软件及功能：
| 软件 | 功能 |
| Nginx | 负责反向代理和负载均衡 |
| Nodejs | 前端代码 |
| JDK+Tomcat | Java后端代码 |
| Mysql | 数据库服务 |
| MongoDB | 客户表单工作流数据库服务 |
| Redis | TOKEN认证及缓存 |
测试服务器信息：
| IP | 服务器 | CPU | 内存 | 空间 |
| 192.168.1.11 | NGINX+NODEJS+TOMCAT | 8 | 16 | 120G |
| 192.168.1.12 | MYSQL | 4 | 8 | 120G |
| 192.168.1.13 | MONGODB+REDIS | 4 | 8 | 120G |
| 192.168.1.14 | NODEJS | 8 | 16 | 120G |
测试工具：
LOADRUNNER+JMC 配合LINUX系统工具
测试情况：
为了更清楚的了解该系统的平静点，对整个系统进行不同情况的性能测试。
测试过程如下：
1：采用4核CPU配置资源进行测试 （JVM调节为4G固定内存 永久代512M）
经测试在NODEJS未开启CLUSTER时，TPS为20左右，CPU占用率约65%(其中TOMCAT占用约27%）内存：三台机均有剩余，MYSQL MONGO+REDIS使用率极低 连接数：NODEJS约200,MYSQL约30 MONGODB约30低。
从如上结果看：NODEJS不开启CLUSTER不能充分利用CPU，TPS过低。
2：采用8核CPU16G内存进行测试 （JVM调节为4G固定内存 永久代512M）
经测试在NODEJS未开启CLUSTER时，TPS为33左右，CPU占用率约60%(其中TOMCAT占用约27%）内存：三台机均有剩余，MYSQL MONGO+REDIS使用率极低 连接数：NODEJS约200,MYSQL约30 MONGODB约30低。
从如上结果看：NODEJS不开启CLUSTER不能充分利用CPU，TPS过低。
3：采用8核CPU16G内存进行测试（JVM调节为4G固定内存 永久代512M）
NODEJS开启CLUSTER为MAX，TPS为80左右，CPU占用率约92%(其中TOMCAT占用约27%）内存：三台机均有剩余，MYSQL MONGO+REDIS使用率极低 连接数：NODEJS约900,MYSQL约200 MONGODB约230低。
4：采用8核CPU16G内存进行测试 （JVM调节为4G固定内存 永久代512M）
NODEJS开启CLUSTER为4，TPS为80左右，CPU占用率约76%(其中TOMCAT占用约27%）内存：三台机均有剩余，MYSQL MONGO+REDIS使用率极低 连接数：NODEJS约900,MYSQL约200 MONGODB约230低。
5：将NODEJS单独划分到另外一台机，采用同样压力测试
NODEJS开启CLUSTER为8，TPS为80左右，CPU占用率约83%(其中TOMCAT占用约27%）内存：三台机均有剩余，MYSQL MONGO+REDIS使用率极低 连接数：NODEJS约900,MYSQL约200 MONGODB约230低。
6：NGINX开启负载均衡
采用两台机安装NODE方式（其中Nginx+NODEJS+TOMCAT一台，NODEJS单独一台）
和TOMCAT在同一台的NODE开启CLUSETER为4：单独NODEJS开启CLUSTER为MAX，TPS为85左右，CPU占用率约70%(其中TOMCAT占用约27%）内存：三台机均有剩余，MYSQL MONGO+REDIS使用率极低 连接数：NODEJS约900,MYSQL约200 MONGODB约230低。
7：NGINX开启负载均衡 （加压一倍进行测试）
采用两台机安装NODE方式（其中Nginx+NODEJS+TOMCAT一台，NODEJS单独一台）
和TOMCAT在同一台的NODE开启CLUSETER为4：单独NODEJS开启CLUSTER为MAX，TPS为110左右，CPU占用率约80%(其中TOMCAT占用约27%，但此时后端出现错误，因本次主要验证NODEJS性能，略去排查过程）内存：三台机均有剩余，MYSQL MONGO+REDIS使用率极低 连接数：NODEJS约900,MYSQL约200 MONGODB约230低。
总结：
从如上测试情况看，NODEJS为CPU密集型应用，性能和吞吐对CPU依赖严重，增加CPU核数后启用CLUSTER可以大大增加TPS.但并不是CLUSTER越多性能越优，本次测试采用8核的情况下CLUSTER为4 的情况下 在保障TPS最优情况下，CPU占用率最优。开启6 CLUSTER CPU会升高，TPS不变。4核CPU以上的CLUSTER CPU使用过高，会对其它软件和系统带来不稳定因素。以前曾看过一篇资料，NODEJS的CLUSTER开启后，会启动对应的进程，当采用单端口进入后，会有一个分配机制选择一个最优的进程提供相应，当进程过多的时候，选举过程会有消耗，这可能也是此次测试4CLUSTER比MAX 8CLUSTER 结果更理想的原因。另外如果NODEJS是连接数过多，这种情况，开启CLUSTER并不能有效缓解，还需要负载均衡才能有效分流连接数。生产环境不宜开启CLUSTER为MAX(需要留1到2核和系统和JAVA，以保障在某些情况下系统出问题的可能)
在开启负载均衡的测试中，原测试压力显然不够，测试压力增加至一倍，TPS也增加到110。此时后端报错，这说明开启负载均衡可以更好的充分利用2台机器的CPU资源。
结论：若要提高TPS，可增加CPU核数
一些个人关于NODEJS的优缺点总结（非摘抄）：
优点：
1.在少量业务逻辑的情况下，具有优异的性能，可支持高并发。响应延时理想。缺省部署较便捷（NODEJS+PM2）
2.启动速度快，重启时间短。
缺点：
1. NODEJS 在业务流和代码逻辑变得复杂时，性能下降严重，且易出现内存泄漏。（公司原有几个系统不同程度存在此问题，对CPU依赖严重，若部署于云上，多购入CPU内核会带来成本上升 ）
2. NODEJS模块成熟度及稳定性欠佳（NODE_MODULES）很多模块成熟度不如JAVA那么高，如REDIS集群插件早起性能不佳。另部分如GRUNT框架在遇到有调用失败后会触发重启，研发需要花大量时间排查问题。部分组件使用起来较麻烦如ORACLE连接等等，部分插件安装会导致更新系统GLIBC等包，或需要升级GCC及PYTHON，运维成本偏高。
3. NODEJS的问题解决方法网上较少（相较于JAVA PHP）
4. NODEJS+PM2在处理日志统一存储，需要进行若干设置。便利性欠佳。（缺省全局安装会将日志生成到/root/.pm2/下）
如上所述，对于大量业务逻辑且复杂度高的系统，不建议采用NODE开发。适合I/O密集型的应用，如在线多人聊天，多人在线小游戏，实时新闻之类的。不适合的场景有：cpu密集型的应用，如计算圆周率，视频解码等业务场景较多的。