Node.js：async.map变慢

GnxR 发表于 Dev

GnxR

你好，

我使用Node.js提供了一个用于在MongoDB数据库上存储数据的API。

我对一个read方法进行了多个测试，该方法使用id并返回相应的文档。关键是我必须按指定顺序退回这些文件。为了确保这一点，我使用以下代码：

// Sequentially fetch every element
function read(ids, callback) {
    var i = 0;
    var results = [];
    function next() {
        db.findOne(ids[i], function (err, doc) {
            results.push(err ? null : doc);
            if (ids.length > ++i) {
                return next();
            }
            callback(results);
        });
    }
    next();
}

这样，可以以正确的顺序一张一张地提取文档。我的笔记本电脑上大约需要11秒钟才能检索到27k个文档。

但是，我认为可以改进此方法：

// Asynchronously map the whole array
var async = require('async');

function read(ids, callback) {
    async.map(ids, db.findOne.bind(db), callback):
}

在运行了一个测试之后，我很满意地看到使用更简单的代码仅用8秒钟就检索到27k文档。

当我重复相同的请求的问题发生：响应时间不断增加（成比例的元素检索到的数）： 9s 10s 11s 12s...。在顺序版本中不会发生此问题。

我尝试了两个版本的Node.js，分别是v6.2.0和v0.10.29。问题是一样的。是什么导致了这种延迟，我该如何抑制呢？

vp_arth

尝试使用async.mapLimit以防止过载。您需要进行一些测试，以根据环境调整极限值。

但是find({_id: {$in: list}})总会更好，因为单个数据库请求而不是多个数据库请求。

我建议您尝试执行原始订单客户端的还原。
像这样的东西：

function read(ids, cb) {
  db.find(
    {_id: {$in: ids.map(id => mongoose.Types.ObjectId(id))}},
    process
  );

  function process(err, docs) {
    if (err) return cb(err);
    return cb(null, docs.sort(ordering))
  }
  function ordering(a, b) {
    return ids.indexOf(b._id.toString()) - ids.indexOf(a._id.toString());
  }
}

可能是，查找查询需要更正，我不知道您使用了什么确切的mongodb驱动程序。

该代码是第一个尝试的代码，更多的手动排序可以大大提高性能。[].indexOf也很重（O(n)）。
但我几乎可以肯定，即使现在，它的运行速度也要快得多。

可能的ordering替换：

var idHash = {};
for(var i = 0; i < ids.length; i++)
  idHash[ids[i]] = i;
function ordering(a, b) {
  return idHash[b._id.toString()] - idHash[a._id.toString()];
}

任何排序算法O(nlogn)在最佳情况下都有，但是我们已经知道每个找到的文档的结果位置，因此，我们可以通过O(n)以下方法恢复原始顺序：

var idHash = ids.reduce((c, id, i) => (c[id] = i, c), {});
function process(err, docs) {
  if (err) return cb(err);
  return cb(null, 
    docs.reduce(
      (c, doc) => (c[idHash[doc._id.toString()]] = doc, c),
      ids.map(id => null))) //fill not_found docs by null
}

功能风格使代码更加灵活。例如，可以轻松修改此代码async.reduce以减少同步阻塞。

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