在 Node.js 和 C++ 之间使用 Buffer 共享数据

使用 Node.js 开发的一个好处是简直能够在 JavaScript 和 原生 C++ 代码之间无缝切换 - 这要得益于 V8 的扩展 API。从 JavaScript 进入 C++ 的能力有时由处理速度驱动，但更多的情况是我们已经有 C++ 代码，而我们想要直接用 JavaScript 调用。

我们可以用（至少）两轴对不同用例的扩展进行分类 - （1）C++ 代码的运行时间，（2）C++ 和 JavaScript 之间数据流量。

CPU vs. 数据象限

大多数文档讨论的 Node.js 的 C++ 扩展关注于左右象限的不同。如果你在左象限（短处理时间），你的扩展有可能是同步的 - 意思是当调用时 C++ 代码在 Node.js 的事件循环中直接运行。

在这个场景中，扩展函数阻塞并等待返回值，意味着其他操作不能同时进行。在右侧象限中，几乎可以确定要用异步模式来设计附加组件。在一个异步扩展函数中，JavaScript 调用函数立即返回。调用代码向扩展函数传入一个回调，扩展函数工作于一个独立工作线程中。由于扩展函数没有阻塞，则避免了 Node.js 事件循环的死锁。

顶部和底部象限的不同时常容易被忽视，但是他们也同样重要。

V8 vs. C++ 内存和数据

如果你不了解如何写一个原生附件，那么你首先要掌握的是属于 V8 的数据（ 可以 通过 C++ 附件获取的）和普通 C++ 内存分配的区别。

当我们提到 “属于 V8 的”，指的是持有 JavaScript 数据的存储单元。

这些存储单元是可通过 V8 的 C++ API 访问的，但它们不是普通的 C++ 变量，因为他们只能够通过受限的方式访问。当你的扩展 可以 限制为只使用 V8 数据，它就更有可能同样会在普通 C++ 代码中创建自身的变量。这些变量可以是栈或堆变量，且完全独立于 V8。

在 JavaScript 中，基本类型（数字，字符串，布尔值等）是 不可变的 ，一个 C++ 扩展不能够改变与基本类型相连的存储单元。这些基本类型的 JavaScript 变量可以被重新分配到 C++ 创建的 新存储单元 中 - 但是这意味着改变数据将会导致 新 内存的分配。

在上层象限（少量数据传递），这没什么大不了。如果你正在设计一个无需频繁数据交换的附加组件，那么所有新内存分配的开销可能没有那么大。当扩展更靠近下层象限时，分配/拷贝的开销会开始令人震惊。

一方面，这会增大最高的内存使用量，另一方面，也会 损耗性能 。

在 JavaScript(V8 存储单元) 和 C++（返回）之间复制所有数据花费的时间通常会牺牲首先运行 C++ 赚来的性能红利！对于在左下象限（低处理，高数据利用场景）的扩展应用，数据拷贝的延迟会把你的扩展引用往右侧象限引导 - 迫使你考虑异步设计。

V8 内存与异步附件

在异步扩展中，我们在一个工作线程中执行大块的 C++ 处理代码。

异步扩展的中心思想是 你不能在事件循环线程外访问 V8 （JavaScript）内存 。这导致了新的问题。大量数据必须在工作线程启动前 从事件循环中 复制到 V8 内存之外，即扩展的原生地址空间中去。同样地，工作线程产生或修改的任何数据都必须通过执行事件循环（回调）中的代码拷贝回 V8 引擎。如果你致力于创建高吞吐量的 Node.js 应用，你应该避免花费过多的时间在事件循环的数据拷贝上。

Node.js Buffer 来救命

这里有两个相关的问题。

1. 当使用同步扩展时，除非我们不改变/产生数据，那么可能会需要花费大量时间在 V8 存储单元和老的简单 C++ 变量之间移动数据 - 十分费时。
2. 当使用异步扩展时，理想情况下我们应该尽可能减少事件轮询的时间。这就是问题所在 - 由于 V8 的多线程限制，我们 必须 在事件轮询线程中进行数据拷贝。

Node.js 里有一个经常会被忽视的特性可以帮助我们进行扩展开发 - Buffer 。 Nodes.js 官方文档 在此。

Buffer 类的实例与整型数组类似，但对应的是 V8 堆外大小固定，原始内存分配空间。

这不就是我们一直想要的吗 - Buffer 里的数据 并不存储在 V8 存储单元内 ，不受限于 V8 的多线程规则。这意味着可以通过异步扩展启动的 C++ 工作线程与 Buffer 进行交互。

Buffer 是如何工作的

Buffer 存储原始的二进制数据，可以通过 Node.js 的读文件和其他 I/O 设备 API 访问。

借助 Node.js 文档里的一些例子，可以初始化指定大小的 buffer，指定预设值的 buffer，由字节数组创建的 buffer 和 由字符串创建的 buffer。

// 10 个字节的 buffer：const buf1 = Buffer.alloc(10);
// 10 字节并初始化为 1 的 buffer：const buf2 = Buffer.alloc(10, 1);
//包含 [0x1, 0x2, 0x3] 的 buffer：const buf3 = Buffer.from([1, 2, 3]);
// 包含 ASCII 字节 [0x74, 0x65, 0x73, 0x74] 的 buffer：const buf4 = Buffer.from('test');
// 从文件中读取 buffer：const buf5 = fs.readFileSync("some file");

Buffer 能够传回传统 JavaScript 数据（字符串）或者写回文件，数据库，或者其他 I/O 设备中。

C++ 中如何访问 Buffer

构建 Node.js 的扩展时，最好是通过使用 NAN（Node.js 原生抽象）API 启动，而不是直接用 V8 API 启动 - 后者可能是一个移动目标。网上有许多用 NAN 扩展启动的教程 - 包括 NAN 代码库自己的 例子 。我也写过很多 教程 ，在我的 电子书 里藏得比较深。

首先，来看看扩展程序如何访问 JavaScript 发送给它的 Buffer。我们会启动一个简单的 JS 程序并引入稍后创建的扩展。

    'use strict';  
    // 先引入稍后创建的扩展 
    const addon = require('./build/Release/buffer_example');
    // 在 V8 之外分配内存，预设值为 ASCII 码的 "ABC"
    const buffer = Buffer.from("ABC");
    // 同步，每个字符旋转 +13
    addon.rotate(buffer, buffer.length, 13);
    console.log(buffer.toString('ascii'));

"ABC" 进行 ASCII 旋转 13 后，期望输出是 "NOP"。来看看扩展！它由三个文件（方便起见，都在同一目录下）组成。

// binding.gyp
  "targets": [
        "target_name": "buffer_example",
        "sources": [ "buffer_example.cpp" ],
        "include_dirs" : ["<!(node -e \"require('nan')\")"]
}

//package.json
  "name": "buffer_example",
  "version": "0.0.1",
  "private": true,
  "gypfile": true,
  "scripts": {
    "start": "node index.js"
  "dependencies": {
      "nan": "*"
}

// buffer_example.cpp
#include <nan.h>
using namespace Nan;  
using namespace v8;
NAN_METHOD(rotate) {  
    char* buffer = (char*) node::Buffer::Data(info[0]->ToObject());
    unsigned int size = info[1]->Uint32Value();
    unsigned int rot = info[2]->Uint32Value();
    for(unsigned int i = 0; i < size; i++ ) {
        buffer[i] += rot;
NAN_MODULE_INIT(Init) {  
   Nan::Set(target, New<String>("rotate").ToLocalChecked(),
        GetFunction(New<FunctionTemplate>(rotate)).ToLocalChecked());
NODE_MODULE(buffer_example, Init)

最有趣的文件就是 buffer_example.cpp 。注意我们用了 node:Buffer 的 Data 方法来把传入扩展的第一个参数转换为字符数组。现在我们能用任何觉得合适的方式来操作数组了。在本例中，我们仅仅执行了文本的 ASCII 码旋转。要注意这没有返回值，Buffer 的关联内存已经被修改了。

通过 npm install 构建扩展。 package.json 会告知 npm 下载 NAN 并使用 binding.gyp 文件构建扩展。运行 index.js 会返回期望的 "NOP" 输出。

我们还可以在扩展里创建 新 buffer。修改 rotate 函数增加输入，并返回减小相应数值后生成的字符串 buffer。

NAN_METHOD(rotate) {  
    char* buffer = (char*) node::Buffer::Data(info[0]->ToObject());
    unsigned int size = info[1]->Uint32Value();
    unsigned int rot = info[2]->Uint32Value();
    char * retval = new char[size];
    for(unsigned int i = 0; i < size; i++ ) {
        retval[i] = buffer[i] - rot;
        buffer[i] += rot;
   info.GetReturnValue().Set(Nan::NewBuffer(retval, size).ToLocalChecked());
}

var result = addon.rotate(buffer, buffer.length, 13);
console.log(buffer.toString('ascii'));  
console.log(result.toString('ascii'));

现在结果 buffer 是 '456'。注意 NAN 的 NewBuffer 方法的使用，它包装了 Node buffer 里 retval 数据的动态分配。这么做会 转让这块内存的使用权 给 Node.js，所以当 buffer 越过 JavaScript 作用域时 retval 的关联内存将会（通过调用 free ）重新声明。稍后会有更多关于这一点的解释 - 毕竟我们不希望总是重新声明。

你可以在 这里 找到 NAN 如何处理 buffer 的更多信息。

🌰 ：PNG 和 BMP 图片处理

上面的例子非常基础，没什么兴奋点。来看个更具有实操性的例子 - C++ 图片处理。如果你想要拿到上例和本例的全部源码，请到我的 GitHub 仓库 https://github.com/freezer333/nodecpp-demo ，代码在 'buffers' 目录下。

图片处理用 C++ 扩展处理再合适不过，因为它耗时，CPU 密集，许多处理方法并行，而这些正是 C++ 所擅长的。本例中我们会简单地将图片由 png 格式转换为 bmp 格式。

png 转换 bmp 不是 特别耗时，使用扩展可能有点大材小用了，但能很好的实现示范目的。如果你在找纯 JavaScript 进行图片处理（包括不止 png 转 bmp）的实现方式，可以看看 JIMP， https://www.npmjs.com/package/jimp https://www.npmjs.com/package/jimp 。

有许多开源 C++ 库可以帮我们做这件事。我要使用的是 LodePNG，因为它没有依赖，使用方便。LodePNG 在 http://lodev.org/lodepng/ ，它的源码在 https://github.com/lvandeve/lodepng 。多谢开发者 Lode Vandevenne 提供了这么好用的库!

设置扩展

我们要创建以下目录结构，包括从 https://github.com/lvandeve/lodepng 下载的源码，也就是 lodepng.h 和 lodepng.cpp 。

    /png2bmp
     |--- binding.gyp
     |--- package.json
     |--- png2bmp.cpp  # the add-on
     |--- index.js     # program to test the add-on
     |--- sample.png   # input (will be converted to bmp)
     |--- lodepng.h    # from lodepng distribution
     |--- lodepng.cpp  # From loadpng distribution

lodepng.cpp 包含所有进行图片处理必要的代码，我不会就其工作细节进行讨论。另外，lodepng 包囊括了允许你指定在 pnp 和 bmp 之间进行转换的简单代码。我对它进行了一些小改动并放入扩展源文件 png2bmp.cpp 中，马上我们就会看到。

在深入扩展之前来看看 JavaScript 程序：

    'use strict';  
    const fs = require('fs');  
    const path = require('path');  
    const png2bmp = require('./build/Release/png2bmp');
    const png_file = process.argv[2];  
    const bmp_file = path.basename(png_file, '.png') + ".bmp";  
    const png_buffer = fs.readFileSync(png_file);
    const bmp_buffer = png2bmp.getBMP(png_buffer, png_buffer.length);  
    fs.writeFileSync(bmp_file, bmp_buffer);

这个程序把 png 图片的文件名作为命令行参数传入。调用了 getBMP 扩展函数，该函数接受包含 png 文件的 buffer 和它的长度。此扩展是 同步 的，在稍后我们也会看到异步版本。

这是 package.json 文件，设置了 npm start 命令来调用 index.js 程序并传入 sample.png 命令行参数。这是一张普通的图片。

    {
      "name": "png2bmp",
      "version": "0.0.1",
      "private": true,
      "gypfile": true,
      "scripts": {
        "start": "node index.js sample.png"
      "dependencies": {
          "nan": "*"
    }

这是 binding.gyp 文件 - 在标准文件的基础上设置了一些编译器标识用于编译 lodepng。还包括了 NAN 必要的引用。

{
  "targets": [
      "target_name": "png2bmp",
      "sources": [ "png2bmp.cpp", "lodepng.cpp" ],
      "cflags": ["-Wall", "-Wextra", "-pedantic", "-ansi", "-O3"],
      "include_dirs" : ["<!(node -e \"require('nan')\")"]
}

png2bmp.cpp 主要包括了 V8/NAN 代码。不过，它也有一个图片处理通用函数 - do_convert ，从 lodepng 的 png 转 bmp 例子里采纳过来的。

encodeBMP 函数接受 vector<unsigned char> 参数用于输入数据（png 格式）和 vector<unsigned char> 参数来存放输出数据（bmp 格式，直接参照 lodepng 的例子。

这是这两个函数的全部代码。细节对于理解扩展的 Buffer 对象不重要，包含进来是为了程序完整性。扩展程序入口会调用 do_convert 。

    ~~~~~~~~<del>{#binding-hello .cpp}
    ALL LodePNG code in this file is adapted from lodepng's  
    examples, found at the following URL:  
    https://github.com/lvandeve/lodepng/blob/  
    master/examples/example_bmp2png.cpp'  
    */void encodeBMP(std::vector<unsigned char>& bmp,  
      const unsigned char* image, int w, int h)
      //3bytes per pixel used for both input and output.
      int inputChannels = 3;
      int outputChannels = 3;
      //bytes 0-13bmp.push_back('B'); bmp.push_back('M'); //0: bfType
    bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); //6: bfReserved1
    bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); //8: bfReserved2
    bmp.push_back(54 % 256); bmp.push_back(54 / 256); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0);
      //bytes 14-53bmp.push_back(40); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0);  //14: biSize
    bmp.push_back(w % 256); bmp.push_back(w / 256); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); //18: biWidth
    bmp.push_back(h % 256); bmp.push_back(h / 256); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); //22: biHeight
    bmp.push_back(1); bmp.push_back(0); //26: biPlanes
    bmp.push_back(outputChannels * 8); bmp.push_back(0); //28: biBitCount
    bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0);  //30: biCompression
    bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0);  //34: biSizeImage
    bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0);  //38: biXPelsPerMeter
    bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0);  //42: biYPelsPerMeter
    bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0);  //46: biClrUsed
    bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0); bmp.push_back(0);  //50: biClrImportant
      int imagerowbytes = outputChannels * w;
      //must be multiple of 4
      imagerowbytes = imagerowbytes % 4 == 0 ? imagerowbytes :
                imagerowbytes + (4 - imagerowbytes % 4);
      for(int y = h - 1; y >= 0; y--)
        int c = 0;
        for(int x = 0; x < imagerowbytes; x++)
          if(x < w * outputChannels)
            int inc = c;
            //Convert RGB(A) into BGR(A)
    if(c == 0) inc = 2;elseif(c == 2) inc = 0;bmp.push_back(image[inputChannels
                * (w * y + x / outputChannels) + inc]);
          elsebmp.push_back(0);
          c++;if(c >= outputChannels) c = 0;
      // Fill in the size
      bmp[2] = bmp.size() % 256;bmp[3] = (bmp.size() / 256) % 256;bmp[4] = (bmp.size() / 65536) % 256;bmp[5] = bmp.size() / 16777216;
    bool do_convert(  
      std::vector<unsigned char> & input_data,
      std::vector<unsigned char> & bmp)
      std::vector<unsigned char> image; //the raw pixels
      unsigned width, height;
      unsigned error = lodepng::decode(image, width,
        height, input_data, LCT_RGB, 8);if(error) {
        std::cout << "error " << error << ": "
                  << lodepng_error_text(error)
                  << std::endl;
        return false;
      encodeBMP(bmp, &image[0], width, height);
      return true;
    </del>~~~~~~~~

Sorry... 代码太长了，但对于理解运行机制很重要！把这些代码在 JavaScript 里运行一把看看。

同步 Buffer 处理

当我们在 JavaScript 里，png 图片数据会被真实读取，所以会作为 Node.js 的 Buffer 传入。我们用 NAN 访问 buffer 自身。这里是同步版本的完整代码：

    NAN_METHOD(GetBMP) {  
        unsigned char*buffer = (unsigned char*) node::Buffer::Data(info[0]->ToObject());  
        unsigned int size = info[1]->Uint32Value();
        std::vector<unsigned char> png_data(buffer, buffer + size);
        std::vector<unsigned char> bmp;
        if ( do_convert(png_data, bmp)) {
            info.GetReturnValue().Set(
                NewBuffer((char *)bmp.data(), bmp.size()/*, buffer_delete_callback, bmp*/).ToLocalChecked());
    NAN_MODULE_INIT(Init) {  
       Nan::Set(target, New<String>("getBMP").ToLocalChecked(),
            GetFunction(New<FunctionTemplate>(GetBMP)).ToLocalChecked());
    NODE_MODULE(png2bmp, Init)

在 GetBMP 函数里，我们用熟悉的 Data 方法打开 buffer，所以我们能够像普通字符数组一样处理它。接着，基于输入构建一个 vector ，才能够传入上面列出的 do_convert 函数。一旦 bmp 向量被 do_convert 函数填满，我们会把它包装进 Buffer 里并返回 JavaScript。

这里有个问题：返回的 buffer 里的数据在 JavaScript 使用之前可能会被删除。为啥？因为当 GetBMP 函数返回时， bmp 向量要传出作用域。C++ 向量语义当向量传出作用域时，向量析构函数会删除向量里所有的数据 - 在本例中，bmp 数据也会被删掉！这是个大问题，因为回传到 JavaScript 的 Buffer 里的数据会被删掉。这最后会使程序崩溃。

幸运的是， NewBuffer 的第三和第四个可选参数可控制这种情况。

第三个参数是当 Buffer 被 V8 垃圾回收结束时调用的回调函数。记住， Buffer 是 JavaScript 对象，数据存储在 V8 之外，但是对象本身受到 V8 的控制。

从这个角度来看，就能解释为什么回调有用。当 V8 销毁 buffer 时，我们需要一些方法来释放创建的数据 - 这些数据可以通过第一个参数传入回调函数中。回调的信号由 NAN 定义 - Nan::FreeCallback() 。第四个参数则提示重新分配内存地址，接着我们就可以随便使用。

因为我们的问题是向量包含 bitmap 数据会传出作用域，我们可以 动态 分配向量，并传入回调，当 Buffer 被垃圾回收时能够被正确删除。

以下是新的 delete_callback ，与新的 NewBuffer 调用方法。 把真实的指针传入向量作为一个信号，这样它就能够被正确删除。

    void buffer_delete_callback(char* data, void* the_vector){  
      deletereinterpret_cast<vector<unsigned char> *> (the_vector);
    NAN_METHOD(GetBMP) {
      unsigned char*buffer =  (unsigned char*) node::Buffer::Data(info[0]->ToObject());
      unsigned int size = info[1]->Uint32Value();
      std::vector<unsigned char> png_data(buffer, buffer + size);
      std::vector<unsigned char> * bmp = new vector<unsigned char>();
      if ( do_convert(png_data, *bmp)) {
          info.GetReturnValue().Set(
              NewBuffer(
                (char *)bmp->data(),
                bmp->size(),
                buffer_delete_callback,
                .ToLocalChecked());
    }

npm install 和 npm start 运行程序，目录下会生成 sample.bmp 文件，和 sample.png 非常相似 - 仅仅文件大小变大了（因为 bmp 压缩远没有 png 高效）。

异步 Buffer 处理

接着开发一个 png 转 bitmap 转换器的异步版本。使用 Nan::AsyncWorker 在一个 C++ 线程中执行真正的转换方法。通过使用 Buffer 对象，我们能够避免复制 png 数据，这样我们只需要拿到工作线程可访问的底层数据的指针。同样的，工作线程产生的数据（ bmp 向量），也能够在不复制数据情况下用于创建新的 Buffer 。

    class PngToBmpWorker : public AsyncWorker {
        public:
        PngToBmpWorker(Callback * callback,
            v8::Local<v8::Object> &pngBuffer, int size)
            : AsyncWorker(callback) {
            unsigned char*buffer =
              (unsigned char*) node::Buffer::Data(pngBuffer);
            std::vector<unsigned char> tmp(
              buffer,
              buffer +  (unsigned int) size);
            png_data = tmp;
        voidExecute(){
           bmp = new vector<unsigned char>();
           do_convert(png_data, *bmp);
        voidHandleOKCallback(){
            Local<Object> bmpData =
                   NewBuffer((char *)bmp->data(),
                   bmp->size(), buffer_delete_callback,
                   bmp).ToLocalChecked();
            Local<Value> argv[] = { bmpData };
            callback->Call(1, argv);
        private:
            vector<unsigned char> png_data;
            std::vector<unsigned char> * bmp;
    NAN_METHOD(GetBMPAsync) {  
        int size = To<int>(info[1]).FromJust();
        v8::Local<v8::Object> pngBuffer =
          info[0]->ToObject();
        Callback *callback =
          new Callback(info[2].As<Function>());
        AsyncQueueWorker(