前言
想了想，nodejs也在我的脑海里出现了多年了，但是我一直没有勇气（耐心）去和她交往，总是三天两头地想学，结果一把亚索就让我快乐地把她放弃了。最近不知道为啥，刚工作一年，就开始对未来产生了恐惧，到底该怎么样？在当前的公司勉强混下去？心有不甘，总想证明下自己，也是不凡的。又看了一些公司的招聘信息，花里胡哨的要求，让我望而却步，搞得像我从来没学过前端一样😵。但nodejs始终还是一个硬性要求，搞定了她，什么webpack、脚手架，命令行工具那还不是手到擒来，而且她能做的绝不仅是这些，还有更多的技能等着我解锁。
所以，我打算从今天开始，立下flag，每天学习一部分，凭借自己的学习记忆，在此做总结，与大家分享，望大家监督！
nodejs
我们在学习一门语言（不管学啥）的时候，一定要搞清楚几个概念：
- what: 到底是什么？能做什么？
- why：为什么要学？有什么特点？
- how：怎么学？怎么用？
什么是Node
Node的作者一开始只是想开发一个简单的web服务器，但是最后Node成为了构建网络应用的基础框架，在它的基础上可以构建更多的东西，
如服务器、命令行工具、客户端等。Node已经成为一个强制不共享任何资源的
单线程、单进程系统，包含适宜网络的库，为构建大型分布式应用提供基础设施，可构建快速可伸缩的网络平台。
每一个Node进程都是构成这个网络应用的节点，所以取名Node。
V8的力量
由于V8引擎的强大性能，使得chrome浏览器在市场的位置一马当先，Javascript语言可以在浏览器中大放异彩，构建美丽的界面， 调用浏览器提供的API与用户进行各种交互，但始终还是没能走出浏览器。而Node改变了这个现状。
它把Javascript与V8引擎结合起来，与浏览器保持相同的执行机制和原理，使得Javascript可以随意访问本地文件、连接数据库、 搭建websocket服务器、与webWorker一样实现多进程。
Node的特点
相比较于虚头八脑的讲历史，这应该成为大家对Node的第一印象：
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异步IO
这很好理解，在我们做某件事的时候，不需要一直等着，我们只需要给它一个开始的命令，然后去做其他事，等它完成了，自然会通知我们， 这样我们就可以并行地做多件事情。
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事件驱动
这也没什么好讲的，一个任务的执行，可能成功，也可能会失败，那么简单来说它就有两种状态，状态更新的时候，也就会触发对应的事件， 我们只需要监听对应的事件，就可以达到我们想要的目的。
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单线程
其实这算是Javascript的特点，与浏览器中一样，Javascript在执行过程中，不与其他线程共享任何状态，同时只能有一行js代码在执行， 这也就避免了很多复杂的同步问题，同时也避免了切换线程上下文的开销成本。
既然单线程这么多好处，那为什么不所有语言都设计成单线程呢？因为单线程的缺点也是很明显的：
- 无法利用多核CPU
- 一旦代码运行出错，整个应用程序都会崩溃，不够健壮
- 大量的计算长时间占用CPU，导致无法再进行异步IO
和在浏览器中，js代码运算量过大会导致UI渲染卡顿一样的，如果Nodejs长时间占用CPU，会导致无法继续调用异步IO，而且已经完成的任务的 回调函数也得不到及时响应。
为了避免这一问题，浏览器端的
web worker应运而生，他可以创建一个单独用来计算的线程，将计算后的结果通过消息传递给主线程， 不会阻塞主线程，但也无法访问主线程中的UI。一样的，Node为了解决单线程的超大计算压力，
child_process出现了，子进程可以帮助我们缓解主进程Master-worker的压力， 可以利用多核CPU，提高了健壮性。各个子进程同样以事件消息来与主进程通信。 -
跨平台
Node可以在多个操作系统中运行，这主要是得益于Node在架构层面的改动，主要是
libuv，后面我们会讲到。
Node的应用场景
我们直奔主题:
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IO密集型：
Node面向网络，可以并行处理IO，更加有效地组织起更多的硬件资源，得益于其事件循环的处理能力，并非为每一个请求服务开启一个线程， 资源占用很小，效率很高。
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CPU密集型：
单看执行效率，由于V8引擎的强大，Node计算能力并不弱，CPU密集型业务只要的问题是，由于Javascript单线程，超大计算量导致的长时间 占用CPU时间片，无法及时释放，使得后续IO的调用受到阻塞。
但是我们可以通过分发计算，使得运算能够及时释放，不影响后续IO的调用，这样既可以并行处理IO，不受到阻塞，还充分利用了多核CPU。
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分布式应用：
较为经典的是阿里巴巴的分布式应用，分布式应用对平台的可伸缩性要求很高，在数据平台中，通常会在一个数据库集群中去查找自己想要的数据， 阿里巴巴开发了中间层应用，NodeFox、ITier，将数据库集群做了划分和映射，查询的时候，依旧是针对单张表进行SQL查询，中间件分解 查询SQL，
并行地去多台数据库查询数据并合并，这也是高效并行IO的例子。
