Hogyan valósítható meg a feladatok párhuzamos feldolgozása nagy adatvolumen esetén a sorban?

A Node.js-ben a nagy adatmennyiséggel rendelkező feladatok párhuzamos feldolgozásához több megközelítés is alkalmazható:

1. Klaszterezés (Cluster modul) — több Node.js folyamat indítása, amelyek párhuzamosan dolgoznak fel feladatokat. Minden folyamat a közös sorból kap feladatokat.

2. Külső üzenetsorok (pl. RabbitMQ, Redis, Kafka) — a feladatokat sorba helyezik, és több munkás (folyamat vagy szolgáltatás) párhuzamosan olvassa és dolgozza fel a feladatokat.

3. Worker Threads — a Node.js egy folyamatán belüli szálak használata CPU-intenzív feladatok párhuzamos végrehajtására.

Példa klaszterrel:

const cluster = require('cluster');
const numCPUs = require('os').cpus().length;

if (cluster.isMaster) {
  for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
    cluster.fork();
  }
} else {
  // A sorból származó feladatok feldolgozó kód
  process.on('message', (task) => {
    // task feldolgozása
  });
}

Így a feladatfeldolgozást skálázhatjuk, elosztva a terhelést több folyamat vagy szál között.