我一直致力于一个项目，由于图书馆的支持，我只能在Node和Python之间做出选择，因为Node支持更好，我也不特别关心语言（或他们各自的衍生物），我为我的项目选择了Node.js.
我认为这会很好地摆脱。这个组件是一个资源监视器，有效地组织起来像Erlang或Scala的actor系统：有一个独立的＆＃34;滴答作响的＆＃34;每个资源的状态机，用于检查状态，发出I / O请求，对传入的数据流进行排序和处理，以及更改状态。
因此，它是一个高度并发的系统，主要受I / O限制，但也有一大堆CPU耗费的工作。
我意识到这里不允许发表意见，但互联网上几乎没有任何规则允许我向同行提出这种专业意见，我觉得这很疯狂。所以无论如何我都会尝试。
我的问题是：Node.js能否胜任这项任务？我知道它的单线程有一个运行show的事件循环。它是否足够聪明以避免资源匮乏或该模型的其他陷阱？我是否应该期望这个东西可以处理大量的并发监视器，或者我是否应该对这个东西进行横向扩展？
我的想法是我可以将大量的逻辑输出并转移到Go程序中，该程序负责合理的负载平衡并且还减轻了Node事件循环的一些压力，但我试图尝试了解将会落在路线图中的哪个位置。
TIA，您可以根据规则获得任何灵活性。我认为我们作为一个社区有一些来自Web2.0垃圾邮件日的PTSD，我们需要回到世界上的一些观点：）
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node.js几乎可以适应任何事情，尤其适用于繁重的I / O相关工作。如果你有一些繁重的CPU计算，那么你会希望获得更多的CPU参与工作。有很多方法可以做到这一点，所有这些方法都相当简单。
例如，您可以使用内置群集模块在一台服务器上执行纯粹群集，这样可以利用该服务器上的所有CPU。所需的唯一真正的设计变更是，您希望在服务器进程之间共享的任何数据必须位于其自己的进程中（例如redis或其他一些数据库），以便所有集群进程都可以访问该数据。在某些情况下，使用＆＃34; sticky＆＃34;可能更有效或更高效。每次返回集群中同一服务器的客户端（完全取决于您正在做的事情）。
或者，在某些情况下，它可以更好地创建CPU密集型工作的工作队列，并具有一系列专门的工作进程来执行CPU处理，使主进程可以自由响应请求并执行I / O工作非常有效率。
在其他一些情况下，您甚至可以同时执行这两种操作（拥有专门子进程的工作队列并使用群集）。
我的问题是：Node.js能否胜任这项任务？
是的，如果你设计得恰当的话。最终，您必须实施，测试，测量和进行设计更改，以适应您的学习。
我知道它的单线程有一个运行show的事件循环。它是否足够聪明以避免资源匮乏或该模型的其他陷阱？
我不确定你的意思是什么，资源饥饿＆＃34;。事件循环模型非常有效且非常有效，代码可以完成一些工作，然后是一些I / O，然后是一些工作，然后是一些I / O，然后返回结果，只要＆＃34;一些工作＆＃34;没有太多的CPU。 node.js服务器可以使用此模型非常有效地处理大量同时请求（比线程模型更有效）。如果你确实有较重的CPU工作，那么为了达到更高的规模，你需要涉及更多的CPU，如上所述。
我是否应该期望这个东西可以处理大量的并发监视器，或者我是否需要对这个东西进行横向扩展？
正如我已经说过的，如果你有CPU密集型工作，你至少需要涉及服务器上的所有CPU（就像你需要对任何编程环境一样）。根据您所讨论的计算量，您可能还需要水平扩展服务器。您需要先构建一个非水平扩展的实现，然后进行一些扩展测试，以确定是否需要进一步扩展。与任何服务器端环境中的任何服务器端问题一样，您无法完全预测瓶颈所在的位置。当你知道你的大规模拍摄时，最好的方法是设计一些能够通过进一步开发进行横向缩放的东西，但是实现你的第一台服务器并测试你的瓶颈所在，修复那些瓶颈，迭代等等。设计和实施远远超过任何现实世界的测试也是一个错误，因为您可能正在处理错误的问题。在您测试实际代码之前，这些内容并不容易预测。