🌟前言

哈喽小伙伴们，新的专栏 Node 已开启；这个专栏里边会收录一些Node的基础知识和项目实战；今天我们带领大家初识一下 Node内置模块 操作系统os模块 ；让我们一起来看看吧🤘

🌟os模块

os 模块提供了与操作系统相关的实用方法和属性

🌟使用

我们可以通过以下方式引入该模块：

var os = require("os")

🌟属性

🌟方法

🌟获取操作系统临时目录

os.tmpdir()该方法用于获取操作系统中默认的用于存放临时文件的目录。

os.tmpdir()
// 输出：/var/folders/9c/cx_t8sf14rz625px11rj3pl40000gn/T

🌟获取操作系统主机名

os.hostname() 该方法用于返回操作系统的主机名。

os.hostname()
// 输出：allcky-2.local

🌟获取操作系统CPU架构

CPU架构是CPU商给CPU产品定的一个规范，主要目的是为了区分不同类型的CPU。目前市场上的CPU分类主要分有两大阵营，一个是intel、AMD为首的复杂指令集CPU，另一个是以IBM、ARM为首的精简指令集CPU。不同品牌的CPU，其产品的架构也不相同，Intel、AMD的CPU是X86架构，IBM公司的CPU是PowerPC架构，ARM公司的CPU是ARM架构，国内的飞腾CPU也是ARM架构。此外还有MPIS架构、SPARC架构、Alpha架构。

• X86架构： X86架构（The X86 architecture）是微处理器执行的计算机语言指令集。x86架构CPU主要应用领域：个人计算机、服务器等。在PC端市场Wintel组合（windows系统 + intel处理器）占据了大部分江山，另外一部分有ADM占领。而x64的全称叫x86-64，也就是说x64是x86架构的64位cpu。
• ARM架构：ARM架构，也称作进阶精简指令集机器，是一个32位精简指令集（RISC）处理器架构，其广泛地使用在许多嵌入式系统设计。由于节能的特点，ARM处理器非常适用于移动通讯领域，符合其主要设计目标为低耗电的特性。ARM架构主要应用领域：手机端CPU和MCU，手机CPU市场，由高通骁龙系列、华为麒麟系列、以及三星猎户系列和联发科系列，

🌟识别操作系统平台

nodejs 提供了os.platform()和os.type()，可以用来识别操作系统平台。

• os.platform()该方法用于获取操作系统平台,可能返回的值为’darwin’、‘linux’、‘win32’
• os.type()该方法用于获取操作系统类型。在 Linux 上返回 ‘Linux’，在 macOS 上返回 ‘Darwin’，在 Windows 上返回 ‘Windows_NT’。

推荐使用os.platform()：

let platforms = {darwin:'MacOSX',linux:'Linux','win32':'Windows'}
let type = os.platform()
// 获取Platform    当前：darwin
platforms[type]   
//输出：MacOSX

🌟获取操作系统发行版本

os.release() 该方法用于获取操作系统的发行版本。

在Windows系统获取操作系统发行版本：

const release = os.release();  // 输出：6.3     主版本.次版本
console.log(release)

但在 MacOSX 上，os.release()得到的结果不准确，建议采用以下方式：

const { execSync } = require('child_process')
const macVersion = execSync('sw_vers -productVersion', { encoding: 'utf-8' })
console.log(release)
//输出：12.1

🌟理解和计算“平均负载”

平均负载是指：单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数。它和 cpu 使用率没有直接关系。

其中，这里的可运行状态指的是：正在使用 cpu 或正在等待 cpu 的进程。不可中断状态指的是：内核态关键流程中的进程。

在 nodejs 中，直接调用os.loadavg()可以获得 1、5 和 15 分钟的平均负载，它和 unix 命令uptime返回值一样。

为什么需要关心平均负载这个问题呢？因为进程分为 2 种，第一种就是“CPU 密集型”，它的 cpu 使用率和平均负载都是高的；第二种是“IO 密集型”，它的 cpu 使用率不一定高，但是等待 IO 会造成平均负载高。所以，cpu 使用率和平均负载共同反应系统性能。

平均活跃进程数最理想的状态是 cpu 数量=平均负载，如果 cpu 数量 < 平均负载，那么平均负载过高。

// 判断是否平均负载过高
function isHighLoad() {const cpuNum = os.cpus().length;return os.loadavg().map(item => item > cpuNum);
}

🌟理解和计算“cpu 使用率”

很多监控软件都提供针对 cpu 使用率的“实时”监控，当然这个实时不是真的实时，有个时间差。这个功能，nodejs 如何实现呢？

第一步：封装getCPUInfo()，计算获取 cpu 花费的总时间与空闲模式花费的时间。

/*** 获取cpu花费的总时间与空闲模式的时间*/
function getCPUInfo() {const cpus = os.cpus();let user = 0,nice = 0,sys = 0,idle = 0,irq = 0,total = 0;cpus.forEach(cpu => {const { times } = cpu;user += times.user;nice += times.nice;sys += times.sys;idle += times.idle;irq += times.irq;});total = user + nice + sys + idle + irq;return {total,idle};
}

第二步：当前时间点 t1，选定一个时间差 intervel，计算 t1 和 t1 + interval 这两个时间点的 cpu 时间差与空闲模式时间差，返回 1 - 空闲时间差 / cpu时间差。返回的结果就是时间差 intervel 内的平均 cpu 使用率。

function getCPUUsage(interval = 1000) {const startInfo = getCPUInfo();return new Promise(resolve => {setTimeout(() => {const endInfo = getCPUInfo();const idleDiff = startInfo.idle - endInfo.idle;const totalDiff = startInfo.total - endInfo.total;resolve(1 - Math.abs(idleDiff / totalDiff));}, interval);});
}

使用方式如下：

getCPUUsage().then(usage => console.log("cpu使用率：", usage));

🌟理解和计算“内存使用率”

cpu 的指标有平均负载、cpu 使用率，内存的指标有内存使用率。

// 返回系统的总内存量，单位为字节
os.totalmem()
// 返回系统的空闲内存量，单位为字节
os.freemem()

借助 nodejs 接口，实现内存使用率：

/*** 获取内存使用率* @returns 内存使用率*/
function getMemUsage() {return 1 - os.freemem() / os.totalmem();
}
/*** 将字节转换为其他类型值* @param {*} size 转换字节数* @param {*} type 转换目标,可用类型 kb,mb,gb* @returns 转换后的大小*/
function byteTo(size,type='kb') {var rules = {kb: 1024,mb: 1024 * 1024,gb: 1024 * 1024 * 1024}return size / rules[type]
}byteTo(getMemUsage(),'mb')   // 内存使用率 输出: xxMB

🌟获取CPU信息

os.cpus() 该方法返回一个数组，包含所安装的每个 CPU/内核的信息：型号、速度（单位 MHz）、时间（一个包含 user、nice、sys、idle 和 irq 所使用 CPU/内核毫秒数的对象）。

console.log(os.cpus())

输出结果：

[{model: 'Intel(R) Core(TM) i5-5257U CPU @ 2.70GHz',speed: 2700,times: { user: 18665060, nice: 0, sys: 11753350, idle: 33536690, irq: 0 }},{model: 'Intel(R) Core(TM) i5-5257U CPU @ 2.70GHz',speed: 2700,times: { user: 9616620, nice: 0, sys: 5249430, idle: 49073350, irq: 0 }},{model: 'Intel(R) Core(TM) i5-5257U CPU @ 2.70GHz',speed: 2700,times: { user: 17431130, nice: 0, sys: 10963700, idle: 35544600, irq: 0 }},{model: 'Intel(R) Core(TM) i5-5257U CPU @ 2.70GHz',speed: 2700,times: { user: 8412530, nice: 0, sys: 4786440, idle: 50740410, irq: 0 }}
]

🌟获取CPU核心数及CPU信息：

console.log('CPU核心数量：',os.cpus().length) // 输出：4
console.log('CPU信息：',os.cpus()[0].model)  // 输出：Intel(R) Core(TM) i5-5257U CPU @ 2.70GHz

🌟查看运行时间

🌟nodejs 运行时间

process.uptime()

🌟系统运行时间

os.uptime()

🌟查看网络接口列表

获得网络接口列表的方法如下所示：

os.networkInterfaces()
{lo: [{address: '127.0.0.1',netmask: '255.0.0.0',family: 'IPv4',mac: '00:00:00:00:00:00',internal: true},{address: '::1',netmask: 'ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff',family: 'IPv6',mac: '00:00:00:00:00:00',internal: true}],eth0: [{address: '192.168.1.108',netmask: '255.255.255.0',family: 'IPv4',mac: '01:02:03:0a:0b:0c',internal: false},{address: 'fe80::a00:27ff:fe4e:66a1',netmask: 'ffff:ffff:ffff:ffff::',family: 'IPv6',mac: '01:02:03:0a:0b:0c',internal: false}]
}

🌟写在最后

更多Node知识以及API请大家持续关注，尽请期待。各位小伙伴让我们 let’s be prepared at all times！

✨原创不易，还希望各位大佬支持一下！
👍 点赞，你的认可是我创作的动力！
⭐️ 收藏，你的青睐是我努力的方向！
✏️ 评论，你的意见是我进步的财富！