Linux Node.js如何进行集群部署

Linux Node.js 集群部署实战

一核心原理与适用场景

使用 Node.js 内置 cluster 模块 可创建多个 Worker 进程，由 Primary 进程统一管理，多个 Worker 可共享同一 TCP 端口，从而充分利用多核 CPU。
连接分发有两种策略：
1. 默认在 非 Windows 平台使用 round-robin（轮询），由 Primary 监听端口并分发连接；
2. 由 Primary 创建监听句柄并下发给 Worker，Worker 直接 accept，理论上性能更好，但实际负载可能不均衡。
适用：提升 并发吞吐 与容错（单 Worker 异常不影响整体服务）。不适用：需要强 进程内共享内存 的场景（此时考虑 worker_threads 或多进程架构改造）。

二方案一原生 Cluster 最小可用示例

安装 Node.js（Ubuntu/Debian 示例，使用 NodeSource 仓库安装 Node.js 24.x）：

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_24.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
node -v  # 应输出 v24.x.x

代码示例（cluster.js）：

import cluster from 'node:cluster';
import http   from 'node:http';
import { availableParallelism } from 'node:os';
import process from 'node:process';

const numCPUs = availableParallelism();

if (cluster.isPrimary) {
  console.log(`Primary ${process.pid} is running`);
  for (let i = 0; i < numCPUs; i++) cluster.fork();

  cluster.on('exit', (worker, code, signal) => {
    console.log(`worker ${worker.process.pid} died (code=${code}, signal=${signal})`);
    // 简单自恢复：异常退出时重启
    cluster.fork();
  });
} else {
  http.createServer((req, res) => {
    res.writeHead(200);
    res.end(`Hello from Worker ${process.pid}\n`);
  }).listen(8000, () => {
    console.log(`Worker ${process.pid} listening on 8000`);
  });
}

运行与验证：

node cluster.js
curl http://localhost:8000
ps aux | grep node   # 应看到多个 node 进程

要点：
- 使用 cluster.isPrimary / isWorker 区分角色；
- 通过 cluster.on(‘exit’) 做进程自愈；
- 端口在多个 Worker 间共享，由内核/运行时分发连接。

三方案二使用 PM2 快速集群化

安装与启动：

sudo npm install -g pm2
pm2 start app.js -i max        # 按 CPU 核心数启动 Worker
pm2 status                    # 查看集群状态
pm2 logs                      # 查看日志
pm2 restart|stop app          # 重启/停止

适用场景：需要 进程守护、日志聚合、一键扩缩容 的生产环境；PM2 在内部封装了 cluster 的启停与健康检查，运维成本低。

四生产要点与常见问题

无状态设计与共享数据：Node.js 不做请求路由，应用应尽量减少 内存会话 依赖；如需共享状态，使用 外部存储/缓存（如 Redis） 或消息队列。
进程自恢复与零停机重启：监听 exit 事件重启异常 Worker；如需滚动升级，可采用 信号机制 逐一重启（如 SIGUSR2 触发的优雅重启流程），避免全量闪断。
负载均衡策略选择：默认 round-robin 通常足够；若使用 “Worker 直接 accept” 模式，需评估实际连接分布是否均衡。
健康检查与可观测性：暴露 /health 端点，结合日志与 进程监控（如 PM2 或系统监控）观察吞吐、延迟与 OOM。
何时考虑多进程之外的方案：遇到 CPU 密集型 任务，优先用 worker_threads 或将计算卸载到独立服务；需要更强隔离与弹性时，考虑 容器化 + Kubernetes。

最新问答

相关标签