Worker threads memungkinkan Node menjalankan JavaScript pada thread terpisah dengan parallelisme sejati — menyelesaikan keterbatasan terbesar Node: pekerjaan CPU-intensive memblokir single main thread (dan dengan demikian semua permintaan). Gunakan untuk komputasi berat, bukan untuk I/O (yang event loop sudah tangani secara efisien).
app.(, {
result = ();
res.(result);
});
Node menjalankan JS anda pada satu thread. Komputasi sinkron yang panjang memblokir semuanya — event loop tidak dapat memproses permintaan lain hingga selesai. Worker threads memindahkan pekerjaan itu dari main thread.
// 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 berjalan secara independen; main thread terus melayani permintaan dan mendapatkan hasilnya melalui pesan saat selesai.
✓ 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
Aturannya: workers untuk CPU-bound, event loop untuk I/O-bound.
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 mengatasi kelemahan inti Node — tugas CPU-bound memblokir single-threaded event loop dan membekukan semua permintaan bersamaan.
Mengetahui cara memindahkan komputasi berat ke worker (menjaga main thread tetap responsif), dan yang terpenting kapan menggunakannya (hanya CPU-bound, tidak pernah untuk I/O), adalah yang memungkinkan layanan Node menangani pemrosesan berat sesekali tanpa mengorbankan konkurensi yang membuat Node berharga.
Untuk pooling workers dalam produksi, perpustakaan seperti Piscina mengelola thread pool secara efisien.