Node.js 生产性能优化最佳实践

概述Node.js 擅长 I/O 密集型场景，但在 CPU 密集型任务中需谨慎处理。本文给出生产可执行的优化策略，覆盖线程池、连接池、GC 配置和观测性。已验证技术参数建议使用稳定的 LTS 版本（例如 20.x LTS），保持依赖与运行时一致性对 CPU 密集型任务使用 `worker_threads`；I/O 密集型保留主线程事件循环`UV_THREADPOOL_SIZE` 缺省为 4，可根据哈希/压缩等 I/O 任务适度提升（如 4–8）为进程设置内存上限：`--max-old-space-size=<MB>`，避免 OOM 与不受控 GC 暴涨数据库连接池：为每个服务实例设定最大连接数，避免过量连接压垮后端（例如 PostgreSQL 每实例 10–20）实践步骤进程与实例：采用进程管理器或容器编排保证崩溃自动拉起与健康探针任务拆分：CPU 任务（图像处理、加密）：迁移到 Worker；主线程只做调度I/O 任务（数据库/缓存/队列）：保持异步，减少同步阻塞资源配额：合理设置内存上限与并发度；避免单实例过载导致抖动使用连接池与超时、重试回退策略观测与告警：采集关键指标（事件循环延迟、Heap/GC、吞吐与错误率）对慢查询与外部依赖设置单独告警阈值排查指南事件循环延迟升高：检查同步代码与长任务；减少 JSON 大对象序列化；避免阻塞库GC 抖动：降低对象分配峰值；调小批处理粒度；检查热点 Map/Set 泄露数据库瓶颈：查看连接占用与慢查询；按只读/写入拆分；引入缓存层结语生产优化是工程化的组合拳。以观测数据为依据、以任务类型为边界进行拆分，才能让 Node.js 服务在负载波动中保持稳定吞吐与低延迟。