智慧作业最近上线「
个性化手册
」（简称个册）功能，一份完整的个性化手册分为
三部分
：

• 学情分析
  ：根据学生阶段性的学习和考试情况进行学情分析、归纳、总结，汇总学情数据；
• 精准推荐
  ：推荐算法基于学情数据结合知识图谱进行精准练习题推荐；
• 错题回顾
  ：错题的阶段性回顾复习。
  第一部分
  学情分析的PDF由Node.js加工，与Java后端通过消息队列RabbitMQ进行数据交互
  ，本文简单记录一下Node.js批量加工PDF服务的架构模式，以及基于现阶段发现的问题，梳理未来的迭代规划和演进方向。

业务特征

个册三个部分的PDF数据来源不同，生产逻辑独立由不同的服务生产，最终将三份PDF合并为一份，还要支持班级所有学生批量生产和压缩打包，所以这个功能在技术角度最主要的特征就是
环节多
、
耗时长
：

• 环节多
  意味着在各个服务之间存在较多的网络通信和数据交互，核心挑战在于如何设计低耦合、高可用的服务架构；
• 耗时长
  一方面体现在多个环节的总耗时，另一方面体现在三个PDF生产服务各自的加工耗时。
  基于以上业务特征，PDF加工服务架构设计的一个大方向就是将
  长耗时任务异步处理，各服务之间逻辑解耦，通过消息队列进行数据交互
  。

技术选型

服务端生成PDF通常有两种方案：

• 第一种是使用
  pdfkit
  之类的工具通过代码绘制，这种方案最大的问题是可渲染的内容类型有限，定制化不足；
• 第二种是创建
  headless browser
  用html渲染后截取pdf，这种方案的架构相对复杂，但是可以支持所有web端的内容类型。
  个册第一部分学情分析的某一页长这个样子：

仅这一页就涵盖文本、表格、图表以及各种自定义图案，内容类型多样并且后续迭代可能增加更多定制化内容，第一种方案的局限性很难满足需求，所以最终选定 headless browser 方案。

具体到 headless browser 的技术选型就非常有限了，可选的无非就是 Selenium/PhantomJS 这类老招牌，或者 Puppeteer/Playwright 这类新玩家。

严格来说Selenium只是一种类似按键精灵的工具，可通过代码在浏览器中模拟人的操作，本身并不是浏览器，所以需要搭配第三方浏览器使用，比如PhantomJS。
Selenium/PhantomJS 的最大的优点就是生态健全，支持多种编程语言，有相对繁荣的技术社区；缺点就是稳定性和性能较差，Selenium的稳定性出了名的糟糕，PhantomJS五年前就停止维护了。这哥俩通常用在对稳定性要求不是很高的场景，比如爬虫。

与之形成鲜明对比的，Puppeteer/Playwright 最大的优点就是稳定性高，性能更优；缺点就是对编程语言的支持有限，生态和技术社区相对没那么健全。

个册的业务特征一是
对稳定性和性能要求很高
；二是
不要求跨浏览器
（Playwright支持浏览器类型更丰富）。最终综合考虑API易用性、稳定性、性能、社区、风险等因素，在 Puppeteer 和 Playwright 之间选择了 Puppeteer。既然选定了 Puppeteer，配套的自然就是 Node.js了。

Puppeteer 和 Playwright 的对比可以参考这篇文章：
Playwright vs Puppeteer: Core Differences
。
这个需求是我第一次使用Puppeteer，还没完全摸透，下文涉及到Puppeteer相关的方案
如果有问题，欢迎讨论指点
。

实现方案

智慧教育的分层架构如下：

Node.js PDF服务是本次需求新增的，为了方便分离部署和优化，PDF服务单独建立一个服务，不涉及Node.js接入层的改动。下图是个册PDF加工的完整流程：

每个环节的具体流程不细讲，Node.js PDF加工服务的细节下文详解。与Node.js PDF服务相关最关键的是与Java后端的数据交互流程。Java后端与Node.js PDF服务通过 RabbitMQ 消息队列进行数据交互，建立
两个队列
：

这部分没啥好讲的，Node.js与Java之间按照约定的数据规范组装数据即可，下面详细介绍一下Node.js加工pdf的具体逻辑。

这一版个册的第一部分学情分析控制在3页，早期规划的个册PDF大约25页左右，技术调研和架构设计都是基于这个预期进行的，所以现在这套模式多少有点杀鸡用牛刀的意思，不过前期打好基础给后续迭代留些空间也是好事。

单份PDF加工流程

为了更方便理解，在介绍pdf加工流程之前，有必要先简要一下Node.js PDF服务的架构，以及与PDF加工逻辑最相关的
worker
角色。

Node.js PDF服务架构最核心的三个角色：

• Scheduler
  ：负责轮询
  调度
  ，发起任务；
• Executor
  ：负责任务
  前置
  和
  后置
  相关逻辑，包括worker pool管理、worker 调度、MQ任务队列消息拉取、MQ回传队列消息发送等；
• Worker
  ：负责
  实质
  执行任务，包括pdf渲染、生产、上传OSS；
  三者的关系如下所示：

Scheduler
和
Executor
的具体逻辑以及三个角色之间的调度逻辑下文再详解，PDF文件的实质生产逻辑都集中在
Worker
中，流程如下：

图中「发送消息至MQ回传队列」实质是由
Executor
执行，此处画出方便理解完整流程。

预启动

图中虚线部分的预启动是在启动 Node.js 服务之前执行的逻辑，预启动完成之后 Node.js 服务被拉起，所以预启动的耗时是一次性的。

预启动过程执行两个动作：

• 读取磁盘中的html文件内容，写入内存，为后续环节「加载网页」提供数据；
• 创建 Puppeteer browser 实例。

上图中只画出pdf加工逻辑相关的预启动工作，实际上预启动还包含一些其他逻辑，比如建立 MQ 连接信道。

冷启动（废弃）

虽然冷启动在后来开发过程中被废弃，但通过这个事情发现自己的不足，还是值得记录一下的。
最初之所以设想冷启动环节，是因为尝试用 worker
模拟多线程
。每个worker会创建一个browser实例和多个page实例（目前是3个），如下所示：

这样做的目的是将
每个worker的负载上限固定，便于服务器资源规模预估，
避免服务器某个节点负载过高，进而也可以避免k8s集群pod的纵向伸缩。

k8s纵向伸缩的取舍见仁见智，我个人不太建议使用。
如果任务队列长时间为空会触发缓存清理
逻辑，销毁browser和page实例以节省服务器资源，
再次发起任务会触发冷****启动
。冷启动执行两件事情：

• 链接/创建browser实例
• 创建page实例
  另外增加一个
  标识位_mounted代表冷启动是否完成
  ，代码如下：

public async run(){
  if(!this._mounted){
    // 触发冷启动
    this._mount();
  }
  // ...其他逻辑
}
private async _mount(){
    if(!this._browser?.isConnected()){
      // 链接browser
      this._browser = await puppeteer.connect({
        browserWSEndpoint: this._wsEndpoint
      });
    }
    // 创建page实例
    if(isEmpty(this._pages)){
      for(let i =0;i<this._opts.maxPageCount;i++){
        const ctx = await this._browser.newPage();
        this._pages.push({
          ctx,
          busy: false
        });
      }
    }

    this._mounted = true;
}

乍看起来似乎没啥问题，但实际跑一跑代码会发现，在
任务调度密集的时候，
run函数短时间内被调用多次（具体的调度策略下文讲解）
，worker会触发多次冷启动
，虽然不影响业务逻辑，但会
引起服务器资源暴涨
，这是因为冷启动会创建新的browser和page实例，但是旧实例并没有被清理，仍然在执行任务。
冷启动被调用多次的根本原因是
Node.js不是多线程
，如下图所示，假设冷启动耗时20ms，在此期间再次调用run函数，标识位_mounted还未被设置为true，就会又触发一次冷启动。

有没有解法？

当然有。多线程编程解决竞态最常用的就是：
加锁
。既然想模拟多线程那就彻底一点，把锁逻辑也加上呗。

worker本身是有“锁”的，
每个worker有3个page实例，只有当存在空闲实例（busy为false）时run函数才可以执行
，但是这个锁机制并不能避免多次冷启动问题，因为冷启动完成之前page实例还未被创建。

可能会有人说，那就加个限制，page实例不存在时也不让run函数执行不就得了？这么做的话run函数永远都不会被执行啊大聪明。

既然worker已有的锁不行，那就再
加个冷启动锁
，冷启动之前锁定，冷启动之后解锁。这么做当然是可以的，但是会增加逻辑复杂度，worker有两种锁，对后期迭代维护无疑是埋雷。

其实之所以有冷启动无非就是为了省点内存，用时间换空间，一个browser实例+3个空白page实例总共100m左右的内存，这年头内存这么便宜，为了省这点空间把逻辑搞那么复杂完全得不偿失。什么叫过度设计，这就是过度设计。

所以后来索性把冷启动过程干掉了，browser和page实例的创建放在worker初始化逻辑里。

public async init() {
    /**
     * 尽量禁用掉不需要的功能，提高性能
     */
    this._browser = await puppeteer.launch({
      headless: true,
      args: [
        '--incognito',
        '--disable-gpu',
        '--disable-dev-shm-usage',
        '--disable-setuid-sandbox',
        '--no-first-run',
        '--no-sandbox',
        '--no-zygote',
        '--single-process'
      ]
    });

    this._wsEndpoint = this._browser.wsEndpoint();
    // _mount函数逻辑不改动，调用_mount函数放在初始化逻辑中
    await this._mount();
}

加载网页

网页通过page.setContent(html)函数加载本地html文件，与通过page.goto(url)加载远程URL相比，既
节省
了部署网页的
服务器资源
，同时
速度也更快
：

上文提到过，本地html文件在
预启动
阶段提前从磁盘读取存放于内存，运行时无需实时读取。所以文件IO的耗时不算在pdf加工逻辑总耗时中，而
加载远程URL只能在运行时执行
，会增长pdf加工的总时长。

另外，加载的
本地html文件中不能存在静态资源引用
，比如js和css必须全部以行内