什么是 icestark

icestark 是一个面向大型系统的微前端解决方案

不知道它的可以查看它的官方文档。

沙箱原理

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monitorEventLoopDelay 是什么

perf_hooks.monitorEventLoopDelay([options])

• options: Object
  – resolution: The sampling rate in milliseconds. Must be greater than zero. Default: 10.
• Returns: Histogram

  Creates a Histogram object that samples and reports the event loop delay over time. The delays will be reported in nanoseconds.
  Using a timer to detect approximate event loop delay works because the execution of timers is tied specifically to the lifecycle of the libuv event loop. That is, a delay in the loop will cause a delay in the execution of the timer, and those delays are specifically what this API is intended to detect.

监控 EventLoop 运行情况是判断系统是否健康的重要指标之一，如果有大量的延迟，说明系统存在密集计算，降低了系统的吞吐。Node.js 在 v11 版本引入了monitorEventLoopDelay，而之前需要自己去实现。

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书接上文 Node.js 服务支持多 SSR 版本，之前的架构只是支持 SSR 应用的版本切换，最近为了支持微前端多版本切换（每个子应用也可自己配置自己的版本号），因为 SSR 和纯前端有较多差别所以又做了一套，之后会做一定合并，抽出底层，上层逻辑以插件形式注入。

前端调度工具 PPT 下载

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libuv 在 v1.36.0 之后移除了 gyp_uv.py (commit)，没办法通过它去创建一个 libuv.a 静态链接库（v1.35 文档有详细的介绍），现在我们需要通过cmake去创建。

构建静态链接库

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// 下载 libuv
git clone https://github.com/libuv/libuv
cd libuv
mkdir -p build
// DCMAKE_BUILD_TYPE 将其设置为 Debug 模式，不然断点没办法进入 libuv 源码中
 (cd build && cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug ..)
cmake --build build

之后 build 目录 如下，libuv_a.a 就是我们需要的 静态链接库。

新建 hello world 项目

通过 CLion 创建一个helloworld项目，在 CMakeLists.txt 里添加 libuv 相关的信息，将 libuv 的头文件和源码添加进来，最后把项目和 linuv 链接在一起

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cmake_minimum_required(VERSION 3.17)
project(helloworld)
add_executable(helloworld main.cpp)

# 前面 clone libuv 绝对路径
set(LIBUVDIR /your/libuv/path)
# 将源码导入
include_directories(${LIBUVDIR}/src)
include_directories(${LIBUVDIR}/include)

add_library(libuv STATIC IMPORTED)
set_target_properties(libuv
        PROPERTIES IMPORTED_LOCATION
        ${LIBUVDIR}/build/libuv_a.a)

# 链接起来
target_link_libraries(helloworld libuv)

创建 main.cpp 文件

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#include <stdio.h>
#include <uv.h>

static void cb(uv_write_t *req, int status) {
  printf("Hello from Callback.\n");
}

int main() {
  uv_tty_t tty;
  uv_write_t req;
  uv_tty_init(uv_default_loop(), &tty, 1, 0);
  char str[] = "Hello UV!\n";
  int len = strlen(str);
  uv_buf_t bufs[] = {uv_buf_init(str, len)};
  uv_write(&req, (uv_stream_t *) &tty, bufs, 1, cb);
  uv_run(uv_default_loop(), UV_RUN_DEFAULT);
  return 0;
}

之后就能愉快的打断点调试 libuv 了

学习 libuv 或者其它 C/C++相关的技术，感觉又回到了刚开始学习编程的时候，很多的不懂和挑战，不再像用 JavaScript 那样随心所欲，但是越是对底层的学习，越是能了解计算机原理，职业寿命才能变得更长。出于兴趣也好，出于无奈也好，总之新的学习让一切又变得有意思起来。

Cluster

这是一个比较熟悉的模块，早在 Node.js V0.8 版本的时候就已经被加入进来，平时在生产部署 Web 应用的时候，为了充分压榨多核 CPU，总是根据核数开启对应的数量的应用进程，来处理用户请求，这些在 PM2 工具 或者 Egg.js 框架里有相应的介绍，之前自己写的 简单梳理 Node.js 创建子进程的方法（下）—— cluster 有其原理介绍。

虽然 Cluster 已经很成熟，但是也有一些问题：

• 进程开销较大
• 很多第三方工具对 Cluster 不是很友好，还是以单进程为主，比如一些监控系统
• 需要有一个管理进程，在某个 Cluster 进程出错退出后将其重启起来；单进程出错奔溃，运维可以通过健康检查未能通过的方式重启整个 Docker 等，相比而言 Cluster 模式复杂的多
• 目前从框架上自然支持 Cluster 的只有 Egg.js，其它都需要辅助工具，比如 PM2，然而它并完全免费，所以真使用该项技术，又面临框架选择的问题

Worker Threads

在 Node.js V10.5.0 加入，但需要通过--experimental-worker开启，直到 V12 才默认支持。在密集计算任务处理上带来了新的解决方案。

我带领的团队有一个重要的业务需求，就是服务端渲染（SSR)，我们使用 Egg.js 的 Cluster 模式来帮助我们提升吞吐量。虽然业务问题解决了，但是 Egg.js 比起 Express 或者 Koa 这样的框架来说复杂很多，让一个前端同事学习或者招募有经验的新同事还是有点棘手。另外就是和其它非其生态圈的工具搭配使用也遇到不少麻烦。

好在 Worker Threads 同样可以压榨 CPU，提升整体吞吐量。

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