वर्कर थ्रेड्स Node को अलग थ्रेड्स पर JavaScript चलाने देते हैं और सच्ची समानता के साथ — Node की सबसे बड़ी सीमा को हल करते हैं: CPU-गहन कार्य मुख्य थ्रेड को अवरुद्ध करता है (और इसलिए सभी अनुरोध)। उन्हें भारी गणना के लिए उपयोग करें, I/O के लिए नहीं (जिसे event loop पहले से ही कुशलता से संभालता है)।
app.(, {
result = ();
res.(result);
});
Node आपके JS को एक थ्रेड पर चलाता है। लंबी सिंक्रोनस गणना सब कुछ को अवरुद्ध करती है — event loop अन्य अनुरोधों को तब तक संसाधित नहीं कर सकता जब तक यह समाप्त न हो जाए। वर्कर थ्रेड्स वह कार्य मुख्य थ्रेड से दूर ले जाते हैं।
// 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
वर्कर स्वतंत्र रूप से चलता है; मुख्य थ्रेड अनुरोधों को सेवा देना जारी रखता है और पूर्ण होने पर संदेश के माध्यम से परिणाम प्राप्त करता है।
✓ 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
नियम: CPU-बाउंड के लिए वर्कर्स, I/O-बाउंड के लिए 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
वर्कर थ्रेड्स Node की मुख्य कमजोरी को संबोधित करते हैं — CPU-बाउंड कार्य एकल-थ्रेडेड event loop को अवरुद्ध करते हैं और सभी समवर्ती अनुरोधों को फ्रीज कर देते हैं।
भारी गणना को वर्कर को स्थानांतरित करने के लिए जानना (मुख्य थ्रेड को प्रतिक्रियाशील रखना), और महत्वपूर्ण रूप से कब उन्हें उपयोग करना है (केवल CPU-बाउंड, कभी I/O के लिए नहीं), यह है जो एक Node सेवा को अनुमति देता है कि वह कभी-कभी भारी प्रसंस्करण को संभाल सके बिना समवर्ती को बलिदान किए जो Node को मूल्यवान बनाता है।
उत्पादन में वर्कर्स को पूल करने के लिए, Piscina जैसी लाइब्रेरी एक थ्रेड पूल को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करती है।