/O 性能的指标之一。通过比较不同网络条件或配置下的 transferSize 数据，可以客观评估改动前后的性能差异。

总结

performanceResourceTiming.transferSize 是 Node.js 中一个非常实用的性能指标，尤其适用于需要监控和优化网络请求或文件传输效率的应用场景。通过合理利用这一指标，可以显著提升应用的性能和用户体验。

performanceResourceTiming.encodedBodySizeopen in new window

当我们谈论performanceResourceTiming.encodedBodySize属性时，我们实际上在讨论的是网络性能监控的一个方面。这个概念源自 Web 性能 API，但在 Node.js 中也有相应的实现，特别是在处理 HTTP 请求时。要理解encodedBodySize，我们需要首先了解一些基础知识。

基本概念

1. Performance Resource Timing: 这是一个提供了网页（或者在 Node.js 中是服务器资源）加载过程中各个阶段详细时间信息的接口。它可以帮助开发者分析和优化应用性能。

2. Encoded Body Size: 指的是获取资源时，经过编码（如 gzip 压缩）后的体积。这不包括响应头部的大小，只关注响应体的大小。比如，从服务器下载一个图片或文档，encodedBodySize就是下载内容经过网络传输压缩后的大小。

Node.js 中的应用

在 Node.js v21.7.1 版本中，performanceResourceTiming.encodedBodySize属性被用来度量通过网络接收到的数据的大小，特别是在进行 HTTP/HTTPS 请求时。这对于性能监控和优化非常有用。

实际运用例子

例子 1: 监测下载文件的大小

想象你正在开发一个 Node.js 应用，该应用需要从远端服务器下载多个文件。为了优化用户体验，你决定监测并记录每个文件下载的时间和大小。

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");
const https = require("https");

// 创建一个性能观察者来监视并打印encodedBodySize
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  items.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log(
      `文件: ${entry.name}, 编码后体积: ${entry.encodedBodySize} 字节`
    );
  });
});
obs.observe({ entryTypes: ["resource"] });

// 模拟文件下载
function downloadFile(url) {
  const startTime = performance.now();

  https.get(url, (res) => {
    res.on("data", (chunk) => {
      // 数据块被接受
    });

    res.on("end", () => {
      performance.mark(`end_${url}`);
      performance.measure(url, startTime, `end_${url}`);
    });
  });
}

downloadFile("https://example.com/path/to/file1"); // 假设URL是有效的
downloadFile("https://example.com/path/to/file2");

在以上代码中，我们使用PerformanceObserver来监控和输出每次 HTTP 请求的encodedBodySize，即文件的编码后大小。

例子 2: 性能优化分析

如果你正在对一个 Node.js 服务进行性能调优，可能会用到encodedBodySize来判断是否所有发送给客户端的数据都已经被有效压缩。例如，你可以检查响应体的实际大小与编码后的大小之间的差异，如果差异较大，说明压缩效率高，反之则可能需要改进压缩方法。

总结

performanceResourceTiming.encodedBodySize在 Node.js 中是一个非常有价值的指标，可以帮助开发者从数据传输的角度来优化应用性能。通过监测和分析这一指标，开发者可以更好地理解和优化网络通信的成本和效率。

performanceResourceTiming.decodedBodySizeopen in new window

当你浏览网页或与网络服务进行交互时，你的设备会下载各种资源，比如 HTML 文件、图片、视频等。这些资源在传输过程中，为了减少数据量和提高传输效率，通常会进行压缩。一旦这些资源到达你的设备，它们会被解压缩，以便你的浏览器或应用程序可以正常使用它们。在这个过程中，了解资源在被解压缩之后的真实大小变得很重要，特别是对于性能分析和优化而言。

performanceResourceTiming.decodedBodySize属性就是用来提供这个信息的。它属于 Node.js 中perf_hooks模块的一部分，这个模块允许你监控和收集程序执行的性能指标。具体到decodedBodySize，它代表了接收到的资源体（body）在经过解码（也就是解压缩）之后的大小，单位是字节（bytes）。这个数值对于理解和优化应用程序的数据传输效率尤其关键。

实际运用示例

假设你正在开发一个 Web 应用程序，该程序需要从服务器加载大量的图片资源。为了确保用户体验，你需要监控和优化这些图片的加载时间。使用performanceResourceTiming.decodedBodySize可以帮助你了解每张图片解码后的实际大小，这是因为图片在传输前可能已经进行了压缩。通过这个指标，你可以：

  1. 性能监控：定期检查图片或其他资源的解压后大小，如果突然增大，可能意味着服务器端压缩设置有问题或者错误地上传了未压缩的资源。

  2. 优化策略：根据解码后的大小，决定是否需要更换图片格式或调整压缩算法，以减少传输时间并加快页面加载速度。

  3. 成本效益分析：对于有流量计费的应用场景（例如移动网络），了解数据传输的实际大小可以帮助进行成本控制和优化。

如何使用

首先，你需要引入perf_hooks模块，然后使用它来获取特定资源的性能条目信息。下面是一个简单的示例代码片段：

const { performance } = require("perf_hooks");

// 假设这是从某种形式的请求中获取的性能条目
const resourceEntry = performance.getEntriesByType("resource")[0]; // 获取第一个资源条目作为示例

console.log(resourceEntry.decodedBodySize); // 打印解码后的体积大小

请注意，Node.js 环境主要用于服务器端应用，而performanceResourceTiming对象更多是在浏览器环境下使用的。不过，理解它的概念可以帮助你在处理 HTTP 请求、响应和优化 Web 应用性能时，拥有更全面的视角。在 Node.js 中，类似的性能分析和优化可以通过分析 HTTP 响应头中的内容长度(Content-Length)或使用第三方库来实现。

performanceResourceTiming.toJSON()open in new window

好的，让我们来深入了解 Node.js 中的 performanceResourceTiming.toJSON() 方法和它的应用。

首先，为了更好地理解这个方法，我们需要搞清楚几个背景概念：

  1. Node.js：这是一个运行在服务器上的 JavaScript 环境，允许你使用 JavaScript 来编写服务器端的代码。它非常适合处理高并发、IO 密集型的操作。

  2. Performance Timing API：这是 Web 性能 API 的一部分，通常用于测量网页与应用程序的性能。虽然最初设计用于浏览器环境，但 Node.js 也实现了类似的 API（通过 perf_hooks 模块），以便于开发者可以评估应用程序中各个部分的性能。

  3. performanceResourceTiming 对象：在 Node.js 中，这个对象提供了有关特定 IO 或其他类型操作的详细时间信息（例如请求资源所需的时间）。它有很多属性比如 startTime, responseEnd 等，帮助你理解操作的耗时情况。

  4. .toJSON() 方法：此方法将 performanceResourceTiming 对象的性能信息转换成一个简单的 JSON 对象。这使得数据更易于存储或传输，并且可以轻松地通过字符串格式与其他系统共享这些性能相关的信息。

实际应用例子

假设你正在开发一个基于 Node.js 的 Web 应用程序，并想监控从开始处理请求到发送响应总共花费了多少时间，以及其中每个阶段具体的耗时情况。

以下是使用 performanceResourceTiming.toJSON() 方法的步骤：

  1. 引入必要的模块:

    const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

  2. 监视性能指标: 你可以设置一个性能观察者来监听特定类型的性能条目（例如："resource"），并在条目被记录时执行回调函数。

    const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  items.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log(entry.toJSON());
  });
});
obs.observe({ entryTypes: ["resource"] });

  3. 执行一些操作: 在这里，你可能会执行一些异步操作，比如从外部 API 获取数据，然后利用观察者模式查看这个操作的性能指标。

    // 假设这是你的异步操作
fetchSomeData().then(() => {
  // 数据获取完毕，此时性能条目已被记录
});

在以上例子中，当你的异步操作完成时，PerformanceObserver 会捕获一个类型为 "resource" 的性能条目，随即通过 .toJSON() 方法把这个条目转换成 JSON 格式并打印出来。这个 JSON 对象包含了像 startTime, duration, responseEnd 等性能指标，帮助你了解操作的具体耗时情况。

通过上述步骤，你不仅可以实时监控应用程序中特定操作的性能状况，还可以收集这些数据用于长期性能分析，进而不断优化你的应用程序。

Class: PerformanceObserveropen in new window

当然，我很乐意帮助你理解 Node.js 中的 PerformanceObserver 类。

首先，我们要了解什么是性能监测（Perfomance Monitoring）。在编写代码时，特别是服务端代码，我们常常需要知道某段代码运行的快不快，消耗资源多不多。为了达到这个目的，Node.js 提供了一个叫做 perf_hooks 的模块，它可以帮助我们监控代码的性能。

在这个模块中，一个非常重要的类就是 PerformanceObserver。简单来说，PerformanceObserver 类用于观察和接收性能度量事件。这些事件可能是各种类型，比如 HTTP 请求的耗时、文件操作的耗时等。

如何使用 PerformanceObserver

要使用 PerformanceObserver，你首先需要引入 perf_hooks 模块：

const { PerformanceObserver, performance } = require("perf_hooks");

然后，你创建 PerformanceObserver 的一个实例，并定义一个回调函数。每当有新的性能条目（performance entry）被记录时，这个回调函数就会被调用。在回调函数里，你可以处理或输出这些性能数据。

const observer = new PerformanceObserver((list, observer) => {
  const entries = list.getEntries();
  console.log(entries);
  observer.disconnect(); // 停止观察
});

// 开始观察特定类型的性能条目
observer.observe({ entryTypes: ["mark", "measure"] });

由上面的代码可见，我们首先定义了一个观察者实例 observer。在它的回调函数中，我们通过 list.getEntries() 获取所有的性能条目并打印出来。然后通过调用 observer.disconnect() 来停止观察。

实际应用例子

  1. 测量代码执行时间：

    假设你想知道某个函数 doSomething() 执行了多久，你可以这样做：

    performance.mark("start-doSomething");
doSomething(); // 调用你想要测量的函数
performance.mark("end-doSomething");
performance.measure("doSomething", "start-doSomething", "end-doSomething");

    这里我们使用 performance.mark() 创建了开始和结束的标记，然后使用 performance.measure() 来测量两个标记之间的时间差。

  2. 监控 HTTP 请求的耗时：

    如果你在 Node.js 应用中发送了 HTTP 请求，可能想要监控请求的耗时。虽然 PerformanceObserver 直接不能捕获 HTTP 请求的性能条目，但你可以利用类似的机制手动标记和测量：

    performance.mark("start-request");
httpRequest(() => {
  // 假设这是发起 HTTP 请求的函数
  performance.mark("end-request");
  performance.measure("http-request", "start-request", "end-request");
  // 处理请求完成后的逻辑
});

  3. 分析异步操作的性能：

    在处理异步操作，如数据库查询或文件读写时，你也可以使用 PerformanceObserver 来监控这些操作的性能。

    performance.mark("start-dbQuery");
db.query("SELECT * FROM table", (err, results) => {
  performance.mark("end-dbQuery");
  performance.measure("dbQuery", "start-dbQuery", "end-dbQuery");
  // 使用查询结果
});

通过这些基本的例子，你应该能够开始使用 PerformanceObserver 来监控你的 Node.js 应用的性能了。随着你对 Node.js 的进一步学习，你会发现还有更多高级的性能分析技术等待你去探索。

PerformanceObserver.supportedEntryTypesopen in new window

首先，了解 Node.js 中的PerformanceObserver和supportedEntryTypes属性对于初学者来说可能稍显复杂，但我会尽量简化解释。

PerformanceObserver 简介

在 Node.js 中，性能监测是一个关键功能，尤其是对于想要优化他们应用程序性能的开发人员而言。PerformanceObserver是一个允许你接收到性能相关事件的 API。简单来说，就像一个监听器，当指定类型的性能事件发生时，它可以捕获这些事件，并执行一些操作（比如记录日志或进一步分析）。

supportedEntryTypes 属性

supportedEntryTypes是一个属性，不是方法。它会返回一个数组，这个数组包含了当前环境下PerformanceObserver能够观察到的性能条目类型。每种类型代表了不同种类的性能数据，例如 HTTP 请求的耗时、代码执行时间等。

实际运用的例子

1. 检查可用性能条目类型

在开始编写性能监控代码之前，你可能想知道哪些性能条目类型是可用的。这很重要，因为不同的 Node.js 版本或运行环境可能支持不同的性能条目类型。以下是如何使用supportedEntryTypes：

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

console.log(PerformanceObserver.supportedEntryTypes);

运行这段代码会打印出一个数组，数组中列出了所有可用的性能条目类型。例如，你可能看到'mark', 'measure', 'http'等，这取决于你的具体环境。

2. 监控特定类型的性能条目

了解可用的性能条目类型后，你可以设置PerformanceObserver来监视感兴趣的类型。假设我们只对标记（mark）和测量（measure）类型的性能条目感兴趣：

const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  const entries = list.getEntries();
  entries.forEach((entry) => {
    console.log(`${entry.name}: ${entry.duration}`);
  });
});

observer.observe({ entryTypes: ["mark", "measure"] });

performance.mark("start-task");
// 假设这里有一些代码任务...
performance.mark("end-task");
performance.measure("task-duration", "start-task", "end-task");

上述代码创建了一个PerformanceObserver实例，并指示它观察标记和测量类型的性能条目。当这些类型的条目被记录时，它们会被传递给PerformanceObserver的回调函数，并被打印出来。

希望以上解释和示例能够帮助你理解PerformanceObserver和supportedEntryTypes属性在 Node.js 中的作用与应用。

new PerformanceObserver(callback)open in new window

理解 Node.js 中的PerformanceObserver首先要了解一些背景。

在编程中，特别是涉及到 Web 和服务器端开发时，性能监测（Performance Monitoring）是一个重要的方面。它帮助我们了解代码的运行效率，比如有些代码块需要多长时间才能完成，或者某个功能的响应时间有多快。了解这些信息后，我们可以优化代码，提升用户体验或服务器处理能力。

Node.js 通过引入PerformanceObserver类，提供了一个强大的 API 来观察和获取程序性能相关的数据，从而帮助我们进行性能分析和调试。

基本概念

PerformanceObserver是 Node.js 中用于性能监视的接口之一，位于perf_hooks模块下。你可以通过这个接口订阅各种性能事件，比如 HTTP 请求的耗时、函数执行时间等，并且在这些事件发生时，获得详细的性能指标数据。

使用方式

const { PerformanceObserver, performance } = require("perf_hooks");

// 创建一个观察器实例，专注于监控特定类型的性能条目，例如：'measure'
const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  // 当有新的性能条目被观察到时，执行此回调函数
  const entries = list.getEntries();
  entries.forEach((entry) => {
    console.log(`Name: ${entry.name}, Duration: ${entry.duration}`);
  });
});

// 让观察器开始工作，参数可以指定要观察的性能条目类型
observer.observe({ entryTypes: ["measure"] });

// 使用performance.mark()和performance.measure()来创建性能标记和测量
performance.mark("start");
// 假设这里有一段耗时的操作...
setTimeout(() => {
  performance.mark("end");
  // 测量从'start'到'end'的持续时间
  performance.measure("My Special Measure", "start", "end");
}, 1000);

实际运用例子

  1. 监控 HTTP 请求响应时间：如果你正在开发一个基于 Node.js 的 Web 服务器，你可能想要监控处理每个 HTTP 请求所需的时间。通过在收到请求时和请求处理完毕时分别标记，并利用PerformanceObserver来读取这之间的时间差，便可计算出处理时间。

  2. 性能瓶颈诊断：当你的 Node.js 应用出现性能问题时，比如响应变慢或处理效率低下，你可以利用PerformanceObserver来监控关键代码段的执行时间，从而识别出性能瓶颈所在。

  3. API 调用监控：对于依赖外部 API 调用的应用，你可以使用PerformanceObserver来监控每次 API 调用的耗时，进而分析依赖服务的性能表现。

总结起来，PerformanceObserver为 Node.js 应用的性能优化提供了一个强有力的工具，通过精确监控和分析不同操作的性能数据，开发者可以更好地理解自己的应用，并采取相应措施提升性能。

performanceObserver.disconnect()open in new window

Node.js 中的 performanceObserver.disconnect() 方法是与性能监测相关的一个功能。在解释这个方法之前，让我们先了解一些背景信息。

Node.js 和性能监测

Node.js 是一个基于 Chrome V8 JavaScript 引擎的运行时，使得在服务器端可以运行 JavaScript。在开发过程中，监控应用程序的性能非常重要，因为它可以帮助开发人员发现代码中可能的瓶颈或者性能问题。Node.js 提供了一个模块叫做 perf_hooks（性能钩子），允许你监控不同类型的性能指标。

PerformanceObserver

PerformanceObserver 是 perf_hooks 模块中的一个类，允许你注册一个观察者来异步地接收关于特定性能指标的通知。当被监视的事件发生时，这个观察者会被调用。

使用 performanceObserver.disconnect()

当你不再需要接收性能条目的通知时，可以调用 performanceObserver.disconnect() 来停止观察。这意味着，之后的性能事件将不会引起观察者的回调被触发。

举例说明

假设我们正在监控一个 HTTP 服务器的响应时间，以确保它迅速响应请求。我们可以使用 PerformanceObserver 来收集有关 HTTP 请求处理时间的性能条目，并在完成足够的样本分析后停止收集新的性能数据。

const http = require("http");
const { PerformanceObserver, performance } = require("perf_hooks");

// 创建一个性能观察者来监测所有的性能条目事件
const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  const entries = list.getEntries();
  console.log(entries); // 输出性能条目信息
});
observer.observe({ entryTypes: ["measure"] }); // 观察“measure”类型的性能条目

// 记录性能的开始标记
performance.mark("A");

// 创建一个简单的HTTP服务器
http
  .createServer((req, res) => {
    // 假设此处进行一些请求处理

    // 记录性能的结束标记并计算两个标记之间的时间差
    performance.mark("B");
    performance.measure("Request Handling Time", "A", "B");

    res.end("Hello World\n");
  })
  .listen(3000);

console.log("Server running at http://127.0.0.1:3000/");

// 假设我们只想收集前100次请求的性能数据
let count = 0;
observer.callback = () => {
  if (++count === 100) {
    observer.disconnect(); // 断开连接，不再收集性能条目
    console.log("Stopped observing performance entries.");
  }
};

在这个例子中，每当 HTTP 服务器处理完一个请求时，我们都会记录一次性能测量（从标记“A”到标记“B”的时间）。PerformanceObserver 被设置为监听这些测量结果，并将它们输出到控制台。通过设置一个计数器，当达到 100 次请求后，我们调用 observer.disconnect() 方法来停止进一步收集性能数据。

这只是使用 performanceObserver.disconnect() 的一个实际示例。在实际应用中，你可能需要根据具体情况对监控逻辑和停止条件进行调整。

performanceObserver.observe(options)open in new window

Node.js 中的 performanceObserver.observe(options) 是 perf_hooks 模块的一部分，用于监视和收集性能相关的数据。为了更好地解释它是如何工作的，让我们首先了解一些基础概念，然后通过实例来加深理解。

基本概念

  1. Performance Observer: Performance Observer API 允许你接收到某种类型的性能条目的通知。这些性能条目可以是测量的指标，比如 HTTP 请求的耗时，文件操作的耗时等。

  2. Options: 这是传递给 observe 方法的参数，用于指定你想要监控哪些类型的性能条目。

  3. perf_hooks: Node.js 中的一个模块，提供了工具来观察对系统性能有影响的事件。

使用示例

假设你正在开发一个应用，并且想要监控所有的 HTTP 请求处理时间，以确保你的服务响应速度快速。你可以使用 performanceObserver.observe 来实现这一目标。

下面是一个简单的例子：

步骤 1：引入必需的模块

const http = require("http");
const { PerformanceObserver, performance } = require("perf_hooks");

步骤 2：设置 Performance Observer

const observer = new PerformanceObserver((items) => {
  items.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log(`${entry.name}: ${entry.duration}`);
  });
});
observer.observe({ entryTypes: ["measure"] });

在这个例子中，PerformanceObserver 监听了类型为 'measure' 的性能条目。每当调用 performance.measure() 方法时，都会触发回调函数，打印出性能测量结果。

步骤 3：创建服务器并使用 performance.mark() 和 performance.measure()

http
  .createServer((req, res) => {
    performance.mark("A");

    // 假设这里有一些异步操作
    setTimeout(() => {
      performance.mark("B");
      performance.measure("My Special Request", "A", "B");

      res.end("Hello World\n");
    }, 1000);
  })
  .listen(8080);

在上述服务器代码中，我们使用了 performance.mark('A') 和 performance.mark('B') 在请求处理开始和结束时分别设置了标记。之后，使用 performance.measure('My Special Request', 'A', 'B') 来计算从标记 'A' 到标记 'B' 之间的时间差，也就是处理请求所花费的时间。PerformanceObserver 就是用来捕获这次测量，并在控制台输出结果的。

总结

通过 performanceObserver.observe(options)，你可以轻松地监控应用中特定操作的性能。无论是 HTTP 请求、数据库查询还是任何耗时的操作，你都可以通过这种方式来获取性能数据，从而进一步优化你的应用性能。

Class: PerformanceObserverEntryListopen in new window

当然，让我们深入了解 Node.js 中的 PerformanceObserverEntryList 类及其在实际开发中的应用。

PerformanceObserverEntryList 简介

Node.js 的性能钩子（perf_hooks）模块提供了一套机制，允许你监视和测量代码的性能。其中，PerformanceObserverEntryList 类是这个模块的一部分，它被设计为与 PerformanceObserver 对象一起使用，以收集和处理特定类型的性能条目数据。

简单来说，PerformanceObserverEntryList 对象包含了由 PerformanceObserver 收集的性能条目（performance entries）。当你想要观察和分析应用程序在执行某些操作时的性能（如 HTTP 请求、文件系统操作等），这些功能就变得非常有用。

主要方法

PerformanceObserverEntryList 提供了几个主要方法来操作和访问性能条目：

  • getEntries(): 返回一个数组，包含所有已经被 observer 收集的性能条目。
  • getEntriesByType(type): 返回一个数组，包含所有指定类型的性能条目。例如，如果你只对测量 HTTP 请求的性能感兴趣，可以使用此方法仅获取那些类型的条目。
  • getEntriesByName(name, type): 返回一个数组，包含所有指定名称（和可选的类型）的性能条目。这允许你更精确地选择特定的性能条目进行分析。

实际运用例子

假设你正在开发一个 web 应用，并且你想监视服务器处理请求的性能。以下是如何使用 PerformanceObserver 和 PerformanceObserverEntryList 来实现这一点的步骤：

  1. 引入 perf_hooks 模块:

    const { PerformanceObserver, performance } = require("perf_hooks");

  2. 设置 PerformanceObserver 监听 HTTP 请求的性能条目:

    这里假设你关心的性能条目类型为 "http"（注意：实际上 "http" 类型取决于你如何定义性能标记）。

    const obs = new PerformanceObserver((list) => {
  const entries = list.getEntries();
  entries.forEach((entry) => {
    console.log(`Time taken for ${entry.name}: ${entry.duration}`);
  });
});

obs.observe({ entryTypes: ["http"] });

  3. 标记性能测量点:

    在处理 HTTP 请求的逻辑中，你可能想要测量从收到请求到发送响应的总时间。你可以在请求处理流程的开始和结束分别使用 performance.mark() 来创建性能标记，并使用 performance.measure() 来记录两个标记之间的持续时间。

    function handleRequest(req, res) {
  performance.mark("A");

  // 处理请求...

  performance.mark("B");
  performance.measure("Request Handle", "A", "B");

  res.end("Done");
}

  4. 查看性能数据:

    当请求被处理时，你设置的 PerformanceObserver 会自动捕获名为 "Request Handle" 的性能测量，并通过控制台输出其持续时间。

通过这种方式，你可以轻松监视并分析你的应用程序在处理各种任务时的性能。这不仅限于 HTTP 请求处理，同样的方法也可以应用于数据库查询、文件读写操作或任何你希望监控的任务。

performanceObserverEntryList.getEntries()open in new window

Node.js 中的 performanceObserverEntryList.getEntries() 是一种工具，它属于 Node.js 的性能钩子（Performance Hooks）API 的一部分。这个方法允许您获取和分析程序运行时的性能数据。理解这个概念对于优化应用和诊断性能问题非常有帮助。

基本概念

首先，PerformanceObserverEntryList 是一个对象，它包含了一系列的性能条目（performance entries）。这些性能条目是关于您的 Node.js 应用运行期间发生的特定事件的数据，比如 HTTP 请求、文件读写操作或者是更低级的系统调用等。通过分析这些数据，开发者可以对应用的性能瓶颈有所了解，并进而进行优化。

getEntries() 方法就是用来获取这些性能条目的列表。

实际运用例子

  1. 监控 HTTP 请求的处理时间：假设你正在运行一个 Web 服务器，你想要监控处理每个 HTTP 请求需要多长时间。你可以利用performanceObserverEntryList.getEntries()来获取这方面的性能条目，并分析平均处理时间，从而找出是否存在性能瓶颈。

  2. 文件操作的性能分析：如果你的应用涉及到频繁的文件读写操作，你可能想知道这些操作占用了多少时间，以及哪一部分操作最耗时。通过收集和分析文件操作相关的性能条目，你可以优化那些影响性能的操作。

  3. 微服务之间调用的性能监控：在一个由多个微服务组成的大型应用中，不同微服务之间的调用可能会成为性能瓶颈。使用performanceObserverEntryList.getEntries()收集关于这些调用的性能数据，可以帮助你识别并优化慢查询。

如何使用

下面是一个简单的示例，展示了如何在 Node.js 应用中使用performanceObserverEntryList.getEntries()：

const { PerformanceObserver, performance } = require("perf_hooks");

// 创建一个性能观察者，用来收集性能条目
const obs = new PerformanceObserver((list) => {
  // 获取所有性能条目
  const entries = list.getEntries();
  console.log(entries); // 这里将打印出所有捕获到的性能条目
});
// 观察所有类型的性能条目
obs.observe({ entryTypes: ["mark", "measure"] });

// 标记起点
performance.mark("start");

// 模拟一些要被测量的操作
setTimeout(() => {
  // 标记终点
  performance.mark("end");

  // 测量两个标记之间的时间
  performance.measure("My Special Measure", "start", "end");

  // 因为上面定义的性能观察者会自动收集这些标记和测量结果，
  // 所以我们不需要手动调用 getEntries()
}, 1000);

在这个例子中，我们模拟了一个简单的操作（通过setTimeout），并使用performance.mark来标记起始点和结束点。然后，我们使用performance.measure来测量这两点之间的时间。我们创建的性能观察者（PerformanceObserver）会自动捕获这些测量结果，并使我们可以通过list.getEntries()获取到它们。

总之，performanceObserverEntryList.getEntries()是一个强大的工具，它能帮助你理解和优化你的 Node.js 应用的性能。通过实际例子的应用，你可以更容易地识别出性能瓶颈并采取措施进行优化。

performanceObserverEntryList.getEntriesByName(name[, type])open in new window

Node.js 中的performanceObserverEntryList.getEntriesByName(name[, type])是一个用于获取性能条目列表的方法，它属于性能钩子（Performance Hooks）API。这个方法允许你根据指定的名称和类型（可选）检索一个或多个性能条目。先来分解一下这个方法的组成部分，再通过例子加深理解。

解释

  • performanceObserverEntryList: 这是一种列表，包含了从PerformanceObserver对象收集到的性能条目（entries）。当你创建一个PerformanceObserver并开始观察特定类型的性能度量时，符合条件的性能条目会被添加到这个列表中。

  • .getEntriesByName(name[, type]): 这是performanceObserverEntryList上的一个方法，用于按照条目的名称（name）和可选的类型（type）检索性能条目。如果不指定类型，则返回所有匹配名称的性能条目。

参数

  • name: 你想要查找的性能条目的名称。
  • type (可选): 性能条目的类型，例如"mark"或"measure"等。

实际运用的例子

假设我们正在开发一个 Web 应用，并且我们想要监控页面加载和代码执行的性能。我们可以使用性能钩子（Performance Hooks）API 来标记关键事件的开始和结束，然后测量这些事件之间的时间差。

  1. 标记和测量代码块的执行时间

    假设有一个函数processData()，我们想要测量它执行所需的时间。我们可以在函数执行前后设置性能标记，并最终测量这两个标记之间的时间。

    const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 设置PerformanceObserver来监听“measure”类型的性能条目
const obs = new PerformanceObserver((list) => {
  const entries = list.getEntriesByName("processDataMeasure");
  console.log(entries);
});
obs.observe({ entryTypes: ["measure"] });

// 标记开始
performance.mark("processDataStart");

// 假设这里是一些数据处理函数
processData();

// 标记结束
performance.mark("processDataEnd");

// 测量开始和结束之间的时间
performance.measure(
  "processDataMeasure",
  "processDataStart",
  "processDataEnd"
);

  2. 过滤特定名称的性能条目

    如果我们记录了很多不同类型和名称的性能条目，但只对特定名称感兴趣，我们可以使用getEntriesByName()方法来过滤。

    // 假设我们已经记录了很多性能条目
// 现在我们只想获取名称为"processDataMeasure"的性能条目
const processDataEntries =
  performance.getEntriesByName("processDataMeasure");

console.log(processDataEntries); // 将只显示我们感兴趣的条目

通过上述例子，你可以看到如何使用getEntriesByName()方法来检索和过滤特定的性能条目。这在进行性能分析和调试时非常有用，特别是当你需要详细了解应用程序在特定操作上花费了多少时间。

performanceObserverEntryList.getEntriesByType(type)open in new window

当你想要监控和改善你的 Node.js 应用程序的性能时，了解如何使用performanceObserverEntryList.getEntriesByType(type)会非常有用。这个功能是 Node.js 中性能（perf_hooks）模块的一部分，它允许你获取特定类型的性能条目。

首先，让我们理解几个关键概念：

  • PerformanceEntry: 这是一个通用的性能度量标准的接口，包含了像名称、开始时间、持续时间等信息。
  • PerformanceObserver: 用于观察和收集性能相关数据。你可以指定你感兴趣的性能条目类型，例如 HTTP 请求的时间或者函数执行的时间。
  • PerformanceObserverEntryList: 当你使用PerformanceObserver时，收集到的性能条目被存储在这样一个列表中。你可以通过这个列表检索特定类型或名称的性能条目。

现在，来看performanceObserverEntryList.getEntriesByType(type)这个方法如何工作。该方法允许你从列表中检索一个特定“类型”的性能条目数组。例如，如果你想查看所有的“http”类型条目（例如，发送 HTTP 请求所用的时间），你可以使用这个方法。

实际运用示例

假设你正在运行一个 Node.js 应用，该应用频繁地从外部 API 获取数据。为了确保你的应用响应迅速，你想要监测这些 HTTP 请求所需的时间。这里是如何使用performanceObserverEntryList.getEntriesByType('http')来实现的步骤：

  1. 导入性能钩子:

    const { PerformanceObserver, performance } = require("perf_hooks");

  2. 设置 PerformanceObserver 来监听 HTTP 请求:

    const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  const entries = list.getEntriesByType("http");
  entries.forEach((entry) => {
    console.log(`HTTP请求耗时：${entry.duration}`);
  });
});
observer.observe({ entryTypes: ["http"] });

  3. 执行 HTTP 请求: 这个例子中，我们不直接展示如何发起 HTTP 请求，因为getEntriesByType('http')主要是用来演示如何获取性能条目。在实际应用中，你可能会使用http或axios等库来发起请求，并且在请求之前和之后分别调用performance.mark()来标记时间点，然后使用performance.measure()来计算耗时并生成性能条目。

这个简单的示例展示了如何使用performanceObserverEntryList.getEntriesByType(type)来监控特定类型的性能条目，在这个情况下是 HTTP 请求的时间。通过分析这些数据，你可以识别出性能瓶颈并采取相应的优化措施，从而提高应用的整体性能。

perf_hooks.createHistogram([options])open in new window

了解 perf_hooks.createHistogram([options]) 之前，首先要简单明了地知道它属于 Node.js 中的性能钩子（Performance Hooks）模块。这个模块允许我们测量代码的性能，比如计算某些操作需要多长时间。而直接跳到 createHistogram 函数，这是一个用来创建直方图（Histogram）的工具，它可以帮助我们统计和分析性能数据。

直方图是一种统计报告图，适用于展示分布情况，例如显示一组数据中各个值出现的频率。在性能监控的上下文中，直方图可以帮助我们理解某项操作的执行时间分布，从而更好地把握性能特性。

使用 perf_hooks.createHistogram([options])

createHistogram 函数允许你创建一个直方图实例，这个实例可以被用来记录和累积时间数据（通常以毫秒为单位）。你可以指定一些选项来自定义直方图的行为，比如最小值、最大值和精确度等。

实际应用示例

假设我们想测试一个函数的执行时间分布，看看这个函数通常运行得有多快，以及是否有任何异常慢的情况发生。以下是一段示范代码：

const { createHistogram } = require('perf_hooks');

// 创建一个直方图实例
const histogram = createHistogram();

// 模拟一些函数调用，并记录每次调用的持续时间
for (let i = 0; i `<` 100; i++) {
    const start = process.hrtime.bigint(); // 开始时间
    // 假设这里是我们要测量的函数
    // 为了演示，我们使用 setTimeout 来模拟不同的执行时间
    setTimeout(() => {
        const end = process.hrtime.bigint(); // 结束时间
        const duration = end - start; // 计算持续时间
        histogram.record(duration); // 将持续时间记录到直方图中

        // 当所有模拟函数调用都完成时，打印直方图统计结果
        if (i === 99) {
            console.log(histogram.min()); // 打印最短持续时间
            console.log(histogram.max()); // 打印最长持续时间
            console.log(histogram.mean()); // 打印平均持续时间
            console.log(histogram.stddev()); // 打印标准差
            console.log(histogram.percentiles([50, 90, 99])); // 打印第50、90、99百分位的持续时间
        }
    }, Math.random() * 100);
}

在这个例子中，我们创建了一个直方图来记录一系列操作（通过 setTimeout 模拟的异步函数调用）的执行时间。然后，我们使用直方图提供的方法来输出关于这些执行时间的统计信息，比如最短时间、最长时间、平均时间、标准差和特定百分位的时间。

这样的分析对于性能优化至关重要。比如，如果你发现大部分的执行时间都很快，但有极少数情况非常慢，那么可能需要专门针对这些极端情况进行优化。

总结起来，perf_hooks.createHistogram 是一个强大的工具，能够帮助开发者深入了解和优化代码的性能表现。通过使用直方图收集和分析性能数据，我们可以更清晰地了解代码的运行表现，从而做出更有效的优化决策。

perf_hooks.monitorEventLoopDelay([options])open in new window

Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境，它允许你在服务器端运行 JavaScript 代码。这意味着你可以用 JavaScript 来编写后端代码，实现网站的逻辑、数据库操作等功能。

perf_hooks.monitorEventLoopDelay([options]) 是 Node.js 中的一个功能，它属于性能钩子（Performance Hooks）模块的一部分。这个 API 的主要作用是监视和测量事件循环延迟。

事件循环(Event Loop)：

在深入理解 monitorEventLoopDelay 方法之前，我们需要先简单了解一下什么是事件循环。Node.js 使用事件驱动模型来处理异步操作。当 Node.js 启动一个服务器，例如，它不会阻塞（停止执行其他代码）等待请求，而是继续执行下面的代码。当请求到达时，事件循环确保这些请求被适时处理，而不需要为每个请求单独启动线程。这样做提高了效率并减少资源消耗。

监控事件循环延迟：

事件循环延迟指的是事件循环在处理完所有待处理任务到接收新的任务之间的时间差。在一个理想的情况下，这个延迟应该尽可能低，以确保程序可以快速响应新的事件。

使用 perf_hooks.monitorEventLoopDelay([options]) 可以帮助我们监视这个延迟。这对于性能调优和发现潜在的性能瓶颈至关重要。

参数：

  • options 对象是可选的，其中包含以下属性：
    • resolution：指定采样频率（以毫秒为单位）。默认值是 10 毫秒。

返回值：

该方法返回一个 EventLoopDelayMonitor 对象，该对象可以用来开始和停止监视，以及获取关于事件循环延迟的统计信息。

实际运用例子：

假设你正在开发一个 Web 应用，并且你注意到在高负载情况下，应用的响应速度变慢了。你怀疑这可能是因为事件循环延迟增加导致的。为了确认你的猜想，你决定使用 perf_hooks.monitorEventLoopDelay() 来监控事件循环延迟。

const { monitorEventLoopDelay } = require("perf_hooks");

// 创建 EventLoopDelayMonitor 实例
const eldMonitor = monitorEventLoopDelay({ resolution: 20 });

// 开始监视
eldMonitor.enable();

setTimeout(() => {
  // 在一段时间后停止监视
  eldMonitor.disable();

  // 输出监测到的事件循环延迟统计信息
  console.log(`Min: ${eldMonitor.min}`);
  console.log(`Max: ${eldMonitor.max}`);
  console.log(`Mean: ${eldMonitor.mean}`);
  console.log(`StdDev: ${eldMonitor.stddev}`);
  console.log(`Percentiles: ${JSON.stringify(eldMonitor.percentiles)}`);
}, 10000); // 此例子中，我们将在 10 秒后停止监视并输出统计数据

在这个例子中，我们创建了一个 EventLoopDelayMonitor 实例，并设置了采样分辨率为 20 毫秒。然后我们启用了监视器，等待 10 秒后停止监视，并输出了最小延迟、最大延迟、平均延迟、标准差和百分位数等统计信息。这些信息可以帮助我们更好地了解系统在高负载期间的表现，并采取相应的优化措施。

Class: Histogramopen in new window

当然，让我帮你更好地理解 Node.js 中的 Histogram 类及其用途。

首先，Node.js 中的 Histogram 是一个性能钩子（perf_hooks）模块的一部分。它被设计来帮助你收集和统计时间数据（如操作持续时间或事件频率）。简单来说，Histogram 给你提供了一种方式，可以测量和跟踪应用程序中某些活动或操作的性能。

基本概念

在深入研究之前，需要理解几个基本概念：

  • 直方图（Histogram）：在统计学中，直方图是一种图表，展示了数据的分布情况。在 Node.js 中，Histogram 对象也类似，它记录了一系列值，并能让你看到这些值的分布状况，比如最小值、最大值、平均值、标准偏差等。
  • 性能监控（Performance Monitoring）：指的是监控和评估应用程序的各个方面，比如响应时间和资源利用率，以确保软件运行得既高效又稳定。

实际运用实例

让我们通过一些实际的例子来看看如何使用 Histogram：

示例 1: 测量异步操作的执行时间

假设你想测量数据库查询的执行时间。你可以使用 Histogram 来收集这些时间数据，并计算出平均执行时间、最短和最长执行时间等。

  1. 首先，创建一个 Histogram 实例：
const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建 histogram
const histogram = new performance.Histogram();
  1. 然后，每次数据库查询开始和结束时，使用 histogram.record() 方法记录时间差：
async function queryDatabase() {
  const start = performance.now();

  // 假设这里是数据库查询
  await someDatabaseQuery();

  const end = performance.now();
  const duration = end - start;

  // 记录查询耗时
  histogram.record(duration);
}
  1. 最后，你可以查看查询耗时的统计信息:
console.log(`最小耗时: ${histogram.min}`);
console.log(`最大耗时: ${histogram.max}`);
console.log(`平均耗时: ${histogram.mean}`);
// 更多属性和方法可用于深入分析

示例 2: 跟踪事件频率

假设你有一个网站，想跟踪每分钟用户的点击次数。你可以利用 Histogram 来完成这项任务。

  1. 每次用户发生点击时，你记录事件发生的时间点。

  2. 利用 Histogram 的功能，对点击事件进行时间上的分组和计数。

  3. 分析结果，比如计算一分钟内平均的点击次数，或者找出点击次数最高的时间段。

总结

Histogram 提供了一种强大的方式来监视和分析你的 Node.js 应用程序中的时间敏感操作。通过测量和统计运行时间或事件频率，你可以获得关键性能指标，帮助你优化应用程序。上面的例子只是入门级的应用，但 Histogram 的真正威力在于它能够让你深入理解和优化应用程序的性能。

histogram.countopen in new window

理解 histogram.count 之前，我们先聊一下 Node.js 中的性能监控（Performance Monitoring）以及直方图（Histograms）的概念。

在编程中，尤其是处理服务器端的应用程序时，了解和监测你的应用性能至关重要。Node.js 提供了一个名为 perf_hooks 的模块，它允许开发者收集性能指标。

直方图（Histogram）是 perf_hooks 模块提供的工具之一，用于收集并统计时间跨度或者事件发生的频率分布。简单来说，直方图帮助我们看到某个操作或任务完成所需时间的分布情况——有多少操作在特定时间内完成，这对优化和调试都非常有用。

histogram.count

在 Node.js 的直方图中，.count 是一个属性，表示被记录的事件总数。换句话说，每当你记录一个事件（比如说一个请求的响应时间），直方图就会更新，而 .count 属性则反映了记录了多少次这样的事件。

实际运用例子

考虑一个网站服务器的场景，我们想监测处理用户请求所需的时间。

  1. 创建直方图: 首先，我们需要使用 perf_hooks 创建一个直方图实例：
const { PerformanceObserver, performance, constants } = require("perf_hooks");

// 创建直方图
const histogram = new performance.Histogram();
  1. 记录事件: 对于每个用户请求，我们在开始时和结束时获取当前的时间戳，并计算出处理该请求所需的时间，然后将这个时间添加到直方图中：
function handleRequest(request, response) {
  const start = performance.now(); // 请求开始时的时间

  // 假设这里有一些异步操作处理请求...

  const end = performance.now(); // 请求结束时的时间
  const duration = end - start; // 计算处理请求所需的时间

  histogram.record(duration); // 将这个时间记录到直方图中
}
  1. 利用.count: 完成以上步骤后，如果我们想知道总共处理了多少个请求，可以通过直方图的 .count 属性得知：
console.log(`总共处理了 ${histogram.count} 个请求。`);

这个例子展示了如何使用直方图来监测和统计处理用户请求所需时间的情况，从而可以帮助开发者分析系统性能，找出瓶颈，并进行相应的优化。

histogram.countBigIntopen in new window

好的，让我们先了解一下基本概念，然后具体探讨 histogram.countBigInt 这个功能。

Node.js 和性能监视

Node.js 是一个非常强大的 JavaScript 运行时环境，它让你可以在服务器端执行 JavaScript 代码。由于其非阻塞 I/O 特性，Node.js 特别适合构建高性能的网络应用。

为了帮助开发者监视和改进应用的性能，Node.js 提供了一套性能钩子（Performance Hooks）API。这些 API 允许你收集到运行时的性能指标数据，比如操作的耗时等。

Histograms

在性能监视的上下文中，Histogram（直方图）是一种很重要的工具，用于统计和展示数据分布情况。例如，它可以告诉你某个函数的调用次数分布在不同耗时区间的比例。

histogram.countBigInt 功能

在 Node.js v21.7.1 中，提到的 histogram.countBigInt 实际上是性能钩子模块中 Histogram 对象的一个方法。这个方法返回一个 BigInt 类型的值，代表被记录的性能事件的总数。简单来说，countBigInt 方法会告诉你观测到的事件（例如，一个特定请求的处理时间）的总计次数。

实际应用举例

假设你正在开发一个 Web 服务，并想监控每个请求处理所需的时间。你可以使用性能钩子（Perf Hooks）来创建一个直方图，记录所有请求的处理时间。

  1. 设置性能钩子：首先，你需要引入 Node.js 的 perf_hooks 模块，并创建一个 Histogram 实例。
const { PerformanceObserver, performance } = require("perf_hooks");

// 创建一个新的 Histogram 实例
const histogram = new performance.Histogram();
  1. 记录性能数据：之后，每当有请求处理完成，你就向 Histogram 实例中添加相应的耗时数据。
// 假设这个函数会在每个请求结束时被调用
function onRequestEnd(duration) {
  // 使用 record() 方法记录请求耗时
  histogram.record(duration);
}
  1. 使用 countBigInt 获取事件总数：你可能想知道自从服务启动以来一共处理了多少个请求。这时，就可以使用 countBigInt 方法。
// 获取并打印处理的请求总数
console.log(`总请求次数: ${histogram.countBigInt()}`);

通过这样的方式，countBigInt 方法帮助你从整体上了解服务的负载情况，这对于性能监控和优化是非常有用的信息。

希望这个解释和例子能帮助你理解 histogram.countBigInt 在 Node.js 中的作用和用法。

histogram.exceedsopen in new window

Node.js v21.7.1 中的histogram.exceeds是性能监测工具(perf_hooks)中的一个特性，它涉及到使用直方图（Histograms）来追踪和度量特定类型的数据。在这个上下文中，一个"直方图"是一种数据结构，用于累积数据点并将它们分组到不同的"桶"或范围内，以便于快速理解数据分布情况。

histogram.exceeds

在 Node.js 的性能钩子（perf_hooks）模块中，histogram.exceeds是一个属性，用于报告被记录的观察值超过预设阈值的次数。这个功能特别适用于跟踪那些偶尔出现异常高值的场景，并帮助开发者识别和优化这些极端案例。

实际应用示例

考虑你正在构建一个基于 Node.js 的网络服务，比如一款社交媒体应用。在这样的应用中，响应时间是影响用户体验的关键因素之一。通过监测请求处理时间，你可以确保系统运行流畅，提供良好的用户体验。

示例 1：追踪 API 响应时间

假设你想要监控每个 API 请求的处理时间，以确保大部分请求都能在预期的时间内完成。这里就可以利用histogram对象来实现。

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建一个直方图，此处以毫秒为单位
const histogram = new performance.Histogram();

// 监视performance事件
const obs = new PerformanceObserver((list) => {
  for (const entry of list.getEntries()) {
    // 每当有新的性能条目时，更新直方图
    histogram.record(entry.duration);
    console.log(`Recorded: ${entry.duration}ms`);
  }
});

obs.observe({ entryTypes: ["measure"], buffered: true });

// 模拟API请求处理
setTimeout(() => {
  performance.measure("API request");
}, 100);

// 检查超过预设阈值的情况
setTimeout(() => {
  console.log(`Exceed Count: ${histogram.exceeds}`);
}, 200);

在这个例子中，我们首先创建了一个直方图对象来收集和跟踪 API 请求的处理时间。然后，我们通过PerformanceObserver来监听性能条目（这里指的是 API 请求处理的时间）。每当一个新的性能条目被记录时，我们就把它的持续时间记录到直方图中。最后，我们检查histogram.exceeds来得知有多少请求的处理时间超过了我们的预期阈值。

示例 2：优化资源加载时间

另一个常见的用例是优化网站的资源加载时间。比如，你可能想要追踪和改善图片或视频内容的加载时间。通过监测加载时间，你可以确定哪些资源加载较慢，并对它们进行优化，比如通过更换格式、压缩文件大小或改进服务器响应速度等方式。

这些例子展示了histogram.exceeds在实际应用中的用途——帮助开发者通过跟踪和优化延迟敏感型操作来提升应用性能和用户体验。

histogram.exceedsBigIntopen in new window

Node.js 作为一个在服务器端运行 JavaScript 代码的环境，提供了大量的 API 来帮助开发者构建高性能的网络应用。histogram.exceedsBigInt 是这些 API 中的一部分，它属于 Node.js 中的 perf_hooks 模块。为了更好地理解它，让我们先逐步了解几个相关概念。

基本概念

1. Performance Hooks (perf_hooks)

Performance Hooks（性能钩子）提供了监视 Node.js 应用程序性能的能力。这个模块可以用来收集性能指标，比如操作的耗时等。这对于性能调优非常有帮助。

2. Histogram

Histogram（直方图）是perf_hooks中的一个工具，用于统计和分析数据点（比如时间间隔或者操作耗时）。通过直方图，你可以获得最小值、最大值、平均值、标准差等统计信息。在 Node.js 中，Histogram 是以性能度量特定事件的延迟或持续时间的方式实现的。

3. BigInt

BigInt 是一种内置对象，它提供了一种方式来表示大于 2^53 - 1 的整数。这在处理非常大的数值时非常有用，因为 JavaScript 中的 Number 类型不能精确表示这么大的数值。

histogram.exceedsBigInt

histogram.exceedsBigInt 属性是 Histogram 对象的一部分，它返回一个 BigInt 类型的值，表示已观察到的所有记录值中超过直方图跟踪的最大阈值（threshold）的次数。简而言之，它用来统计在一系列性能度量中，有多少次是超出了我们设置的最大期望值的。

应用示例

假设你正在开发一个 Web 服务，该服务需要处理用户的请求并返回响应。显然，快速响应是提升用户体验的关键。于是，你可能会想监控处理请求的时间，确保大多数请求能在某个可接受的时间范围内完成。这里就可以使用perf_hooks模块来实现监控。

  1. 创建 Histogram: 首先，我们需要创建一个 Histogram 实例，用于收集处理请求所需的时间数据点。
const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建一个Histogram实例
const histogram = new performance.Histogram();
  1. 收集数据: 每当处理一个请求时，我们记录下开始和结束的时间，然后将时间差（也就是处理时间）添加到我们的 Histogram 中。
function handleRequest() {
  const start = performance.now(); // 请求开始前的时间
  // ...处理请求...
  const end = performance.now(); // 请求结束后的时间
  histogram.record(end - start); // 记录处理请求所需的时间
}
  1. 分析结果: 假设我们希望绝大多数请求都能在 100 毫秒内完成。我们可以设置一个阈值，并检查超出这个阈值的请求数量。
// 设置直方图的最大阈值
histogram.max = 100;

// 获取超出阈值的次数
const exceedsCount = histogram.exceedsBigInt;
console.log(`超出100毫秒的请求数: ${exceedsCount}`);

通过持续监测和分析这些数据，我们可以评估 Web 服务的性能，并在必要时进行优化。例如，如果发现超出阈值的请求太多，我们可能需要查找性能瓶颈并解决问题，或者增加资源来处理更多的请求。

总之，histogram.exceedsBigInt 在 Node.js 性能分析和优化中扮演着重要角色，它帮助开发者理解性能指标，从而使应用运行得更快、更稳定。

histogram.maxopen in new window

在 Node.js 中，histogram.max 是一个属性，它属于性能钩子（Performance Hooks）API 的一部分。这个 API 允许你监测和测量代码的性能。在我们深入探讨 histogram.max 之前，先简单了解一下直方图（Histogram）是什么。

直方图（Histogram）简介

在性能监测领域，直方图是一个重要工具，用来记录并展示某个特定事件或操作的持续时间或发生次数等统计信息的分布情况。比如说，你可以使用直方图来记录一个网络请求响应的时间分布，从而了解大多数请求是快速响应还是慢慢响应。

Node.js 中的 Histogram 对象

在 Node.js 里，Histogram 对象提供了一个高性能的直方图实现。这个对象允许你收集和分析数据点（比如时间、频率等）。Histogram 对象有几个关键的属性和方法，其中 max 就是一个属性。

Histogram.max

histogram.max 这个属性返回直方图中记录的最大值。简单来说，如果你正在记录一系列事件的持续时间，histogram.max 将会告诉你这些事件中持续时间最长的是多久。

实际应用例子

  1. 网站响应时间监测 假设你正在运行一个网站，并希望监测服务器处理请求所需的时间。你可以创建一个 Histogram 来记录每个请求的处理时间。通过查看 histogram.max 的值，你可以很容易地知道最慢的请求耗时，这对于识别和优化慢查询非常有帮助。

  2. API 调用性能分析 如果你的应用依赖于多个外部 API，使用 Histogram 来跟踪每个 API 调用所需的时间变得非常有意义。这样不仅可以帮助你了解整体的 API 性能，还能通过 histogram.max 查看到最长的 API 调用延迟，从而对特定的性能瓶颈进行优化。

  3. 系统资源使用情况 另一个可能的应用场景是监测系统资源（如 CPU、内存使用率）的使用情况。通过记录一段时间内的最大值，可以帮助你理解系统在高负载下的表现。

如何使用 Histogram.max

首先，你需要导入并使用 Node.js 的性能钩子模块：

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建一个新的Histogram实例
const histogram = new performance.Histogram();

// 看假如有一些数据已经被添加到直方图
// 例如: for (let i = 0; i `<` 100; i++) { histogram.record(i); }

console.log(histogram.max); // 输出直方图中记录的最大值

上面的代码片段展示了如何创建一个 Histogram 实例，以及如何使用 max 属性来获取直方图中的最大值。记住，实际使用中你会根据自己监测的需求来记录相应的数据点。

总结起来，histogram.max 是 Node.js 中性能钩子 API 的一个非常有用的属性，它可以帮助你理解你的应用或系统在各种性能方面的极限表现，对于性能调优和确保良好用户体验至关重要。

histogram.maxBigIntopen in new window

Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境，它让你能够在服务器端运行 JavaScript 代码。在 Node.js 中，有一个名为 perf_hooks 的模块，它提供了用于性能监测的钩子（hooks）。这个模块中的一项功能是 Histogram（直方图），它可以帮助你收集和分析性能数据。

histogram.maxBigInt 是 perf_hooks 模块中 Histogram 对象的一个属性，它返回直方图所记录的最大值，但与 histogram.max 不同的是，histogram.maxBigInt 返回的是一个 BigInt 类型的值，而不是普通的数字（Number）类型。BigInt 是一种在 JavaScript 中表示大整数的类型。

实际应用举例

假设你正在开发一个 Node.js 应用，需要监控某些操作的执行时间，确保它们执行得足够快，并且想了解在大量样本中最长的执行时间。在这里，Histogram 和 histogram.maxBigInt 就派上了用场。

步骤 1：引入模块并创建 Histogram

首先，你需要引入 perf_hooks 模块，并使用其中的 performance 创建一个 Histogram 实例。

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建一个 Histogram 实例来监控某个指标，例如 HTTP 请求时延
const httpReqDurationHistogram = new performance.Histogram();

步骤 2：收集数据

随后，在你的应用中，每次 HTTP 请求完成时，你可以将该请求的耗时（比如以毫秒计）记录到你之前创建的 Histogram 实例中。

function recordHttpRequest(duration) {
  // 假设 duration 是以毫秒计的请求时延
  httpReqDurationHistogram.record(duration);
}

步骤 3：分析最大值

在一段时间后，你可能想要了解你监控的这个性能指标的最大值，以便理解性能瓶颈或异常情况。

function analyzeMaxHttpRequestDuration() {
  // 使用 histogram.maxBigInt 获取最大请求时延的 BigInt 值
  const maxDuration = httpReqDurationHistogram.maxBigInt;
  console.log(`最大 HTTP 请求时延: ${maxDuration} 毫秒`);
}

通过这种方式，你就可以监控并分析你的 Node.js 应用中某些关键操作的性能指标，比如 HTTP 请求的处理时间。使用 histogram.maxBigInt 可以确保即使在极端情况下，也能准确无误地表示非常大的数值。

这种性能监控技术对于优化应用性能、及时发现和解决瓶颈问题非常重要，尤其是在处理大量数据或需要高性能的实时应用中。

histogram.meanopen in new window

Node.js 中的 histogram.mean 是性能监控工具中一个非常有用的功能，它属于 Node.js 的 perf_hooks 模块。在解释 histogram.mean 之前，我们先了解一下什么是直方图（Histogram）和它在性能监控中的作用。

直方图（Histogram）

直方图是一种统计报告图，用于展示一系列数据点分布情况的图表。在性能监控中，这些数据点通常代表程序中某个操作的完成时间或者其他度量指标的集合。

Histogram.mean

在 Node.js 的性能钩子 (perf_hooks) 模块中，histogram 对象提供了对于性能度量数据的直方图表示。这其中的 .mean 属性给出了所有记录值的平均值。简单来说，如果你记录了一系列操作的完成时间，histogram.mean 就会计算这些完成时间的平均值。

实际应用例子

举一个实际的例子来说明如何使用 histogram.mean：

假设你正在开发一个 Web 应用，并想监测处理 HTTP 请求所需的时间。为了获取这个信息，你可以使用 perf_hooks 模块中的功能来收集处理请求所需时间的数据，并计算平均处理时间。

步骤如下：

  1. 导入 perf_hooks 模块

    const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

  2. 设置一个 observer 来观察和收集性能条目

    const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  console.log(
    `Average HTTP request processing time: ${
      items.getEntries()[0].duration
    }ms`
  );
  performance.clearMarks();
});
obs.observe({ entryTypes: ["measure"] });

  3. 在处理 HTTP 请求的逻辑中添加性能标记

    假设你使用 Express.js 框架创建服务器，你可能会写出如下代码：

    const express = require("express");
const app = express();

app.get("/", (req, res) => {
  performance.mark("A"); // 开始标记

  // 模拟异步操作，比如数据库查询
  setTimeout(() => {
    performance.mark("B"); // 结束标记
    performance.measure("HTTP Request", "A", "B"); // 测量从 A 到 B 的时间

    res.send("Hello World!");
  }, Math.random() * 2000); // 随机延迟响应时间
});

app.listen(3000, () => {
  console.log("Server running on port 3000");
});

    在上面的例子中，每当有 HTTP 请求时，我们都会测量处理这个请求的时间，并通过 PerformanceObserver 打印出平均处理时间。

注意：上述示例主要是为了演示 perf_hooks 的使用，实际的应用场景中还需要考虑更多细节，比如如何更准确地收集和分析大量数据点。

总之，histogram.mean 是一个强大的工具，可以帮助你理解应用的性能特征，特别是在需要监控和改进处理时间等指标时。

histogram.minopen in new window

当你开始探索 Node.js, 特别是它的性能监测工具时，了解histogram.min会非常有帮助。在 Node.js v21.7.1 中，histogram.min是一个与性能钩子(perf_hooks)模块相关的属性，在这里，我们将逐步了解它的作用及应用场景。

什么是 Histogram？

在深入了解histogram.min之前，首先让我们弄清楚 Histogram 的概念。Histogram（直方图）是一种统计图表，用于展示一系列数据点分布情况。在 Node.js 的性能监测(context)中，Histogram 用来记录和测量如事件持续时间或间隔等指标的分布情况。

histogram.min 属性

在 Node.js 中histogram.min属性代表的是直方图中记录的最小值。换句话说，如果你在测量例如 HTTP 请求响应时间、文件读写操作耗时等，histogram.min会告诉你这些操作中最快的耗时是多少。

实际应用例子

假设你正在开发一个 Web 应用，并想监测对数据库的查询速度。通过使用 Node.js 的性能钩子(perf_hooks)，你可以创建一个 Histogram 来记录每次查询操作的耗时。

  1. 监测数据库查询性能：你可以使用perf_hooks模块来创建一个 Histogram，每次数据库查询完成时，你记录下查询所需的时间。之后，你可以通过检查histogram.min来得知所有查询中最快的一次耗时多久。
const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建一个性能观察者来监测数据库查询性能
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  console.log(`最短查询时间: ${items.getEntries()[0].duration}毫秒`);
  performance.clearMarks();
});
obs.observe({ entryTypes: ["measure"] });

// 假设这是一个数据库查询的函数
async function queryDatabase() {
  performance.mark("start-query");

  // 模拟数据库查询
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, Math.random() * 100));

  performance.mark("end-query");
  performance.measure("database-query", "start-query", "end-query");
}

queryDatabase();

注意：上述代码示例更多地是为了说明如何使用性能钩子进行监测，并不直接使用histogram.min。要在实际项目中使用 Histogram 对象中的min属性，你需要使用perf_hooks模块中更专门的 API，如下所示：

  1. 使用 Histogram 记录和获取最小值:
const { createHistogram } = require("perf_hooks");

// 创建一个直方图
const histogram = createHistogram();

// 模拟记录一些操作的耗时
histogram.record(100); // 假设某操作耗时100ms
histogram.record(150); // 另一操作耗时150ms

// 获取并打印最小耗时
console.log(histogram.min); // 输出: 100

这样，histogram.min就提供了一个非常直观的方式来了解各种操作的性能底线，尤其在进行性能优化时，了解最佳性能表现至关重要。

总之，histogram.min为 Node.js 中性能监测提供了一个重要的指标，通过它我们可以直观了解到程序中某些操作的最佳性能水平，这对于性能调优和问题诊断都是非常有用的信息。

histogram.minBigIntopen in new window

Node.js 中的histogram.minBigInt是性能监控工具（Performance Hooks）中的一个功能点，它属于性能指标（performance metrics）的一个方面。要理解histogram.minBigInt，我们首先需要了解一些背景信息。

直观理解 Histogram（直方图）

在 Node.js 中，Histogram 主要用来收集并记录时间数据（例如操作的持续时间），以便进行性能分析。你可以将它想象成一个容器，这个容器可以记录很多次操作的耗时，然后帮助你分析这些数据，比如计算最小值、最大值、平均值等。

什么是 BigInt

在 JavaScript 中，BigInt是一种数据类型，它可以表示非常大的整数。对于 Node.js 的性能监控来说，为什么需要BigInt呢？因为当你监控高性能应用时，操作的纳秒级别的时间测量可能会超越普通整数（Number 类型）的极限，此时就需要使用BigInt。

histogram.minBigInt 的作用

现在，来到重点，histogram.minBigInt是用来获取记录在 Histogram 中的最小时间值，而且这个时间值是以BigInt形式表示的。简单说，它能告诉你，所有被该 Histogram 记录的操作中，耗时最少的那个操作是多久。

实际运用例子

假设你正在开发一个网站，其中涉及到数据库查询。每次用户打开一个页面时，你的代码都需要查询数据库来获取数据。为了确保用户体验，你想监控这个数据库查询操作的性能。

  1. 设置 Histogram 来记录数据库查询时间： 首先，你会用 Node.js 的性能钩子（Performance Hooks）创建一个 Histogram 实例来专门记录数据库查询的耗时。

  2. 记录每次查询的耗时： 每次执行数据库查询时，你会把这次查询的耗时记录到 Histogram 中。

  3. 分析性能： 在一段时间后，或者在程序的某个特定时刻，你想分析数据库查询的性能。这时候，histogram.minBigInt就派上用场了。通过它，你可以得知所有查询中，哪个是最快的，即耗时最少。这对于评估用户体验至关重要。

  4. 性能优化： 有了这些数据，你可能会进一步分析为什么某些查询比其他的快，是不是因为数据缓存的原因，还是查询本身的效率问题。根据这些分析结果，你可以采取相应的优化措施。

总结一下，histogram.minBigInt在 Node.js 中提供了一种精确的方法来分析和优化软件性能，特别是在处理需要高精度时间测量的领域。通过使用这个工具，开发者可以获得关键的性能指标，进而改善用户体验或系统效率。

histogram.percentile(percentile)open in new window

首先，让我们了解一下 Node.js 中的histogram.percentile(percentile)是什么以及它的用途。

什么是 Histogram？

在 Node.js 中，Histogram（直方图）主要用于统计和度量数据分布。比如，你想知道在 HTTP 请求处理中，响应时间是如何分布的，或者在大量操作中，各个操作的耗时分布情况。

Histogram 与 Percentile（百分位数）

在谈到histogram.percentile(percentile)之前，重要的是要理解什么是百分位数。简单来说，百分位数是一种衡量数据分布位置的方法。例如，如果某项数据的 90th（第 90）百分位数是 100ms（毫秒），这意味着 90%的数据点都少于或等于 100ms。

现在，当你看到histogram.percentile(percentile)，这实际上是一个方法，用于从直方图中提取特定百分位数的值。

举个例子：

假设你正在运行一个 Web 服务器，并对响应时间进行监控。你希望知道绝大多数（比如 95%）用户的请求响应时间是多少，以确保你的服务质量。这里，直方图就派上了用场，它收集了所有请求的响应时间。使用histogram.percentile(95)可以告诉你 95%请求的响应时间都在该方法返回的值以下。

实际应用示例

  1. 监控 HTTP 请求的响应时间：

    • 收集 HTTP 请求响应时间。
    • 使用 Histogram 记录所有请求的响应时间。
    • 使用histogram.percentile(95)获取 95%的请求响应时间。

  2. 数据库查询性能分析：

    • 对数据库查询操作的执行时间进行监控。
    • 利用 Histogram 记录不同查询的执行时间。
    • 通过histogram.percentile(50)来查看中位数查询时间，了解大多数查询的性能如何。

  3. 系统资源使用情况分析：

    • 监控如 CPU 使用率、内存使用等。
    • 使用 Histogram 来积累数据点。
    • 利用histogram.percentile(99)来观察极端情况，比如几乎最高的资源使用率，确保系统在压力较大时仍然稳定。

总之，histogram.percentile(percentile)是一个强大的工具，用于从大量数据中提取有意义的指标，帮助开发者了解系统表现和用户体验。通过这些百分位数的信息，开发者可以找出瓶颈、评估系统表现，并作出相应优化。

histogram.percentileBigInt(percentile)open in new window

Node.js 的 histogram.percentileBigInt(percentile) 方法是一个性能监测工具中的特性，它属于 Node.js 内置的 perf_hooks 模块。这个方法允许你获取直方图（histogram）中某个百分位的值，但与通常返回的数字类型不同，此方法返回一个大整数（BigInt），以便精确表示非常大的值。

理解直方图和百分位

在深入了解 percentileBigInt 之前，先简单了解什么是直方图和百分位：

  • 直方图：直方图是一种图表，用于展示数据的分布情况。在性能监测场景中，直方图可以帮助我们理解各种事件（如请求响应时间）的频率分布。
  • 百分位：百分位是一种度量，表示在一组数据中有多少比例的数据小于或等于该值。例如，90th 百分位意味着 90% 的数据都小于或等于这个值。

使用 percentileBigInt(percentile)

当你使用 Node.js 进行性能监测时，可能会遇到需要精确获取大量数据某个特定百分位数值的场景。这时候 histogram.percentileBigInt(percentile) 就显得非常有用。

实际运用示例

假设你正在监控一个网络服务的响应时间，并想要精确获知 99th 百分位的响应时间，以确保绝大多数用户的体验。你可以使用 perf_hooks 模块来记录响应时间并构建直方图，然后通过 percentileBigInt 方法获取所需的百分位数值。

  1. 记录数据

首先，你需要创建一个直方图实例，并在每次请求结束时记录相应的响应时间。

const { PerformanceObserver, performance } = require("perf_hooks");

// 创建直方图
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  const histogram = items.getEntries()[0].duration;
  console.log(`99th百分位响应时间：${histogram.percentileBigInt(99)}纳秒`);
});

obs.observe({ entryTypes: ["measure"], buffered: true });

// 假设这是处理请求的函数
function handleRequest() {
  // 请求开始
  performance.mark("A");

  // 请求处理逻辑……

  // 请求结束
  performance.mark("B");
  performance.measure("请求处理时间", "A", "B");
}

// 模拟请求处理
handleRequest();

在上面的代码中，我们利用 PerformanceObserver 和 performance API 来测量处理请求的时间，并将其记录到直方图中。在这个例子里，假设所有的测量数据都聚集在 handleRequest 函数中。最后，我们使用 percentileBigInt 方法来计算 99th 百分位的响应时间。

  1. 解读结果

假设 percentileBigInt(99) 返回了 3000000000，这意味着 99%的请求响应时间都小于或等于 3 秒（因为返回的单位是纳秒）。这样的信息对于评估用户体验和系统性能至关重要。

通过使用 percentileBigInt 方法，你可以准确地监测并分析应用程序的性能指标，特别是在处理大数据集时，这一点尤其重要。

histogram.percentilesopen in new window

当我们讨论 Node.js 中的histogram.percentiles()功能时，我们实际上是在讨论如何利用性能钩子（perf_hooks）模块中的一个工具来测量和理解不同操作的性能特征。首先，让我简单介绍一下背景知识，然后我会通过例子详细解释这个功能。

背景

Node.js 的perf_hooks模块提供了监视 Node.js 应用程序性能的工具。其中，直方图（Histogram）是这个模块中一个重要的部分，它能够记录和统计时间持续性数据（比如操作耗时），从而帮助开发者了解应用程序的性能特征。

Histograms 和 Percentiles

  • 直方图（Histogram）：在性能监控中，直方图是一种用于表示数据分布的图表。在 Node.js 中，你可以使用它来收集某段代码执行时间的统计信息。
  • 百分位数（Percentiles）：百分位数是一种衡量数据分布的方式，表示在所有观测值中有多少比例的数据小于或等于该值。例如，90 百分位数意味着 90%的观测值都小于或等于这个阈值。

如何使用 histogram.percentiles()

histogram.percentiles()函数是直方图对象的一个方法，它允许你获取直方图中一系列百分位数的值。这非常有用，因为它可以让你快速了解到大部分操作的执行时间范围，从而评估性能。

实际运用例子

假设你正在运行一个 Node.js 服务，这个服务对外提供 API 接口，你想要监控这些 API 请求的响应时间，以确保用户体验。你可以使用perf_hooks模块中的直方图来统计响应时间，然后用percentiles()方法来获取关键的性能指标。

步骤 1：创建和记录直方图数据

const { PerformanceObserver, performance } = require("perf_hooks");

// 创建一个性能条目的观察者
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  console.log(items.getEntries());
  performance.clearMarks();
});
obs.observe({ entryTypes: ["measure"] });

// 标记开始
performance.mark("A");

// 模拟API处理逻辑，这里我们仅使用setTimeout来模拟异步操作
setTimeout(() => {
  // 标记结束
  performance.mark("B");

  // 测量从A到B的时间
  performance.measure("API Response Time", "A", "B");
}, 1000);

步骤 2：使用histogram.percentiles()获取百分位数

一旦你收集了足够的性能数据（比如 API 响应时间），你就可以使用histogram.percentiles()来获取数据的百分位数分布了。

const { performance } = require("perf_hooks");

// 假设histogram是你从步骤1中收集数据的直方图对象
let histogram = performance.nodeTiming; // 这里只是举个例子，请根据实际情况替换

// 获取直方图的50百分位数和90百分位数
const percentiles = histogram.percentiles([50, 90]);

console.log("50th Percentile:", percentiles.get(50));
console.log("90th Percentile:", percentiles.get(90));

这个例子展示了如何获取 API 响应时间的 50 百分位数和 90 百分位数。这两个指标非常有用：

  • 50 百分位数告诉我们一半的请求被处理的速度是多快。
  • 90 百分位数则显示了大多数（90%）请求的处理速度，有助于我们了解在较高负荷下的性能。

通过这种方式，你可以针对实际运行的 Node.js 应用进行性能监控和分析，从而找出瓶颈、优化性能。

histogram.percentilesBigIntopen in new window

让我们一步步来解释 Node.js 中的 histogram.percentilesBigInt 这个功能。

首先，要了解这个功能，我们需要从两个概念入手：Node.js 的性能钩子（Performance Hooks）模块和直方图（Histogram）。

1. Performance Hooks 模块：

在 Node.js 中，性能钩子模块提供了一种方式来观察某些系统性能度量值。它非常适合于了解应用程序运行时的性能情况。其中一个重要组件就是直方图（Histogram），它可以帮助我们收集和分析时间数据，例如操作花费的时间。

2. 直方图（Histogram）：

直方图是一种统计图表，用于展示数值数据的分布。在 Node.js 的性能钩子模块中，它被用来记录事件（如函数执行）发生所需的时间分布。

现在，我们来看看 histogram.percentilesBigInt 这个具体功能。

histogram.percentilesBigInt：

histogram.percentilesBigInt 是 Node.js 中一个功能，它属于直方图对象的一部分。这个方法允许你获取直方图中特定百分位数的值，并且以大整数（BigInt）格式返回结果。使用 BigInt 是因为它可以表示非常大的整数，这对于高精度的时间测量非常有用。

假设你在测量一个网络请求的响应时间，你可能会有成千上万次测量结果，通过 percentilesBigInt 方法，你可以得到这些测量结果的第 50 百分位（中位数）、第 90 百分位等关键百分位的精确时间。

实际应用实例：

假设你正在开发一个 web 应用，你想监控并分析服务器处理请求的性能。

  1. 监控请求响应时间：你可以使用直方图来记录每个请求处理的耗时。
  2. 分析性能：在收集足够的数据后，利用 histogram.percentilesBigInt 方法，你可以查询：
    • 第 50 百分位（中位数）的响应时间，了解大多数请求的表现。
    • 第 95 百分位的响应时间，理解性能瓶颈出现的情况。

代码示例（简化）:

const { PerformanceObserver, performance } = require('perf_hooks');

// 创建一个性能观察者来收集性能数据
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  console.log(items.getEntries()[0].duration);
});
obs.observe({ entryTypes: ['measure'] });

// 开始和结束性能测量
performance.mark('A');
// 假设这里有一些代码运行，比如网络请求
setTimeout(() => {
  performance.mark('B');
  performance.measure('A to B', 'A', 'B');

  // 假设这是你的直方图数据
  const histogram = performance.getEntriesByName('A to B')[0];
  console.log(histogram.percentilesBigInt({ 50, 75, 99 }));
}, 1000);

在这个例子中，我们使用 setTimeout 来模拟异步操作（比如网络请求）。我们使用 PerformanceObserver 和 performance.mark 来测量从点 A 到点 B 的耗时。最后，我们打印出直方图中的特定百分位数，了解性能指标。

通过使用 histogram.percentilesBigInt，开发者可以获得高精度的性能数据，从而更好地优化应用性能。

histogram.reset()open in new window

当你开始学习 Node.js，了解其性能监控工具会是一个很有价值的技能。histogram.reset()是 Node.js 性能钩子（perf_hooks）模块中的一个功能，特别用于处理和分析性能数据。通过这个功能，你可以重置某些性能指标，以便重新收集数据，而不受之前收集数据的影响。让我们逐步深入了解它。

理解 Histogram

在 Node.js 中，直方图（Histogram）通常用于收集并记录某种事件或操作的持续时间或频率等统计信息。例如，这可以是 HTTP 请求的响应时间、文件读写操作的耗时等。

使用histogram.reset()

histogram.reset()方法允许你将直方图中的所有统计信息重置为初始状态。这意味着，如果你之前已经收集了一些数据（比如执行了几次操作，并记录了它们的耗时），使用reset()后，这些数据会被清空，直方图恢复到没有任何数据的状态。

实际运用示例

想象你正在开发一个 Web 服务，你想监测处理用户请求所需的时间。你决定使用 Node.js 的性能钩子来帮助你收集这些数据：

  1. 初始化性能监测：首先，你需要从perf_hooks模块导入PerformanceObserver和performance对象以及创建一个直方图来记录时间。
const { PerformanceObserver, performance, constants } = require("perf_hooks");
const { PerformanceNodeTiming } = constants;
const histogram = new PerformanceObserver((list) => {
  const entries = list.getEntries();
  // 处理性能条目...
}).observe({ entryTypes: ["node", "mark", "measure"], buffered: true });
  1. 记录和分析数据：每当服务接收到一个请求时，你标记开始时间，并在请求处理完成时再次标记，然后将这段时间记录到直方图中。
// 当请求开始时
performance.mark("start-request");

// 请求处理逻辑...

// 请求结束时
performance.mark("end-request");
performance.measure("request-duration", "start-request", "end-request");
// 这里“request-duration”是测量请求持续时间的标识符
  1. 直方图重置：假设你想在某个时间点（比如半夜）重置你的监测数据。这时候，histogram.reset()派上用场。
// 重置直方图数据
histogram.reset();

通过重置直方图，你可以确保从那一刻起收集的性能数据是全新的，不会被之前的旧数据影响。这在进行长期监测或者在特定事件（比如部署新版本后）重新开始收集性能数据时非常有用。

结论

使用histogram.reset()使得在 Node.js 中基于性能钩子进行数据监测变得更加灵活。通过定期重置数据，你可以确保性能统计的相关性和准确性，这对于维护高性能的应用来说非常关键。记得结合实际情况来决定何时使用这一功能，以最大化其效用。

histogram.stddevopen in new window

在 Node.js 中，histogram.stddev 是一个属性，用于从性能指标（performance metric）的直方图（histogram）中获取标准差。简单来说，这个标准差值给我们提供了一种衡量数据变化程度的方式。在统计学中，标准差越大，表示数据分布的范围越广；标准差越小，表示数据更加集中。

直方图（Histogram）是什么？

在 Node.js 的上下文中，直方图通常用于收集和记录某种类型的性能数据（比如 HTTP 请求的耗时），然后将这些数据分布在不同的“桶”或“区间”里。每个桶包含了落在特定值范围内的事件数量。例如，一个网络请求耗时的直方图可能会有这样的桶：0-50ms、51-100ms、101-150ms 等等。

标准差（Standard Deviation）是什么？

标准差是衡量数据集中各个数值与平均值（mean）距离的一种度量。在直方图的背景下，如果说平均值告诉我们性能数据“通常”位于哪个区间，那么标准差则告诉我们这些数据分散到平均值周围的程度。

histogram.stddev 的作用

在 Node.js 中，当我们使用性能钩子（Performance Hooks）模块进行性能监测时，histogram.stddev 让我们能够直接获取到所监测事件（例如 API 响应时间）的标准差，从而对这些事件的稳定性和预期波动范围有个直观的理解。

实际例子

例子 1: 测量 HTTP 请求延迟的稳定性

假设你正在运行一个 Web 服务器，你想要监控处理 HTTP 请求所需时间的稳定性。通过记录每个请求的处理时间，并利用直方图和histogram.stddev，你可以得到请求处理时间的标准差。如果这个数值非常大，说明响应时间的波动很大，可能意味着服务器在某些情况下表现不稳定。

例子 2: 应用性能监测

在一个复杂的 Node.js 应用中，你可能想要监控多个关键操作的执行时间，比如数据库查询、外部服务调用等。通过为每种操作维护一个直方图并计算标准差，你可以识别出哪些操作的执行时间波动较大，进而寻找优化的机会。

总之，了解你的 Node.js 应用或服务的性能标准差可以帮助你更好地理解和改善其稳定性和用户体验。

Class: IntervalHistogram extends Histogramopen in new window

要理解IntervalHistogram这个类在 Node.js 中的用途，我们首先需要了解 Histogram（直方图）和它在性能监测领域的应用。接下来，我将逐步引导你深入了解IntervalHistogram以及它如何扩展了基础 Histogram 功能，并举例说明其实际应用。

Histogram（直方图）

在性能监测和统计分析中，Histogram（直方图）是一种展示数据分布情况的图表方式。它通过将数据集合分成多个连续的区间（或称“桶”），计算每个区间内元素的数量，然后用不同高度的柱状图展示出来，以此来描绘数据的分布特征。

Node.js 中的 Histogram

Node.js 提供了Histogram类，这是一个用于收集和记录时间范围内值的分布情况的工具。例如，在监控网络请求的响应时间时，可以使用Histogram来记录并展示不同响应时间发生的频率。

IntervalHistogram

IntervalHistogram继承自Histogram类，提供了更专注于特定时间间隔内数据分布情况的分析能力。主要特点包括：

  • 周期性归零：IntervalHistogram与Histogram最大的不同在于其能够在固定的时间间隔后自动重置自身，这使其非常适合于分析周期性的性能数据变化。
  • 实时分析：由于它会定期重置数据，因此可以用来实现对系统性能的实时监控，而不仅仅是过去行为的静态分析。

实际运用示例

假设你正在开发一个 Web 服务器，并希望监控处理每个 HTTP 请求所需的时间。这里有几步你可能会采取来使用IntervalHistogram：

  1. 创建一个 IntervalHistogram 对象：首先，你需要创建一个IntervalHistogram实例来收集响应时间数据。
  2. 记录响应时间：每当服务器完成一个请求时，你就记录下处理该请求所需的时间到你的IntervalHistogram实例中。
  3. 定期检查数据：你可以设置一个定时器，每隔一定时间（比如每分钟）检查一次IntervalHistogram中的数据，这将给你提供关于这段时间内服务器响应时间分布的快照。
  4. 分析和调整：通过分析这些周期性生成的数据，你可以发现性能瓶颈、预测负载能力，并据此优化你的服务器配置或代码。

例如，如果你观察到每个小时开始时响应时间突增，这可能暗示着定时任务（如日志记录、数据备份等）对性能的影响。根据这些信息，你可以调整任务安排，以避免高流量时段与资源密集型操作的冲突。

总结

IntervalHistogram为 Node.js 应用提供了一个强大的工具，用于监控和分析特定时间间隔内性能指标的变化。通过周期性地收集和重置数据，它让实时性能监控成为可能，帮助开发者识别并解决性能瓶颈。无论是在开发阶段还是在生产环境中，利用IntervalHistogram可以有效提高应用的稳定性和响应速度。

histogram.disable()open in new window

Node.js 是一个强大的 JavaScript 环境，它允许你在服务器端运行 JavaScript 代码。在 Node.js 中，perf_hooks模块提供了性能监测的工具，这些工具可以帮助开发者监控和改进应用程序的性能。其中的一个功能就是“直方图”(Histogram)。直方图在性能监测中主要用于收集和统计数据（如事件持续时间或间隔）的频率分布。

histogram.disable() 方法简介

histogram.disable() 是perf_hooks模块中的一个方法，它的作用是停用或禁用已经启用的直方图对象。一旦调用此方法，直方图对象将不再记录任何新的数据点。

实际运用示例

想象一下，你正在开发一个网站，并且想要确保它的加载速度足够快，以提供良好的用户体验。为了达到这个目标，你决定监控一些关键操作的执行时间，比如从数据库获取数据的时间。这时候，你可以使用perf_hooks模块中的直方图来帮助你。

步骤 1: 创建和启用直方图

首先，你需要创建一个直方图对象，并开始收集数据：

const { PerformanceObserver, performance } = require("perf_hooks");

// 创建直方图
const histogram = new performance.Histogram();

// 启用直方图
histogram.enable();

步骤 2: 收集数据

然后，每当你进行数据库查询时，你可以通过直方图记录查询所需的时间：

// 假设这个函数模拟从数据库获取数据所需的时间
function fetchData() {
  const start = performance.now();
  // 数据库操作...
  const duration = performance.now() - start;

  // 将持续时间添加到直方图中
  histogram.record(duration);
}

步骤 3: 禁用直方图

在某个时刻，当你认为已经收集了足够的数据，或者想要暂停数据收集，你可以调用histogram.disable()来停止直方图收集新数据：

// 停用直方图，它将不再记录任何新的数据
histogram.disable();

分析数据

最后，你可以使用直方图提供的方法，比如histogram.mean（平均值）、histogram.min（最小值）、histogram.max（最大值），等等，来分析你收集的数据，进而优化你的应用程序性能。

总结

在开发过程中，及时地监控和分析应用程序的性能是非常重要的。Node.js 的perf_hooks模块提供的直方图功能，使得性能数据的收集和分析变得简单高效。通过histogram.disable()方法，你可以灵活地控制数据收集的起止，保证数据的准确性和相关性。这只是perf_hooks模块众多有用功能中的一个，深入理解和应用这些工具，将对优化你的 Node.js 应用程序大有裨益。

histogram.enable()open in new window

理解 Node.js 的histogram.enable()方法之前，我们需要先简单了解几个概念：Node.js、性能钩子（Performance Hooks）和直方图（Histogram）。

Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境，让你可以在服务器端运行 JavaScript 代码。它非常适合构建快速、可扩展的网络应用程序。

性能钩子（Performance Hooks） 是 Node.js 提供的一个模块，允许你监测并度量你的应用程序的性能。使用这个模块，开发者可以获取到如处理请求的时间、异步操作的耗时等多种性能指标。

而**直方图（Histogram）**是一种统计图表，用于总结一系列数据点的分布情况。在 Node.js 的性能钩子中，直方图经常被用来追踪某项操作的耗时分布。

那么，histogram.enable()是什么呢？

简单来说，histogram.enable()是 Performance Hooks API 中的一个方法，用于启用一个之前可能已经禁用的直方图对象。这意味着，通过调用这个方法，你可以开始收集和累积特定性能指标的数据，比如事件循环延迟、HTTP 请求的处理时间等。

实际运用例子

考虑以下场景：

  1. 监控 HTTP 请求处理时间： 假设你正在运行一个 Node.js 服务器，希望了解每个 HTTP 请求处理的时间分布情况。通过使用性能钩子中的直方图功能，你可以启用一个直方图来收集这些数据，然后利用histogram.enable()方法确保数据的收集是活跃的。
const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建一个新的直方图实例
const histogram = new performance.Histogram();

// 启用直方图收集
histogram.enable();

// 假设这是处理HTTP请求的函数
function handleRequest(req, res) {
  // 开始测量
  const start = performance.now();

  // 处理请求...

  // 测量结束
  const end = performance.now();

  // 将耗时记录到直方图中
  histogram.record(end - start);

  res.end("Request processed");
}

// 使用性能观察者查看直方图数据
const observer = new PerformanceObserver((list, observer) => {
  console.log(histogram.mean); // 打印平均耗时
});
observer.observe({ entryTypes: ["measure"], buffered: true });
  1. 分析代码执行时间： 如果你在开发过程中想要分析特定代码块的执行时间，使用直方图你可以很容易地收集这些信息，并且通过histogram.enable()确保直方图处于活跃状态。
const { performance } = require("perf_hooks");

// 创建一个新的直方图实例
const histogram = new performance.Histogram();

// 启用直方图收集
histogram.enable();

// 假设这里有一段需要分析的代码
const start = performance.now();

// 执行一些操作...

const end = performance.now();
// 将执行时间记录到直方图中
histogram.record(end - start);

// 稍后可以查看或分析这些执行时间
console.log(`平均执行时间：${histogram.mean}`);

通过这样的方式，histogram.enable()在 Node.js 的 Performance Hooks 中发挥着重要作用，帮助开发者以直方图形式有效地监控和分析应用程序的性能。

Cloning an IntervalHistogramopen in new window

好的，为了让你更容易理解 Node.js 中的 “Cloning an IntervalHistogram” 的概念，我会先解释一些背景信息，然后详细讲述如何进行克隆操作，并给出实际运用的例子。

什么是 IntervalHistogram？

在 Node.js 的性能钩子（perf_hooks）模块中，IntervalHistogram 是一个用于收集和统计时间间隔（例如事件持续时间）的数据结构。它可以帮助你测量代码段运行的时间分布情况，比如了解某个函数调用的最短、最长时间以及平均时间等。

克隆 IntervalHistogram 的意义

克隆一个 IntervalHistogram 实例的主要目的是创建其当前状态的一个副本，这样你就可以在不影响原始实例的情况下对副本进行进一步的操作或者分析。这在多线程环境中尤其有用，因为你可能需要在一个线程中收集数据，而在另一个线程中分析这些数据，此时克隆就显得非常重要了。

如何克隆

Node.js v21.7.1 文档中提到的克隆 IntervalHistogram 的方法是通过调用 histogram.clone() 来完成的。这里的 histogram 是你已经创建并且想要克隆的 IntervalHistogram 实例。

实际运用示例

假设你正在开发一个网络应用，你想监控处理 HTTP 请求所需的时间。为此，你可以使用 perf_hooks 模块来创建一个 IntervalHistogram，记录每次请求的处理时间。

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

// 创建一个性能观察器，关注 'http' 类型的性能条目。
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  items.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log(`HTTP 请求处理时间：${entry.duration}`);
  });
});
obs.observe({ entryTypes: ["http"] });

// 模拟HTTP请求处理
performance.mark("A");
setTimeout(() => {
  performance.mark("B");
  performance.measure("HTTP 请求处理时间", "A", "B");

  // 此时我们有了原始的 histogram 实例，假设这是我们监控到的数据
  let histogram = performance.nodeTiming;

  // 克隆 histogram 以进行独立分析
  let clonedHistogram = histogram.clone();

  // 现在 clonedHistogram 是 histogram 的一个副本，
  // 你可以对其进行分析，而不会影响原始的 histogram 数据
  console.log(clonedHistogram.percentiles); // 打印百分比数据等
}, 1000);

在这个例子中，我们首先创建了一个性能观察器，用来监听 HTTP 请求的处理时间。然后，模拟了一个请求处理流程：设置了起始标记 A 和结束标记 B，并在两个标记之间测量了处理时间（实际开发中，这些标记会放置在真实的请求处理逻辑开始和结束的位置）。最后，我们从 performance.nodeTiming 获取了一个 IntervalHistogram 实例，代表了这个时间段内的性能度量，然后通过 .clone() 方法克隆了它，从而可以安全地对副本进行分析，而不会影响原始数据。

希望这个例子能帮助你理解在 Node.js 中克隆 IntervalHistogram 的概念和用法！

Class: RecordableHistogram extends Histogramopen in new window

了解 Node.js 中的RecordableHistogram之前，我们先得简要明了两个概念：Node.js 和直方图（Histogram）。

Node.js 简介

Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。它使得开发者能够使用 JavaScript 来编写服务端代码，它非常适合构建高性能的网络应用程序。

直方图（Histogram）

直方图是一种统计报告图，主要用于展示某个数据分布的情况。例如，如果你想看一个班级中学生的分数分布，你就可以用直方图表示出多少学生在各个分数段内。

RecordableHistogram 的理解

在 Node.js v21.7.1 版本中提到的RecordableHistogram是一个特殊的类，它继承自Histogram类。在 Node.js 中，Histogram用于收集并记录时间跨度或操作的频率，以便于性能监控和统计。那么，RecordableHistogram则进一步扩展了这一功能，允许这些数据被记录并且在之后用于分析和监控。

实际应用例子

  1. 性能监控：假设你正在运行一个 Web 服务器，你可能想知道处理每个请求所需的时间。通过将每个请求处理的时间记录到一个RecordableHistogram中，你可以很容易地看到大部分请求是在多少毫秒内完成的，是否有任何异常长的请求时间，从而帮助你优化服务器性能。

  2. 用户体验分析：如果你正在开发一个视频播放器，并想监控缓冲延迟对用户体验的影响。使用RecordableHistogram记录用户遭遇的每次缓冲延迟时间，你可以分析延迟分布，进而调整算法或资源分配以减少延迟，提升用户满意度。

  3. 系统资源监控：比如你想监控数据库操作的性能。通过为不同类型的数据库操作（如读取、写入、更新等）创建不同的RecordableHistogram实例，可以详细了解每种操作的性能特性，识别出性能瓶颈，从而针对性地进行优化。

总结

RecordableHistogram是 Node.js 提供的一个强大工具，它通过继承Histogram类，使得开发者能够更方便地记录和分析数据，从而在性能监控、用户体验改善以及系统资源管理等方面发挥重要作用。通过上述例子，你可以看到它在实际应用中的多样化用途，帮助开发者更好地理解和优化他们的应用或系统。

histogram.add(other)open in new window

理解 histogram.add(other) 函数之前，首先需要了解一下 Node.js 中的 Histogram 对象是干什么的。在 Node.js v21.7.1 的文档中，Histogram 是性能钩子（perf_hooks）模块的一部分，它用于收集和统计时间跨度或其它数据的分布情况。简单来说，你可以把它想象成一个高级计时器，不仅可以告诉你某个操作用了多久，还可以提供更丰富的统计信息，比如最小值、最大值、平均值等。

histogram.add(other) 这个函数允许你将两个 Histogram 对象的数据合并。这里的 other 就是另一个 Histogram 实例。通过使用这个函数，你可以从不同的来源或不同的时间段收集到的数据进行汇总，并作为一个整体进行分析。

实际运用例子

例子 1：网站响应时间监控

假设你正在管理一个网站，想要监控网站的响应时间。你可以为每个小时创建一个 Histogram 对象来记录那个小时内所有请求的响应时间。到了月末，如果你想要分析整个月的表现，可以用 histogram.add(other) 来将这 30 个或者 31 个小时的 Histogram 对象合并起来，最终得到一个包含整个月数据的 Histogram，从而能够分析出这个月响应时间的平均值、最小值、最大值等关键指标。

例子 2：系统资源使用情况

考虑一个 Node.js 应用，该应用分布式部署在多台机器上。你可能会在每台机器上部署相同的代码来收集关于系统资源使用情况（如 CPU 使用率）的信息。每台机器都会生成自己的 Histogram 数据。为了得到整个系统的资源使用情况的全貌，你可以将来自各个机器的 Histogram 数据通过 histogram.add(other) 合并起来。这样，就可以分析整个系统的资源使用效率，帮助你找到可能的性能瓶颈。

例子 3：游戏玩家得分分布

假设你正在开发一个游戏，你想分析玩家的得分分布情况。每当玩家完成一局游戏，你就记录下他们的得分。这些得分可以被存储在一个 Histogram 对象中。随着时间的推移，你可以为不同的时间段（比如每天）创建不同的 Histogram 对象。如果你想分析过去一周内玩家的得分分布情况，可以将这 7 天的 Histogram 对象使用 histogram.add(other) 方法合并。这样，就能通过得到的数据来分析和调整游戏难度，确保游戏的趣味性和挑战性。

通过以上例子，你可以看到 histogram.add(other) 在实际应用中如何帮助我们从多个数据源中汇总数据，以及如何利用这些数据来做出更加明智的决策。

histogram.record(val)open in new window

理解histogram.record(val)之前，我们首先要知道两个概念：Histogram（直方图）和 Node.js 中的 perf_hooks 模块。

1. Histogram (直方图)

直方图是一个统计工具，用于表示数据分布。比如，你有一组学生的考试成绩，你想知道多少学生分数在 90-100、80-89、70-79 等区间内。直方图就能帮你以图形的方式展示这些区间的人数分布。

2. Node.js 的 perf_hooks 模块

Node.js 的 perf_hooks（性能钩子）模块提供了监控 Node.js 程序性能的能力。它可以用来收集高精度的时间测量，例如操作的耗时等。通过这些数据，开发者可以优化应用性能。

Histogram.record(val) 解释

在 Node.js 的 perf_hooks 模块中，Histogram 是一个用于收集和记录时间数据的对象，你可以用它来创建直方图，从而理解某个特定操作或事件的时间分布情况。histogram.record(val) 方法允许你将一个新的值（通常是一个表示时间的值，如操作耗时）记录到直方图中。这里的 val 就是你要记录的值。

实际运用示例

示例 1: 测量 API 请求的响应时间

假设你正在构建一个 Web 应用，并且想要监控你的 API 请求响应时间，确保它们都足够快。你可以使用 perf_hooks 的 Histogram 来记录每个请求的响应时间。

const { performance, PerformanceObserver } = require('perf_hooks');

// 创建一个 histogram 来记录 API 请求的耗时
const histogram = new performance.PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntries().forEach((entry) => {
    // 假设我们关心的响应时间不超过3000毫秒
    if (entry.duration `<` 3000) {
      console.log(`API请求 ${entry.name} 的响应时间为 ${entry.duration} ms.`);
    } else {
      console.warn(`API请求 ${entry.name} 的响应时间较慢：${entry.duration} ms.`);
    }
  });
}).observe({ entryTypes: ['measure'], buffered: true });

// 模拟API请求并测量响应时间
function simulateApiRequest(requestName) {
  const start = performance.now();

  // 模拟异步API请求
  setTimeout(() => {
    // 请求结束后的时间点
    const end = performance.now();
    const duration = end - start;
    // 记录到 histogram
    histogram.record(duration);

    // 使用PerformanceObserver来记录和报告
    performance.measure(requestName, start, end);
  }, Math.random() * 2000); // 随机延迟0-2秒以模拟网络延迟
}

// 模拟几个API请求
simulateApiRequest("GET /api/user");
simulateApiRequest("POST /api/order");
simulateApiRequest("GET /api/products");

在这个示例中，我们创建了一个 PerformanceObserver 来监听和打印出每次 API 请求的响应时间。通过对duration的判断，我们可以识别出哪些请求响应时间较慢。这种方式可以帮助我们更好地理解 API 性能并进行相应的优化。

注意

需要注意的是，在实际代码中histogram.record()的具体用法可能会与上述示例有所不同，因为这里的重点是解释概念和使用场景。根据 Node.js 版本的不同，API 的细节可能有变化，请参考最新的官方文档。

histogram.recordDelta()open in new window

当你开始使用 Node.js，一个重要的概念是了解如何监控和优化你的应用性能。在 Node.js v21.7.1 中引入了一项功能，histogram.recordDelta()，它为开发者提供了一个强大的工具来精确跟踪和衡量性能指标。

首先，我们需要理解什么是 Histogram（直方图）。在性能监测上下文中，Histogram 是一种用于测量并记录数据分布的工具。例如，它可以帮助你了解某个操作的执行时间分布情况——是否大多数请求都很快被处理，还是有一小部分请求的处理时间远长于其他。

在 Node.js 中，perf_hooks模块允许你接入不同类型的性能监测指标，而histogram是其中一个特别有用的实用工具。通过这个工具，你可以收集关于特定事件（如 HTTP 请求的响应时间）的统计数据。

histogram.recordDelta()

histogram.recordDelta()方法是perf_hooks模块的一部分，它允许你在直方图中记录两次测量之间的差值。这对于监测那些随时间动态变化的性能指标特别有用。

举个例子，假设你想监控你的 Web 服务器处理请求所需时间的变化。你可以在请求开始时记录一个时间点，在请求结束时再记录一个时间点，然后使用recordDelta()来将这两个时间点之间的差值（即处理请求所需的时间）记录到直方图中。

const { performance, PerformanceObserver, constants } = require("perf_hooks");

// 创建一个新的直方图实例
const histogram = new performance.Histogram();

// 假设这是请求开始时的时间戳
const startTime = performance.now();

// 模拟请求处理过程...
setTimeout(() => {
  // 请求处理完成，记录结束时间
  const endTime = performance.now();

  // 使用recordDelta()记录开始和结束时间之间的差值
  histogram.recordDelta(endTime - startTime);

  console.log(`请求处理时间: ${endTime - startTime}毫秒`);
  console.log(`直方图内容:`, histogram);
}, 1000);

在这个例子中，我们使用performance.now()来获取高精度的时间戳，用于表示请求处理的开始和结束时间。然后，我们通过recordDelta()将处理时间记录到histogram中。这样，我们就可以利用直方图提供的各种统计信息（如最小值、最大值、平坑值等）来分析和优化我们的应用。

通过这种方式，Node.js 让性能监控变得更加简单和有效。你可以收集关于应用性能的详细信息，并据此做出相应的调整以改善用户体验。

Examplesopen in new window

Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境，允许在服务器端运行 JavaScript。perf_hooks 模块是 Node.js 提供的一个性能钩子（Performance Hooks）API，用于测量和监控代码的性能。它可以帮助我们理解代码在运行时的表现，并对其进行优化。

在 Node.js v21.7.1 的文档中，关于 perf_hooks 的例子主要演示了如何使用这个模块来收集性能相关的数据。这些数据可以帮助你理解应用程序的运行情况，例如响应时间、执行时间等。下面，我将通过几个实际的例子来解释这个概念。

1. 测量代码执行时间

假设你想知道某个函数执行需要多长时间。你可以使用 perf_hooks 来测量这个时间。

const { performance } = require('perf_hooks');

const start = performance.now();

// 模拟一段耗时操作
for (let i = 0; i `<` 1000000; i++) {}

const end = performance.now();
console.log(`耗时操作执行了 ${(end - start).toFixed(2)} 毫秒`);

这段代码首先从 perf_hooks 模块导入 performance 对象。performance.now() 方法返回当前时间的高精度时间戳，单位是毫秒。我们在耗时操作前后分别调用 performance.now() 并计算差值，得到耗时操作的执行时间。

2. 使用 PerformanceObserver 监听性能指标

如果你想在代码的不同阶段自动收集性能指标，可以使用 PerformanceObserver。

const { PerformanceObserver, performance } = require('perf_hooks');

// 创建一个 observer 实例来观察性能条目类型为 'measure' 的事件
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  console.log(items.getEntries()[0].duration);
  performance.clearMarks();
});

obs.observe({ entryTypes: ['measure'] });

performance.mark('A');
// 模拟一些操作
for (let i = 0; i `<` 5000000; i++) {}
performance.mark('B');

// 测量从标记A到标记B之间的时间
performance.measure('A to B', 'A', 'B');

这段代码中，我们使用 PerformanceObserver 类来创建一个观察者实例，这个实例将会监听所有类型为 'measure' 的性能条目。当这样的性能条目被记录时，回调函数会被执行，这里我们打印出了测量的持续时间。performance.mark() 方法用于标记时间点，performance.measure() 方法用于测量两个标记之间的时间。这使得性能分析更加灵活和自动化。

结语

通过上述例子，我们可以看到 perf_hooks 模块是非常有用的，尤其是在需要深入了解 Node.js 应用性能的场景中。利用这个模块，开发者可以更好地监控和优化应用性能，提高应用的响应速度和处理能力。

Measuring the duration of async operationsopen in new window

理解 Node.js 中如何测量异步操作的持续时间，先得明白什么是异步操作和 Node.js 提供的工具。我会用通俗易懂的方式解释这一切，并给出一些实际应用的例子。

异步操作是什么？

在 Node.js 中，许多操作是异步的，这意味着它们不会立即完成。比如，当你读取一个文件或从网络上请求数据时，程序不会停下来等待这个操作完成，而是继续执行下去。这样做的好处是可以同时处理多个任务，提高效率。

Node.js 中测量异步操作持续时间的重要性

在开发过程中，了解某个异步操作需要多长时间至关重要。这有助于诊断性能问题、优化代码，甚至是为用户提供更好的体验（例如，估算剩余时间）。

如何在 Node.js v21.7.1 中测量？

Node.js 提供了一个模块叫perf_hooks，专门用于性能测量。其中，performance.now()是一个非常有用的方法，它返回当前时间的高精度时间戳，单位是毫秒。但对于异步操作，我们主要利用perf_hooks模块中的PerformanceObserver和async_hooks模块进行集成，以便跟踪和测量。

实例解析

以下是一个简单的使用perf_hooks测量异步操作（如：一个简单的定时器）持续时间的例子。

const { PerformanceObserver, performance } = require("perf_hooks");

// 创建一个观察者实例来观察和报告性能度量信息
const obs = new PerformanceObserver((items) => {
  items.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log(`${entry.name}: ${entry.duration}`);
  });
});

// 订阅所有类型的性能条目
obs.observe({ entryTypes: ["measure"] });

// 开始测量
performance.mark("A");

setTimeout(() => {
  // 结束测量
  performance.mark("B");
  // 测量'A'到'B'之间的持续时间
  performance.measure("A to B", "A", "B");
}, 1000);

在这个例子中，我们首先引入perf_hooks模块中的PerformanceObserver和performance。然后，创建一个PerformanceObserver实例来观察性能度量信息。我们通过observe方法指定我们感兴趣的性能条目类型，在这里是measure。

接着，我们使用performance.mark()方法标记开始('A')和结束('B')点。一旦我们的异步操作(这里用setTimeout()模拟)完成，我们标记结束点，并调用performance.measure()方法来计算从'A'到'B'的持续时间。PerformanceObserver实例会捕获这个度量并通过回调函数打印出来。

应用实例

  • 文件 IO 操作：测量从文件系统读取大文件所需的时间。
  • 数据库查询：测量执行数据库查询并获取结果所需的时间。
  • HTTP 请求：发起 HTTP 请求并接收响应所需时间的测量，特别是在微服务架构中，理解不同服务间通信的延迟至关重要。

通过这种方式，开发者可以更好地理解和优化他们的异步操作，从而提升应用程序的性能和用户体验。

Measuring how long it takes to load dependenciesopen in new window

了解 Node.js 中如何测量加载依赖项所需的时间对于性能调优和优化是非常重要的。在 Node.js v21.7.1 中，可以使用perf_hooks模块来实现这一点。下面我将通过一个简单例子来讲解如何做到这一点。

理解perf_hooks

首先，perf_hooks模块提供了性能监控的钩子，使得我们可以测量在 Node.js 应用程序执行期间发生的特定事件的性能。对于依赖项加载测量而言，主要是关注应用启动时第三方模块加载的性能。

步骤与例子

假设你有一个 Node.js 项目，你想要测量项目启动时加载某个或某些依赖（如 Express 框架）所需的时间。

  1. 引入perf_hooks

    在你的代码最开始处引入perf_hooks，确保这是第一行代码，以获取尽可能准确的测量结果：

    const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

  2. 设置 Performance Observer

    接下来，设置一个PerformanceObserver来监听和响应性能条目事件。这里我们感兴趣的是"require"事件，即加载模块的事件。

    const obs = new PerformanceObserver((list) => {
  const entries = list.getEntries();
  entries.forEach((entry) => {
    console.log(`模块 ${entry.name} 加载耗时：${entry.duration}`);
  });
});
obs.observe({ type: "require", buffered: true });

  3. 加载依赖并测量

    现在，正常编写你的代码，加载需要的模块。假设我们加载 Express：

    const express = require("express");
const app = express();
// 其他Express相关代码

    根据之前设置的 Performance Observer，当 Express 模块被加载时，会自动记录下加载时间，并通过console.log输出。

  4. 查看结果

    当你运行你的应用时，你会在控制台看到类似以下的输出：

    模块 express 加载耗时：142.34567

    这表示从开始加载express模块到加载完成总共耗时约 142 毫秒。

实际运用场景

测量加载依赖项所需时间在多种情况下非常有用，例如：

  • 性能优化：识别和优化加载时间长的模块。
  • 比较依赖：在选择库或框架时，比较它们加载的速度。
  • 监控部署：确保部署后的应用加载性能没有明显下降。

使用perf_hooks模块测量依赖项加载时间是一个强大的工具，可以帮助开发者诊断和优化 Node.js 应用的性能。

Measuring how long one HTTP round-trip takesopen in new window

了解如何测量一个 HTTP 往返（round-trip）所需的时间是非常有用的，特别是当你在进行性能优化时。在 Node.js 中，这可以通过perf_hooks模块来实现。我将首先解释一些基础概念，然后通过一个实际例子来展示如何测量一个 HTTP 往返所需的时间。

基础概念

HTTP 往返（Round-Trip）: 指的是从客户端发送请求到服务器，再到服务器处理并返回响应给客户端的整个过程。我们通常关心这个过程需要多长时间，因为它直接影响用户体验。

Node.js perf_hooks模块: Node.js 提供了一个内置模块perf_hooks，它允许我们精确地测量代码执行的时间。这对于性能分析和优化至关重要。

实践示例

假设我们想要测量向一个外部 API 发起 GET 请求，并且接收到响应所需的时间。下面是如何使用 Node.js 的perf_hooks模块来完成这个任务的步骤：

  1. 引入必要的模块

    我们需要导入http模块来发起 HTTP 请求，同时导入perf_hooks中的performance对象来测量时间。

    const http = require("http");
const { performance } = require("perf_hooks");

  2. 开始计时

    在发起 HTTP 请求之前，我们调用performance.now()来获取当前时间，作为起始点。

    const startTime = performance.now();

  3. 发起 HTTP 请求

    使用http模块发起请求，并在收到响应时停止计时。

    http.get("http://example.com", (res) => {
  res.on("data", (chunk) => {
    // 处理响应数据（如果需要）
  });

  res.on("end", () => {
    // 请求结束，停止计时
    const endTime = performance.now();

    // 计算总共耗时
    console.log(`HTTP请求往返耗时: ${endTime - startTime}毫秒`);
  });
});

总结

在这个例子中，我们首先记录了请求发起前的时间，然后在获得响应后记录了第二个时间点。通过计算这两个时间点的差值，我们就可以得知该 HTTP 往返所需的时间。这种方法可以帮助我们评估服务的性能，并找出可能的瓶颈所在。

扩展应用

通过类似的方式，你也可以测量数据库查询、文件读写操作等其他异步操作的性能。perf_hooks模块是 Node.js 提供的强大工具，可以帮助你更好地理解和优化你的应用程序性能。

Measuring how long the net.connect (only for TCP) takes when the connection is successfulopen in new window

好的，让我们深入了解 Node.js 中关于测量 net.connect（仅限于 TCP 连接）成功连接所需时间的概念。我会尽量用简单的语言和一些实际例子来说明这个过程。

什么是 TCP 和 net.connect？

首先，了解一下 TCP（传输控制协议）。TCP 是互联网上常用的一种协议，它帮助网络中的计算机互相发送数据。想象成你在给一个朋友打电话，TCP 就像是确保你们两个可以通过电话线路清晰交谈的规则。

net.connect 是 Node.js 中用来创建到另一台计算机的 TCP 连接的方法。比如说，当你的应用程序需要从另一台服务器获取一些数据时，你可以使用 net.connect 来建立这样的连接。

测量连接时间

Node.js v21.7.1 引入了一种测量 net.connect 成功连接所花费时间的功能。为什么这很重要？想象你正在试图打开一个网页，但它加载得很慢。了解打开网页所需的时间可以帮助开发者找出问题所在，并改进用户体验。

如何进行测量

Node.js 使用一个名为 perf_hooks 的模块来测量性能相关的事项。具体到测量 net.connect 的连接时间，你可以这样做：

  1. 引入必要的模块：

    const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");
const net = require("net");

  2. 设置性能观察器：这个观察器会监听特定类型的性能条目，本例中即 TCP 连接的性能条目。

    const obs = new PerformanceObserver((list) => {
  const entries = list.getEntries();
  entries.forEach((entry) => {
    console.log(`连接到 ${entry.name} 耗时 ${entry.duration} 毫秒`);
  });
});
obs.observe({ entryTypes: ["measure"] });

  3. 创建连接并测量时间：首先标记开始时间，然后尝试建立 TCP 连接，并在连接成功时标记结束时间。最后，使用 performance.measure 方法来测量并记录这段时间。

    const startMark = "start-connect";
const endMark = "end-connect";
const measureName = "TCP-Connect-Time";

performance.mark(startMark);
const socket = net.connect({ port: 80, host: "example.com" }, () => {
  performance.mark(endMark);
  performance.measure(measureName, startMark, endMark);

  socket.end(); // 关闭连接
});

实际应用示例

这种测量技术非常适合于需要评估其网络连接性能的应用程序。例如：

  • API 消费者：如果你的服务依赖于多个外部 API，测量连接各个 API 所需的时间可以帮助你识别哪些服务可能会拖慢你的应用程序。
  • 微服务架构：在微服务架构中，服务之间频繁地进行网络通信。监控这些内部连接的时间可以帮助优化整体架构性能。
  • 性能基准测试：在对网络应用或服务进行性能基准测试时，了解不同操作的连接时间可以提供重要的性能指标。

通过使用 Node.js 的 perf_hooks 模块，开发人员可以获得关于他们的网络连接性能的重要洞见，进而优化应用程序，提供更好的用户体验。

Measuring how long the DNS takes when the request is successfulopen in new window

Node.js 是一个非常强大的 JavaScript 环境，它让我们可以在服务器端运行 JavaScript。在开发过程中，性能监测是一个重要的方面。有时候，我们需要测量某些操作的执行时间，例如 DNS 查询。DNS（Domain Name System）是互联网上用于将域名转换为 IP 地址的系统。当你尝试访问一个网站比如 www.example.com 时，你的电脑首先会查询 DNS 来找到相应的 IP 地址。

在 Node.js v21.7.1 版本中，perf_hooks 模块提供了一种测量 DNS 查询时间的方法，这对于理解和优化网络请求的性能十分重要。接下来我会逐步解释如何使用这个功能，并给出实际的例子。

如何使用：

Node.js 的 perf_hooks 模块允许你监控不同类型的性能指标。要测量 DNS 查询所需的时间，你首先需要导入这个模块。

const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");

然后，你可以使用 dns.lookup() 方法来触发 DNS 查询并且开始计时。dns 模块必须被单独导入。

const dns = require("dns");

为了测量执行时间，你需要创建一个 PerformanceObserver，这个对象会监听性能条目事件。当 DNS 查询完成时，这个对象将收到通知。

示例代码如下：

// 导入必要的模块
const { performance, PerformanceObserver } = require("perf_hooks");
const dns = require("dns");

// 创建一个性能观察者来观测 'dns' 类型的性能条目
const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  const entries = list.getEntries();
  entries.forEach((entry) => {
    console.log(`DNS 查询耗时：${entry.duration}毫秒`);
  });
});
observer.observe({ entryTypes: ["dns"] });

// 触发一个 DNS 查询
performance.mark("dns-lookup-start");
dns.lookup("example.com", (err, address, family) => {
  performance.mark("dns-lookup-end");

  // 测量从 'dns-lookup-start' 到 'dns-lookup-end' 的时间
  performance.measure("dns-lookup", "dns-lookup-start", "dns-lookup-end");

  if (err) console.error(err);
  console.log(`地址: ${address}, IP版本: IPv${family}`);
});

实际运用例子：

假设你正在开发一个需要频繁进行网络请求的应用程序。可能是一个天气预报应用，每次用户请求时都需要查询特定城市的天气信息。为了确保你的应用响应迅速，你需要监测 DNS 查询的时间。利用上述代码片段，你可以轻松地测量出 DNS 查询的耗时，进而对比不同 DNS 服务器的响应时间或者检测当前网络状况是否影响了查询效率。

通过不断地监测和优化这一环节，你可以显著提高应用程序的性能和用户体验。

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