轻松分析Node.js应用程序有许多第三方工具可用于分析Node.js应用程序，但在许多情况下，最简单的选择是使用Node。js.js内置分析器，内置分析器利用V8内部的分析器在程序执行过程中周期性地对栈进行采样，并将这些采样的结果以及重要的优化事件（如jit编译）记录为一系列ticks:code-creation,LazyCompile,0,0x2d5000a337a0,396,"bpnativearray.js:1153:16",0x289f644df68,~code-creation,LazyCompile,0,0x2d5000a33940,716,"h??asOwnPropertynativev8natives.js:198:30",0x289f64438d0,~code-creation,LazyCompile,0,0x2d5000a33c20,284,"ToNamenativeruntime.js:549:16",0x289f643bb28,~code-creation,Stub,2,0x2d5000a33d40,182,"DoubleToIStub"代码-creation,Stub,2,0x2d5000a33e00,507,"NumberToStringStub"过去，您需要V8源代码来解释tick，幸运的是，Node.js4.4中引入了一些工具。仅从源代码构建V8，让我们看看内置的分析器如何帮助深入了解应用程序性能。为了说明tick分析器的使用，我们将使用一个简单的Express应用程序，我们的应用程序将有两个处理程序，一个用于向我们的系统添加新用户：app.get('/newUser',(req,res)=>{letusername=req.query.username||'';constpassword=req.query.password||'';username=username.replace(/[!@#$%^&*]/g,'');if(!username||!password||users.username){returnres.sendStatus(400);}constsalt=crypto.randomBytes(128).toString('base64');consthash=crypto.pbkdf2Sync(密码,salt,10000,512,'sha512');users[用户名]={salt,hash};res.sendStatus(200);});另一个用于验证用户身份验证尝试：app.get('/auth',(req,res)=>{letusername=req.query.username||'';constpassword=req.query.password||'';username=username.replace(/[!@#$%^&*]/g,'');if(!username||!password||!users[username]){returnres.sendStatus(400);}const{salt,hash}=users[用户名];constencryptHash=crypto.pbkdf2Sync(password,salt,10000,512,'sha512');if(crypto.timingSafeEqual(hash,encryptHash)){res.sendStatus(200);}else{res.sendStatus(401);}});请注意，这些不是推荐用于在Node.js应用程序中对用户进行身份验证的处理程序，仅用于说明目的，您通常不应尝试设计自己的加密身份验证机制，最好使用现有的、经过验证的身份验证解决方案现在假设我们已经部署了我们的应用程序并且用户抱怨请求的高延迟，我们可以使用内置的分析器轻松运行应用程序：NODE_ENV=productionnode--profapp.js并在服务器上使用ab(ApacheBench)添加一些负载：curl-XGET"http://localhost:8080/newUser?username=matt&password=password"ab-k-c20-n250"http://localhost:8080/auth?username=matt&password=password"并获得ab输出：并发级别：20测试时间：46.932秒完成请求：250失败请求：0保持活动请求：250总传输：50250字节HTML传输：500字节每秒请求数：5.33[#/sec](:3754.556[ms]（平均值）每个请求的时间：187.728[ms]（平均值，跨所有并发请求）传输速率：1.05[Kbytes/sec]收到...在特定时间内服务的请求百分比（毫秒）50%375566%380475%381880%382590%384595%385898%387499%3875100%4225(longestrequest)从这个输出我们可以看到我们每秒只能处理大约5个请求，平均请求往返时间少于4秒。在实际示例中，我们可以代表用户请求在许多函数中做很多工作，但即使在我们的简单示例中，编译正则表达式、生成随机盐、从用户密码生成唯一哈希，或者在Expressframework在内部，时间可能会丢失。由于我们使用--prof选项运行我们的应用程序，因此在与本地应用程序运行相同的目录中生成了一个tick文件，它的格式应该是isolate-0xnnnnnnnnnnnn-v8.log（其中n是一个数字）。为了理解这个文件，我们需要使用与Node.js二进制文件捆绑在一起的tick处理器，使用--prof-process标志运行处理器：node--prof-processisolate-0xnnnnnnnnnnnn-v8.log>processed。txt在你最喜欢的文本编辑器中打开processed.txt会给你一些不同类型的信息，文件被分成几个部分，然后再按语言细分，首先我们看摘要部分，然后看：[摘要]：tickstotalnonlibname790.2%0.2%JavaScript3670397.2%99.2%C++70.0%0.0%GC7672.0%Sharedlibraries2150.6%Unaccounted这告诉我们收集的所有样本中有97%出现在C++代码中，当查看时在处理输出的其他部分，我们应该最关心用C++（而不是JavaScript）完成的工作，考虑到这一点，我们接下来找到[C++]部分，其中包含有关哪些C++函数占用最多CPU的信息时间信息，并查看：[C++]:tickstotalnonlibname1955751.8%52.9%node::crypto::PBKDF2(v8::FunctionCallbackInfo
