Как можно заблокировать Event Loop?

Node.js выполняет JavaScript в одном потоке, а асинхронность обеспечивается за счёт Event Loop. Event Loop поочерёдно берёт задачи из очередей (timers, poll, check и т.д.) и выполняет их колбэки. Пока один колбэк не завершится, следующий не начнётся. Значит, любая долгая синхронная операция внутри колбэка блокирует весь цикл.

Что именно блокирует Event Loop

• Тяжёлые синхронные вычисления: длинные циклы, рекурсия, шифрование, обработка больших массивов.
• Синхронные версии API: fs.readFileSync, crypto.pbkdf2Sync, child_process.execSync.
• Синхронный парсинг больших данных: JSON.parse на десятках мегабайт.
• Блокирующие операции в нативных модулях без выхода в libuv thread pool.

Пример блокировки

const http = require('http');

http.createServer((req, res) => {
  if (req.url === '/block') {
    // Синхронный цикл на несколько секунд
    let sum = 0;
    for (let i = 0; i < 1e10; i++) sum += i;
    res.end('done ' + sum);
  } else {
    res.end('fast');
  }
}).listen(3000);

// Пока /block считается, запрос /fast тоже ждёт.

Пока выполняется цикл на маршруте /block, сервер не отвечает даже на быстрый /fast, потому что Event Loop занят.

Как избежать блокировки

1. Использовать асинхронные версии API: fs.promises.readFile вместо readFileSync.
2. Выносить CPU-bound задачи в worker_threads или child_process.
3. Разбивать длинные вычисления на части через setImmediate или setTimeout, чтобы дать Event Loop обработать другие задачи.
4. Применять нативные аддоны и внешние сервисы (например, очередь задач) для тяжёлой обработки.

const { Worker } = require('worker_threads');

function runHeavy(data) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    const worker = new Worker('./heavy.js', { workerData: data });
    worker.on('message', resolve);
    worker.on('error', reject);
  });
}

// Event Loop свободен, пока worker считает в отдельном потоке.

Итог: блокировка Event Loop происходит из-за синхронных тяжёлых операций в основном потоке. Чтобы приложение оставалось отзывчивым, такие задачи нужно выносить в отдельные потоки или процессы и использовать асинхронные API.