Question

我正在尝试使用命名管道将图像流从python进程传递到nodejs进程，理想情况下，以每秒60帧的速度传输1兆字节的图像。我获得的吞吐量仅为每秒25帧左右。我很惊讶它这么慢，所以我测试了将帧从一个python进程转移到第二个python进程。我能够达到每秒约500帧的传输速率。我是nodejs的新手，所以我很容易会丢失一些东西，但是我认为它的速度可以与之相比。为什么我的nodejs程序在使用命名管道中的数据时速度如此之慢？

我正在使用nodejs可读流并读取“可读”事件：

reader.js

const fs = require('fs');

fifo = fs.createReadStream(process.argv[2], { highWaterMark: 4*1024**2, });

let t0 = Date.now();
fifo.on('readable', () => {
  const chunk = fifo.read(1024 ** 2);
  if (chunk !== null) {
    let t1 = Date.now();
    process.stdout.write(`${(t1 - t0)/1000.}s, ${1000./(t1 - t0)}fps\n`);
    t0 = t1;
  }

});

fifo.on('end', () => {
  process.stdout.write('end');
});

我的python生产者只是将字节写入命名管道，就像它是一个文件一样：

producer.py

import sys
import numpy as np

im = np.random.randint(0, 255, size=(1024, 1024)).astype(np.uint8).ravel()

with open(sys.argv[1], 'wb') as f:
    while True:
        f.write(im.tobytes())
        f.flush()

python阅读器只是从命名管道读取文件，就像它是一个文件一样：

reader.py

import sys
import numpy as np
import time

l = 1024 ** 2
t0 = time.time()
with open(sys.argv[1], 'rb') as f:
    while True:
        im = f.read(l)
        t1 = time.time()
        print('{}s, {}fps'.format(t1 - t0, 1/(t1 - t0)))
        t0 = t1

要测试python到javascript的传输，请执行以下操作：

mkfifo /tmp/video; python producer.py /tmp/video & node reader.js /tmp/video

并测试python到python的传输：

mkfifo /tmp/video; python producer.py /tmp/video & python reader.py /tmp/video

我正在使用mac（OS 10.13.6、2.7 GHz Intel Core i5）。 Python 3.7.0。节点v8.9.1。

我也尝试为nodejs读取器使用'data'事件，就像慢。 nodejs事件是否有足够的开销来减慢读取速度？

任何想法将不胜感激！

Answer 1

这似乎是macOS的限制。

据我所知，macOS上的命名管道具有无法更改的固定缓冲区大小（大约在16或64K的范围内），而在Linux上，大小可以调整到1M。

我进行了测试，在Linux上reader.js的性能要好得多，与reader.py差不多。

一项快速测试表明，将Python进程作为子进程运行可以大大提高读取速度：

// reader.js
const { spawn } = require('child_process');
const fifo = spawn('python', ['producer.py']).stdout; // (instead of fs.createReadStream(...))
...

// producer.py
...
f = sys.stdout.buffer
while True:
    f.write(im.tobytes())
    f.flush()

使用Node.js使用者降低命名管道（FIFO）的吞吐量

reader.js

producer.py

reader.py

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