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本文作者: 苏洋

创建时间: 2021年11月26日
统计字数: 15696字
阅读时间: 32分钟阅读
本文链接: https://soulteary.com/2021/11/26/intensive-computing-with-wasm-part-1.html

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# 借助 WASM 进行密集计算：入门篇

在[《使用 Docker 和 Golang 快速上手 WebAssembly》](https://soulteary.com/2021/11/21/use-docker-and-golang-to-quickly-get-started-with-webassembly.html)一文中，我介绍了如何制作符合 WASI 接口标准的通用 WASM，以及如何在几种不同的场景下进行程序调用。

本篇文章将延续前文，聊聊在如何借助 WASM 增强 Golang、Node.js ，进行更高效的密集计算。

## 写在前面

或许有读者会说，既然使用 Golang 又何必使用 Node.js，差不多的代码实现场景，两者性能根本不在一个数量级，比较起来不够客观。但其实，完全没有必要做这样的语言对立，除了两种语言的绝对的性能区别之外，或许我们也应该关注下面的事情：

在相同的计算场景下，如果分别以两种语言自身的实现方式为基准，配合 WASM 进行业务实现，**是否有可能在：程序执行效率、程序分发内容安全、插件生态上产生更好的变化呢？**

以及，我们可以脑洞更大一些，两种语言是否可以通过 WASM 的方式进行生态整合，让丰富的 Node / NPM 生态，灵活的 JavaScript 应用和严谨高效的 Golang 产生化学反应呢？


在开始本文之前，我先来说几个让人意外的观察结论（具体数据可以参考文末表格）：

- 如果说 Go 在使用 WASM 的模式下，普遍执行速度并不会比“原生”差多少，甚至在个别场景下，执行速度还比原生快，你是否会感到诧异？

- 如果说原本 Node 多进程/线程的执行速度落后相同功能的 Golang 程序 200%，在不进行极端优化的场景下，仅仅是通过引入 WASM，就能让差距缩小到 100%。

- 甚至在一些情况下，你会发现 Node + WASM 的性能和 Go 最佳的表现其实差距可以从 300% 缩短到接近 30%。

如果你觉得意外，但是又好奇，不妨跟随文章自己亲自来试一试。

测试环境中的几种程序，**为了模拟最糟糕的情况**，均采用 CLI 一次性触发执行的方式来收集结果，减少 Go 语言运行时的 GC 优化、或者 Node 在运行过程中的 JIT 优化，以及字节码缓存带来的有益帮助。

## 前置准备

在开始折腾之旅之前，我们首先需要准备环境。为了保障程序运行和测试的结果尽量客观，我们统一使用同一台机器，并且准备相同的容器环境，并将容器可以使用的 CPU 资源数量限制小一些，为宿主机预留一些资源，确保测试的机器不会出现 CPU 不足的状况。

关于构建程序使用的方式和容器环境，可以参考前一篇文章的“[环境准备](https://soulteary.com/2021/11/21/use-docker-and-golang-to-quickly-get-started-with-webassembly.html#%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%87%86%E5%A4%87-1)”，为了节约篇幅，就不多赘述了。

下面是各种依赖和组件的版本。

```bash
# go version
go version go1.17.3 linux/amd64

# node --version
v17.1.0

# wasmer --version
wasmer 2.0.0

#tinygo version
tinygo version 0.21.0 linux/amd64 (using go version go1.17.3 and LLVM version 11.0.0)
```

## 准备 WASM 程序

为了更好的模拟和进行结果对比，我们需要一个计算时间比较久的“活儿”，“斐波那契数列”就是一个不错的选择，尤其是没有进行动态规划优化的“基础版”。

### 约定模拟密集计算的场景

这里为了方便程序性能对比，我们统一让程序针对斐波那契数列的第40位（大概1亿多的一个整数）进行快速的重复计算。

为了保证容器内的 CPU 充分使用，结果相对客观，程序一律使用“并行计算”的方式来进行数值计算。

### 使用 Go 编写 具备 WASI 标准接口的 WASM 程序

如果将上面的需求进行翻译，仅实现斐波那契数列的计算。那么使用 Go 不做任何算法优化的话，纯计算函数的实现，代码大概会类似下面：

```go
package main

func main() {}

//export fibonacci
func fibonacci(n uint) uint {
	if n == 0 {
		return 0
	} else if n == 1 {
		return 1
	} else {
		return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
	}
}
```

将上面的内容保存为 `wasm.go`，参考上篇文章中提到的编写[通用的 WASI 程序](https://soulteary.com/2021/11/21/use-docker-and-golang-to-quickly-get-started-with-webassembly.html#%E7%BC%96%E5%86%99%E9%80%9A%E7%94%A8%E7%9A%84-wasi-%E7%A8%8B%E5%BA%8F)，执行 `tinygo build --no-debug -o module.wasm -wasm-abi=generic -target=wasi wasm.go`。

我们将会顺利的得到一个编译好的、通用的 WASM 程序，用于稍后的程序测试中。

## 编写 Go 语言基准版程序

虽然我们已经得到了 WASM 程序，但是为了直观的比较，我们还是需要一个完全使用 Go 实现基础版的程序：

```go
package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

func fibonacci(n uint) uint {
	if n == 0 {
		return 0
	} else if n == 1 {
		return 1
	} else {
		return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
	}
}

func main() {
	start := time.Now()
	n := uint(40)
	fmt.Println(fibonacci(n))
	fmt.Printf("🎉 都搞定了，用时：%v \n", time.Since(start).Milliseconds())
}
```

将上面的代码保存为 `base.go`，然后执行 `go run base.go`，将会看到类似下面的结果：

```go
102334155
🎉 都搞定了，用时：574
```

如果你想追求绝对的性能，可以进行 `go build base.go`，然后执行 `./base`，不过因为代码实在是太简单了，从输出结果来看，性能差异并不大。

基础计算功能搞定后，我们来简单调整代码，让代码具备并行计算的能力：

```go
package main

import (
	"fmt"
	"os"
	"runtime"
	"strconv"
	"time"
)

func fibonacci(n uint) uint {
	if n == 0 {
		return 0
	} else if n == 1 {
		return 1
	} else {
		return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
	}
}

func calc(n uint, ch chan string) {
	ret := fibonacci(n)
	msg := strconv.FormatUint(uint64(ret), 10)
	fmt.Println(fmt.Sprintf("📦 收到结果 %s", msg))
	ch <- msg
}

func main() {
	numCPUs := runtime.NumCPU()
	n := uint(40)
	ch := make(chan string, numCPUs)

	fmt.Printf("🚀 主进程上线 #ID %v\n", os.Getpid())

	start := time.Now()

	for i := 0; i < numCPUs; i++ {
		fmt.Printf("👷 分发计算任务 #ID %v\n", i)
		go calc(n, ch)
	}

	for i := 0; i < numCPUs; i++ {
		<-ch
	}

	fmt.Printf("🎉 都搞定了，用时：%v \n", time.Since(start).Milliseconds())
}
```

将代码保存为 `full.go`，然后执行 `go run full.go`，将会看到类似下面的结果：

```go
🚀 主进程上线 #ID 2248
👷 分发计算任务 #ID 0
👷 分发计算任务 #ID 1
👷 分发计算任务 #ID 2
👷 分发计算任务 #ID 3
👷 分发计算任务 #ID 4
👷 分发计算任务 #ID 5
👷 分发计算任务 #ID 6
👷 分发计算任务 #ID 7
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
🎉 都搞定了，用时：658
```

**是不是有一丝性价比的味道**，前面一次计算结果接近 600 毫秒，这次并发8个（受限于 Docker 环境资源限制）计算，也就 650 毫秒。

## 编写 Go 语言调用 WASM 程序

```go
package main

import (
	"fmt"
	"os"
	"runtime"
	"time"

	"io/ioutil"

	wasmer "github.com/wasmerio/wasmer-go/wasmer"
)

func main() {
	wasmBytes, _ := ioutil.ReadFile("module.wasm")
	store := wasmer.NewStore(wasmer.NewEngine())
	module, _ := wasmer.NewModule(store, wasmBytes)

	wasiEnv, _ := wasmer.NewWasiStateBuilder("wasi-program").Finalize()
	GenerateImportObject, err := wasiEnv.GenerateImportObject(store, module)
	check(err)

	instance, err := wasmer.NewInstance(module, GenerateImportObject)
	check(err)

	wasmInitial, err := instance.Exports.GetWasiStartFunction()
	check(err)
	wasmInitial()

	fibonacci, err := instance.Exports.GetFunction("fibonacci")
	check(err)

	numCPUs := runtime.NumCPU()
	ch := make(chan string, numCPUs)

	fmt.Printf("🚀 主进程上线 #ID %v\n", os.Getpid())

	start := time.Now()

	for i := 0; i < numCPUs; i++ {
		fmt.Printf("👷 分发计算任务 #ID %v\n", i)

		calc := func(n uint, ch chan string) {
			ret, _ := fibonacci(n)
			msg := fmt.Sprintf("%d", ret)
			fmt.Println(fmt.Sprintf("📦 收到结果 %s", msg))
			ch <- msg
		}

		go calc(40, ch)
	}

	for i := 0; i < numCPUs; i++ {
		<-ch
	}

	fmt.Printf("🎉 都搞定了，用时：%v \n", time.Since(start).Milliseconds())

}

func check(e error) {
	if e != nil {
		panic(e)
	}
}
```

将代码保存为 `wasi.go` ，执行 `go run wasi.go`，会得到类似下面的结果：

```go
🚀 主进程上线 #ID 3198
👷 分发计算任务 #ID 0
👷 分发计算任务 #ID 1
👷 分发计算任务 #ID 2
👷 分发计算任务 #ID 3
👷 分发计算任务 #ID 4
👷 分发计算任务 #ID 5
👷 分发计算任务 #ID 6
👷 分发计算任务 #ID 7
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
🎉 都搞定了，用时：595
```

多执行几次，你会发现相比较完全使用 Go 实现的程序，多数执行结果居然会更快一些，极限的情况，也不过是差不多快。**是不是性价比的味道又来了**。（不过为了保证客观，文末会附带多次计算结果）

## 使用 Node 编写基准版程序（Cluster模式）

相同的代码如果使用 Node.js 来实现，行数会稍微多一点。

虽然程序文件名叫啥都行，但是为了能在 `CLI` 执行上偷懒，就管它叫 `index.js` 吧：

```js
const cluster = require('cluster');
const { cpus } = require('os');
const { exit, pid } = require('process');

function fibonacci(num) {
  if (num === 0) {
    return 0;
  } else if (num === 1) {
    return 1;
  } else {
    return fibonacci(num - 1) + fibonacci(num - 2);
  }
}


const numCPUs = cpus().length;

if (cluster.isPrimary) {
  let dataStore = [];
  const readyChecker = () => {
    if (dataStore.length === numCPUs) {
      console.log(`🎉 都搞定了，用时：${new Date - start}`);
      exit(0);
    }
  }

  console.log(`🚀 主进程上线 #ID ${pid}`);
  const start = new Date();

  for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
    cluster.fork();
  }

  cluster.on('online', (worker) => {
    console.log(`👷 分发计算任务 #ID ${worker.id}`);
    worker.send(40);
  });

  const messageHandler = function (msg) {
    console.log("📦 收到结果", msg.ret)
    dataStore.push(msg.ret);
    readyChecker()
  }

  for (const id in cluster.workers) {
    cluster.workers[id].on('message', messageHandler);
  }

} else {
  process.on('message', (msg) => {
    process.send({ ret: fibonacci(msg) });
  });
}
```

保存好文件，执行 `node .` ，程序输出内容会类似下面这样：

```js
🚀 主进程上线 #ID 2038
👷 分发计算任务 #ID 1
👷 分发计算任务 #ID 2
👷 分发计算任务 #ID 3
👷 分发计算任务 #ID 4
👷 分发计算任务 #ID 7
👷 分发计算任务 #ID 5
👷 分发计算任务 #ID 6
👷 分发计算任务 #ID 8
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
🎉 都搞定了，用时：1747
```

目前来看，执行时间差不多是 Go 版程序的 3 倍，不过往好处想，可提升空间应该也非常大。

## 使用 Node 编写基准版程序（Worker Threads）

当然，每当提到 Node.js `Cluster` 的时候，就不免会有人说 `Cluster` 数据交换效率低、比较笨重，所以我们同样测试一把 `Worker Threads`。

其实从 Node.js 12.x LTS 开始，Node 就具备了 [Worker Threads](https://nodejs.org/api/worker_threads.html) 的能力。关于如何使用 Node.js 的 `Worker Treads` ，以及循序渐进的理解如何使用 `SharedArrayBuffer`，可以参考这篇文章[《How to work with worker threads in NodeJS》](https://livecodestream.dev/post/how-to-work-with-worker-threads-in-nodejs/)，本文就不做基础展开了。考虑到我们模拟的是极限糟糕的情况，所以这里也不必使用 `node-worker-threads-pool` 之类的三方库，对 threads 做 pool 化了。（实测几乎没差别）

将上面 Cluster 版本的代码简单调整，我们可以得到类似下面的代码，不同的是，为了书写简单，我们这次需要拆分为两个文件：

```js
const { Worker } = require("worker_threads");
const { cpus } = require('os');
const { exit } = require('process');

let dataStore = [];

const readyChecker = () => {
    if (dataStore.length === numCPUs) {
        console.log(`🎉 都搞定了，用时：${new Date - start}`)
        exit(0);
    }
}

const num = [40];
const sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * num.length);
const sharedArray = new Int32Array(sharedBuffer);
Atomics.store(sharedArray, 0, num);

const numCPUs = cpus().length;

console.log(`🚀 主进程上线 #ID ${process.pid}`);

const start = new Date();

for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
    const worker = new Worker("./worker.js");

    worker.on("message", msg => {
        console.log("📦 收到结果", msg.ret)
        dataStore.push(msg.ret);
        readyChecker()
    });

    console.log(`👷 分发计算任务`);
    worker.postMessage({ num: sharedArray });
}
```

可以考虑换个目录，先将上面的内容同样保存为 `index.js`。我们继续来完成 `worker.js` 的内容。

```js
const { parentPort } = require("worker_threads");

function fibonacci(num) {
    if (num === 0) {
        return 0;
    } else if (num === 1) {
        return 1;
    } else {
        return fibonacci(num - 1) + fibonacci(num - 2);
    }
}

parentPort.on("message", data => {
    parentPort.postMessage({ num: data.num, ret: fibonacci(data.num) });
});
```

在文件都保存就绪后，执行 `node .` 同样可以看到类似下面的输出：

```js
🚀 主进程上线 #ID 2190
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
🎉 都搞定了，用时：1768
```

这里应该是因为**交换的数据量**比较少，所以执行时间其实和 `Cluster` 版本差不多。

## 使用 Node 调用 WASM 程序（Cluster）

简单调整上文中的 Cluster 模式的代码，来实现一个能够使用 WASM 进行计算的程序：

```js
const { readFileSync } = require('fs');
const { WASI } = require('wasi');
const { argv, env } = require('process');

const cluster = require('cluster');
const { cpus } = require('os');
const { exit, pid } = require('process');

const numCPUs = cpus().length;

if (cluster.isPrimary) {
    let dataStore = [];
    const readyChecker = () => {
        if (dataStore.length === numCPUs) {
            console.log(`🎉 都搞定了，用时：${new Date - start}`);
            exit(0);
        }
    }

    console.log(`🚀 主进程上线 #ID ${pid}`);
    const start = new Date();

    for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
        cluster.fork();
    }

    cluster.on('online', (worker) => {
        console.log(`👷 分发计算任务 #ID ${worker.id}`);
        worker.send(40);
    });

    const messageHandler = function (msg) {
        console.log("📦 收到结果", msg.ret)
        dataStore.push(msg.ret);
        readyChecker()
    }

    for (const id in cluster.workers) {
        cluster.workers[id].on('message', messageHandler);
    }

} else {

    process.on('message', async (msg) => {
        const wasi = new WASI({ args: argv, env });
        const importObject = { wasi_snapshot_preview1: wasi.wasiImport };
        const wasm = await WebAssembly.compile(readFileSync("./module.wasm"));
        const instance = await WebAssembly.instantiate(wasm, importObject);
        wasi.start(instance);
        const ret = await instance.exports.fibonacci(msg)
        process.send({ ret });
    });
}
```

将内容保存为 `index.js` 后，执行 `node --experimental-wasi-unstable-preview1 .` 后，会看到类似下面的输出结果：

```js
🚀 主进程上线 #ID 2338
(node:2338) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
👷 分发计算任务 #ID 1
👷 分发计算任务 #ID 3
👷 分发计算任务 #ID 2
👷 分发计算任务 #ID 5
👷 分发计算任务 #ID 6
👷 分发计算任务 #ID 8
👷 分发计算任务 #ID 4
👷 分发计算任务 #ID 7
(node:2345) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2346) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2360) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2350) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2365) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2377) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2371) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2354) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
🎉 都搞定了，用时：808
```

**是不是再次嗅到了一丝真香的味道**。在几乎不需要怎么费劲的情况下，简单调整下代码，执行效率比不使用 WASM 少了一半的时间，甚至在降低了一个数量级之后，如果继续优化、以及让程序持续的运行，或许甚至能够无限趋近于 Go 版本实现的程序的性能。

## 使用 Node 调用 WASM 程序（Worker Threads）

为了让我们的代码保持简单，我们可以将程序拆分为三个部分：入口程序、Worker程序、WASI 调用程序。还是先来实现入口程序 `index.js`：

```js
const { Worker } = require("worker_threads");
const { cpus } = require('os');
const { exit, pid } = require('process')

let dataStore = [];

const readyChecker = () => {
    if (dataStore.length === numCPUs) {
        console.log(`🎉 都搞定了，用时：${new Date - start}`);
        exit(0);
    }
}

const num = [40];
const sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * num.length);
const sharedArray = new Int32Array(sharedBuffer);
Atomics.store(sharedArray, 0, num);

const numCPUs = cpus().length;
console.log(`🚀 主进程上线 #ID ${pid}`);

const start = new Date();

for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
    const worker = new Worker("./worker.js");

    worker.on("message", msg => {
        console.log("📦 收到结果", msg.ret)
        dataStore.push(msg.ret);
        readyChecker()
    });

    console.log(`👷 分发计算任务`);
    worker.postMessage({ num: sharedArray });
}
```

接着实现 `worker.js` 部分：

```js
const { parentPort } = require("worker_threads");
const wasi = require("./wasi");

parentPort.on("message", async (msg) => {
    const instance = await wasi();
    const ret = await instance.exports.fibonacci(msg.num)
    parentPort.postMessage({ ret });
});
```

最后来实现新增的 `wasi.js` 部分：

```js
const { readFileSync } = require('fs');
const { WASI } = require('wasi');
const { argv, env } = require('process');

module.exports = async () => {
    const wasi = new WASI({ args: argv, env });
    const importObject = { wasi_snapshot_preview1: wasi.wasiImport };
    const wasm = await WebAssembly.compile(readFileSync("./module.wasm"));
    const instance = await WebAssembly.instantiate(wasm, importObject);
    wasi.start(instance);
    return instance;
};
```

将文件都保存好之后，执行 `node .` 可以看到类似上面 Cluster 版本的运行输出：

```js
🚀 主进程上线 #ID 2927
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
👷 分发计算任务
(node:2927) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2927) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2927) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2927) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2927) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2927) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2927) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
(node:2927) ExperimentalWarning: WASI is an experimental feature. This feature could change at any time
(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
📦 收到结果 102334155
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🎉 都搞定了，用时：825
```

和分别使用 Cluster 和 Threads 实现基准版程序一样，执行时间也是差不多的。


## 对上述程序进行批量测试

为了让结果更客观，我们来编写一个小程序，让上面的程序分别重复执行 100 遍，并剔除表现最好和最糟糕的情况，取平均值。

先来实现一个简单的程序，代替我们的手动执行，针对不同的程序目录执行不同的命令，收集 100 次程序运行数据：

```js
const { execSync } = require('child_process');
const { writeFileSync } = require('fs');
const sleep = (ms) => new Promise((res) => setTimeout(res, ms));

const cmd = './base';
const cwd = '../go-case';
const file = './go-base.json';

let data = [];

(async () => {
    for (let i = 1; i <= 100; i++) {
        console.log(`⌛️ 正在收集 ${i} 次结果`)
        const stdout = execSync(cmd, { cwd }).toString();
        const words = stdout.split('\n').filter(n => n && n.includes('搞定'))[0];
        const time = Number(words.match(/\d+/)[0]);
        data.push(time)
        await sleep(100);
    }
    writeFileSync(file, JSON.stringify(data))
})();
```

程序执行之后的输出会类似下面这样：

```js
⌛️ 正在收集 1 次结果
⌛️ 正在收集 2 次结果
⌛️ 正在收集 3 次结果
...
⌛️ 正在收集 100 次结果
```

在数据采集完毕之后，我们来编写一个更简单的程序，来查看程序运行的极端情况，以及排除掉极端情况后的平均值。（其实还应该跑个分布，不过偷懒就不做啦，感兴趣的同学可以试试看，会有惊喜）

```js
const raw = require('./data.json').sort((a, b) => a - b);
const body = raw.slice(1,-1);

const sum = body.reduce((x,y)=>x+y, 0);
const average = Math.floor(sum / body.length);

const best = raw[0];
const worst = raw[raw.length-1];

console.log('最佳',best);
console.log('最差',worst);
console.log('平均', average);
```

## 测试结果

前文提到，本次测试可以看作上述程序在非常受限制的情况下的比较差的数据。

因为这次我没有使用云服务器，而是使用笔记本上的本地容器，所以在持续运行过程中，由于多次密集计算，会导致设备的发热。存在因为温度导致计算结果放大的情况，**如果你采取云端设备进行测试，数值结果应该会比较漂亮**。

| 类型 | 最佳 | 最差 | 平均 |
| --- | --- | --- | --- |
| Go | 574 | 632 | 586 |
| Go + WASM | 533 | 800 | 610 |
| Node Cluster | 1994 | 3054 | 2531 |
| Node Threads | 1997 | 3671 | 2981 |
| Node Cluster + WASM | 892 | 1694 | 1305 |
| Node Threads + WASM | 887 | 2160 | 1334 |

但是总体而言，趋势还是很明显的，或许足够支撑我们在一些适合的场景下，采取 WASM + Node 或者 WASM + GO 的方式来进行混合开发了。

## 最后

如果说上一篇文章目的在于让想要折腾 WASM 的同学快速上手，那么这篇文章，希望能够帮助到“犹豫是否采用轻量异构方案”的同学，并给出最简单的实战代码。

因为非常多的客观原因，WASM 的发展和推广或许会和 Docker 一般，非常的慢热。在 2021 年的末尾，我们看到了 Docker 已经爆发出来的巨大能量。

如果你愿意保持开放心态，如同七八年前，对待 Docker 一样的来看待 WASM，相信这个轻量的、标准化的、异构的解决方案应该能为你和你的项目带来非常多的不同。


君子以文会友，以友辅仁。

--EOF