我正在試驗 Node.js集群功能和PM2，這是我用于測驗的小腳本：
// server.js
import { createServer } from 'http'
const { pid } = process
const server = createServer((req, res) => {
res.end(`Hello from ${pid}`)
})
server.listen('8080', () => console.log(`Started at ${pid}`))
我使用wrk進行負載測驗：
wrk -c 200 -d 10 -t 4 http://localhost:8080
我使用 PM2 啟動server.js和 wrk 執行負載測驗，為每個測驗添加一個正在運行的服務實體。結果如下：
server.js with 1 instance --> Requests/sec: 46139.15
server.js with 2 instances --> Requests/sec: 89343.35
server.js with 3 instances --> Requests/sec: 124294.58
server.js with 4 instances --> Requests/sec: 137826.08
server.js with 5 instances --> Requests/sec: 134193.62
server.js with 12 instances --> Requests/sec: 123073.60
（所有操作都在我的本地機器上執行，這是一臺帶有 Intel i9-9900K（16 邏輯核心）@ 3.60GHz CPU 的 iMac）
可以看到，從 4 個實體開始，性能提升越來越小。并且從5個實體的實驗開始，性能反而下降（我可以確認此時網路負載沒有達到最大值，與1GB/s的網卡容量相比，只有65MB/s）。
另一個奇怪的行為是，隨著實體數量的增加，測驗時cpu使用率也增加，但性能如上文所述。
所以我的問題是：為什么當實體達到 5 時性能下降？似乎添加實體不再提高性能。
uj5u.com熱心網友回復：
由于您的服務器并沒有真正做太多 CPU 密集型的事情，因此您可能根本不受 CPU 限制（而且您的 CPU 使用率低也意味著這一點）。在達到 CPU 限制之前，您可能會受到網路限制或其他一些瓶頸。因此，當您添加超出某個級別的 CPU 時，您看不到任何好處。
如果您向請求處理程式添加一個 100 毫秒的自旋回圈以創建實際的 CPU 負載，您可能會看到非常不同的結果，并且添加更多的 CPU 應該會顯示出更多的好處。請記住，更多 CPU 僅在您實際受 CPU 限制時才有幫助。
另外，請記住，對于您的處理器，您有 8 個超執行緒的真實內核，看起來有 16 個內核，額外的 8 個實際上只是“更高效”的執行緒。如果您沒有進行大量執行緒背景關系切換，那么那些額外的 8 個虛擬 CPU 可能不會提供任何真正的好處。
并且，當客戶端負載在不同的主機上并且您實際使用網路發送/接收請求時，對您的服務器配置進行最準確的測驗。本地主機請求實際上并不通過網路。
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