Worker threads Node কে আলাদা threads-এ JavaScript চালাতে দেয় প্রকৃত সমান্তরালতা সহ — Node এর বৃহত্তম সীমাবদ্ধতার সমাধান: CPU-নিবিড় কাজ একক মূল thread কে অবরুদ্ধ করা (এবং এইভাবে সমস্ত অনুরোধ)। ভারী গণনার জন্য সেগুলি ব্যবহার করুন, I/O-এর জন্য নয় (যা event loop ইতিমধ্যে দক্ষতার সাথে পরিচালনা করে)।
app.(, {
result = ();
res.(result);
});
Node আপনার JS কে একটি thread-এ চালায়। একটি দীর্ঘ synchronous গণনা সবকিছু অবরুদ্ধ করে — event loop অন্যান্য অনুরোধ প্রক্রিয়া করতে পারে না যতক্ষণ না এটি শেষ হয়। Worker threads সেই কাজকে মূল thread থেকে সরিয়ে দেয়।
// main.js
import { Worker } from "worker_threads";
function runHeavyTask(data) {
return new Promise((resolve, reject) => {
const worker = new Worker("./worker.js", { workerData: data }); // runs on a NEW thread
worker.on("message", resolve); // receive the result
worker.on("error", reject);
worker.on("exit", (code) => { if (code !== 0) reject(new Error(`exit ${code}`)); });
});
}
// the main thread stays free to handle other requests while this runs
const result = await runHeavyTask({ numbers: [...] });
// worker.js — runs in parallel, on its own thread
import { workerData, parentPort } from "worker_threads";
const result = expensiveComputation(workerData); // doesn't block the main thread
parentPort.postMessage(result); // send the result back
worker স্বাধীনভাবে চলে; মূল thread অনুরোধ পরিবেশন অব্যাহত রাখে এবং সম্পন্ন হলে একটি বার্তার মাধ্যমে ফলাফল পায়।
✓ USE for CPU-bound work: image/video processing, encryption, compression,
big data parsing, complex calculations, ML inference
✗ DON'T use for I/O (DB, files, HTTP) — the async event loop already handles
that efficiently; a worker would add overhead for no benefit
নিয়ম: CPU-bound-এর জন্য workers, I/O-bound-এর জন্য event loop।
worker_threads → share memory (efficient data passing), in-process threads — CPU work
child_process → separate OS processes, run other programs — heavier isolation
cluster → fork the whole server across CPUs — scale request handling
Worker threads Node-এর মূল দুর্বলতা সমাধান করে — CPU-bound কাজ একক-threaded event loop কে অবরুদ্ধ করে এবং সমস্ত সমসাময়িক অনুরোধকে হিমায়িত করে।
ভারী গণনা একটি worker-এ স্থানান্তর করার জন্য জানা (মূল thread প্রতিক্রিয়াশীল রাখা), এবং গুরুত্বপূর্ণভাবে কখন সেগুলি ব্যবহার করতে হবে (শুধুমাত্র CPU-bound, কখনই I/O-এর জন্য নয়), একটি Node সেবাকে প্রতিক্রিয়াশীলতা ত্যাগ করে ছাড়াই মাঝে মাঝে ভারী প্রক্রিয়াকরণ পরিচালনা করতে সক্ষম করে যা Node মূল্যবান করে তোলে।
উৎপাদনে workers পুলিং-এর জন্য, Piscina-এর মতো libraries একটি thread pool দক্ষভাবে পরিচালনা করে।