Event loop: один поток, упорядоченные фазы
Event loop — это один поток, выполняющий очереди колбэков в фиксированных фазах: timers, poll, check, close — осушая между каждой более приоритетную очередь микрозадач. Этот порядок объясняет setTimeout vs setImmediate vs Promise и почему конкурентность кооперативная.
Разработчик пишет setTimeout(fn, 0) рядом с setImmediate(fn) рядом с Promise.resolve().then(fn), ожидая, что они сработают в порядке исходника. Не сработают. Сначала бежит промис, потом — в зависимости от того, где стоит код — либо таймер, либо immediate. Это не баг и не гонка; это опубликованное расписание event loop. Цикл — не чёрный ящик, который «когда-нибудь выполнит асинхронщину». Это строгая упорядоченная машина, и как только видишь её фазы, тайминг асинхронности перестаёт быть фольклором.
Цикл — это последовательность фаз
Единственный поток из прошлого урока не выполняет колбэки в порядке прихода. Он крутит фиксированную последовательность фаз (в libuv, движке цикла Node), и у каждой фазы своя очередь колбэков, которую надо осушить перед переходом дальше. Именно знание этого порядка превращает предсказание тайминга из гадания в точный расчёт. Те, что важны изо дня в день:
- Timers — колбэки, у которых истёк таймаут
setTimeout/setInterval. - Poll — сердце: получить новые I/O-события и выполнить их колбэки (пришёл HTTP-запрос, закончилось чтение файла). Если ничего не ждёт, цикл блокируется здесь, ожидая на epoll/kqueue — именно здесь проводится время простоя.
- Check — колбэки, запланированные через
setImmediate, выполняются сразу после poll. - Close — колбэки событий закрытия (
socket.on('close')).
Один полный проход по фазам — это тик (tick) цикла. Внутри фазы колбэки выполняются по одному, до конца — без вытеснения.
Макрозадачи vs микрозадачи
Два этих слова прячут всю модель тайминга. Очереди фаз держат макрозадачи: колбэк таймера, I/O-колбэк, setImmediate. Отдельно от них — две очереди микрозадач с более высоким приоритетом:
- Колбэки
process.nextTick(специфика Node), осушаются первыми. - Реакции промисов (продолжения
.then/await).
Правило: после завершения каждого отдельного колбэка цикл полностью осушает очереди микрозадач, прежде чем выполнить следующий колбэк или сменить фазу. Поэтому Promise.resolve().then(fn) обгоняет setTimeout(fn, 0) — реакция промиса есть микрозадача, выполняемая на ближайшем осушении, тогда как таймер ждёт фазы timers на более позднем тике.
▸Почему это работает
Зачем вообще отдельная, более приоритетная очередь микрозадач? Потому что цепочки промисов должны устаканиться прежде, чем программа вернётся к планировщику I/O, иначе порядок был бы непредсказуем между тиками. Микрозадачи позволяют единице синхронно выглядящей асинхронной работы (await разрешился, затем следующий await) завершиться как группа, прежде чем цикл сделает что-либо ещё. Опасность — зеркальная: микрозадача может запланировать другую микрозадачу, та — ещё одну, неограниченная цепочка (рекурсия process.nextTick или сбежавший цикл промисов) морит цикл голодом, потому что микрозадачи осушаются до пустоты прежде, чем выполнится любой I/O-колбэк. Так что микрозадачи дают плотный порядок, но потоп микрозадач способен заблокировать фазу poll так же жёстко, как синхронный цикл — цикл никогда не доберётся до своих сокетов.
setTimeout(0) vs setImmediate
Эти два — классическая путаница. setImmediate всегда бежит в фазе check, сразу после poll; setTimeout(fn, 0) зажат до минимума ~1 мс и бежит в фазе timers. Внутри I/O-колбэка (то есть уже в poll или сразу после) setImmediate надёжно срабатывает раньше следующей фазы timers, поэтому выигрывает. На верхнем уровне скрипта порядок не гарантирован — он зависит от того, сколько времени цикл потратил на запуск. Старший вывод не в мелочи, а в модели: «сразу после I/O» и «после задержки таймера» — это разные фазы, а не одна очередь.
Кооперативная, не параллельная
Поскольку один поток выполняет каждый колбэк до конца без вытеснения, конкурентность event loop кооперативная: каждый колбэк должен добровольно уступить — завершившись или наткнувшись на await, который отдаёт управление — чтобы выполнился любой другой колбэк. Два запроса никогда не выполняют JavaScript в один и тот же момент; они чередуются в точках уступки. В этом вся сила (никаких локов, никаких гонок данных по разделяемому состоянию внутри тика) и вся слабость (один колбэк, который никогда не уступает, замораживает всё), что следующий урок делает конкретным.
| Планировщик | Тип очереди | Фаза / тайминг | Приоритет |
|---|---|---|---|
process.nextTick(fn) | Микрозадача | После текущего колбэка, до промисов | Наивысший |
Promise.then / await | Микрозадача | После текущего колбэка, после nextTick | Высокий |
setTimeout(fn, 0) | Макрозадача | Фаза timers, следующий годный тик | Обычный |
| I/O-колбэк | Макрозадача | Фаза poll | Обычный |
setImmediate(fn) | Макрозадача | Фаза check, сразу после poll | Обычный |
Внутри I/O-колбэка ты планируешь `setTimeout(a, 0)`, `setImmediate(b)` и `Promise.resolve().then(c)`. В каком порядке они выполнятся?
Почему рекурсивный `process.nextTick` (или сбежавшая цепочка промисов) может застопорить I/O, хотя никакой синхронный цикл не выполняется?
Расставь по порядку один тик event loop по его основным фазам:
- 1 Фаза timers: выполнить истёкшие колбэки setTimeout/setInterval
- 2 Осушить микрозадачи (nextTick, затем промисы)
- 3 Фаза poll: выполнить готовые I/O-колбэки (или ждать на epoll/kqueue)
- 4 Фаза check: выполнить колбэки setImmediate
- 5 Фаза close: выполнить колбэки событий закрытия
- 01Какие основные фазы у event loop и что делает каждая?
- 02В чём разница между макрозадачами и микрозадачами и каково правило осушения?
- 03Почему конкурентность event loop называют кооперативной, а не параллельной, и что из этого следует?
Event loop — это строгая упорядоченная машина, а не размытый ящик «выполнит асинхронщину позже». Один поток крутит фиксированные фазы — timers, poll, check, close — и внутри каждой фазы выполняет очереди колбэков по одному до конца. Poll — центр тяжести: он выполняет готовые I/O-колбэки и, простаивая, блокируется на epoll/kqueue. Поперёк фаз идут две более приоритетные очереди микрозадач, сначала process.nextTick, затем реакции промисов, и определяющее правило в том, что цикл осушает микрозадачи до пустоты после каждого колбэка прежде, чем продвинуться — именно поэтому разрешённый промис обгоняет setTimeout(0) и почему setImmediate (фаза check) и setTimeout(0) (фаза timers) не взаимозаменяемы. Поскольку колбэки выполняются до конца без вытеснения, конкурентность кооперативная: запросы чередуются только там, где уступают, давая безопасность без локов внутри тика, но делая цикл заложником любого колбэка, который отказывается уступать. Этот сценарий заложника — что именно блокирует цикл и как это увидеть — следующий урок. Теперь, когда встретишь неожиданный порядок между setTimeout, setImmediate и разрешённым промисом, у тебя есть карта фаз, чтобы рассуждать, а не гадать.
Практика
Начни сверху. Задачи идут от простого к сложному: вспомнить факт, применить к случаю, затем senior-уровень. Открой, попробуй, потом открой ответ.
встречается в188
- Задачи, микрозадачи и scheduler.yield()middle
- Точность таймеров, троттлинг и фоновая работаmiddle
- Event loop Node.js: фазы, nextTick и задержка циклаsenior
- Стратегии рендеринга: SSG, SSR, ISR, streaming и гидратацияjunior
- SSG, SSR, ISR, streaming и RSC — как работает каждая стратегияmiddle
- Цена гидратации: selective, progressive, острова, resumabilitymiddle
- Core Web Vitals: что измеряют LCP, INP и CLSjunior
- LCP: четыре фазы, одна доминирующая стоимостьmiddle
- INP: input delay, processing, presentationmiddle
- Lab vs field: почему они расходятся и как использовать каждыйmiddle
- Трейдоффы метрик, RUM-атрибуция и цикл CI+полеsenior
- Общая картина: от URL до LCP до INP как эстафетаjunior
- Восемь слоёв трассировки: от service worker до второй навигацииmiddle
- Пять канонических поломок: где производство стабильно ломаетсяsenior
- Метод трёх треков: чтение трасс и построение системы мониторингаsenior
- Что такое индекс и как он ускоряет запросыjunior
- Leading-column rule: почему порядок столбцов в composite-индексе важенmiddle
- Partial, expression и covering-индексыmiddle
- Типы индексов: GIN, GiST, BRIN, Hash, Bloom и HOT-обновленияmiddle
- Index-only scan, Visibility Map и INCLUDEsenior
- Типичные сбои в продакшне и аудит индексовsenior
- Упражнение по проектированию индексов: стратегия полнотекстового поискаsenior
- EXPLAIN и планы выполнения: что решает планировщик и почемуjunior
- Типы сканирования: Seq, Index, Bitmap, Index-Onlymiddle
- Алгоритмы соединения и каскад ошибок оценки строкmiddle
- pg_statistic, ANALYZE и производственная наблюдаемостьmiddle
- Расширенная статистика: исправление ошибок оценки для коррелированных колонокsenior
- Кеш планов, настройка константных стоимостей и внутренности планировщикаsenior
- Производственные режимы отказа и стабильность плановsenior
- Connection pool: зачем амортизировать стоимость backend Postgresjunior
- Режимы PgBouncer: session, transaction и statementmiddle
- Размер пула: формула (ядра × 2) + шпинделей и двухуровневый стекmiddle
- Исчерпание пула и idle-in-transaction: сценарий отказа в 3 ночиmiddle
- Миграция на transaction mode: план развёртывания и prepared statements в PgBouncer 1.21middle
- Процессная модель Postgres и почему увеличение max_connections снижает производительностьsenior
- Ландшафт пулеров 2026, serverless connection storms и полная таксономия отказовsenior
- ADD COLUMN: мгновенно в PG 11+ против перезаписи в старом Postgresjunior
- Режим отказа очереди блокировок: почему мгновенный DDL может заморозить базуmiddle
- Безопасные DDL-паттерны: NOT VALID, CONCURRENTLY и исправления небезопасных операцийmiddle
- Таксономия сбоев миграций и дисциплина продакшнаsenior
- Выбор ключа шарда: стратегии hash, range, list и directorymiddle
- Ко-локация и Citus: инвариант, делающий шардирование пригодным к использованиюmiddle
- Режим отказа hot shard: обнаружение, изоляция и долгосрочная политикаmiddle
- Онлайн-решардинг, 2PC и операционная стоимость шардированияsenior
- Семь актов: от CREATE TABLE до Citusjunior
- Акты 1–3 в глубину: схема, индексы и статистика планировщикаmiddle
- Акты 4–6 в глубину: MVCC bloat, connection pooling и безопасные миграцииmiddle
- Акт 7 в глубину: шардинг, co-location и семиуровневый каскад трейдоффовmiddle
- Наблюдаемость, антипаттерны и производственный триажsenior
- Поколенческий GC и Scavengermiddle
- Major GC: mark, sweep, compactsenior
- Write barriers: цена инкрементального и поколенческого GCsenior
- Биты в проводеjunior
- Математика задержкиmiddle
- Bufferbloat и перегрузкаsenior
- Граница физического уровняsenior
- Номера последовательности и состояние соединенияmiddle
- Управление потоком и перегрузкойmiddle
- BBR, производственная наблюдаемость и за пределами TCPsenior
- CDN: контент по соседствуjunior
- Anycast и GeoDNS: маршрутизация к ближайшему edgemiddle
- Многоуровневый кеш и Cache-Controlmiddle
- Заголовок Vary и cache keysmiddle
- Stale-while-revalidate и cache stampedesenior
- Edge workers и edge-side compositionsenior
- CDN: операции и observabilitysenior
- WebSocket: HTTP-апгрейд до постоянного соединенияjunior
- WebSocket vs SSE vs long-polling: выбор правильного транспортаmiddle
- Backpressure в WebSocket: когда клиенты не успеваютmiddle
- Реконнект: jittered backoff, thundering herd, восстановление сообщенийsenior
- WebSocket в масштабе: HTTP/2 мультиплексирование, permessage-deflate, C10Msenior
- WebSocket в production: прокси, безопасность и распределённая архитектураsenior
- Что делают обратные проксиjunior
- Алгоритмы балансировки: от round-robin до power-of-two-choicesmiddle
- L4 vs L7 балансировка и сохранение IP клиентаmiddle
- Health checks, connection draining и slow startmiddle
- Retry-бури, circuit breakers и load sheddingsenior
- Устойчивая архитектура LB: anycast, zone-aware маршрутизация и observabilitysenior
- Почему QUIC, а не TCP+TLSjunior
- QUIC-потоки и head-of-line blockingjunior
- Объединённое рукопожатие и 1-RTTmiddle
- Connection ID и миграция сетиmiddle
- Обнаружение потерь и управление перегрузкойmiddle
- Возобновление 0-RTT и шифрование пакетовsenior
- Развёртывание и стоимость CPUsenior
- DDoS: что это и почему работаетjunior
- Атаки усиления и истощение состоянияmiddle
- Ограничение скорости: алгоритмы и архитектураmiddle
- WAF, межсетевые экраны, mTLS и HSTSmiddle
- Отравление DNS-кэша и BGP-перехватsenior
- Эшелонированная защита и экономика атакsenior
- Двенадцать слоёв: один URL, семь действующих лицjunior
- DNS, TCP, TLS по очереди: куда уходят миллисекундыmiddle
- Критический путь рендеринга и Core Web Vitalsmiddle
- Перехват прокси и шлюзы безопасности: rate limiter, WAF, mTLSmiddle
- Альтернативные пути: QUIC 0-RTT, WebSocket upgrade, миграция соединенияmiddle
- Наблюдаемость: распределённые трейсы, USE/RED и семплированиеsenior
- Устойчивость: каскадные повторы, circuit breakers и error budgetsenior
- Что такое три сигнала: метрики, логи, трейсыjunior
- Метрики и cardinality: cost-модель time-series databasemiddle
- Логи и объём: cost-модель структурного логированияmiddle
- Трейсы и сэмплирование: cost-модель distributed tracingmiddle
- Join-ключи и exemplar''''ы: как три сигнала становятся компонуемымиmiddle
- Observability 2.0: широкие события и сдвиг стоимостиsenior
- Режимы сбоя и инженерная практика: cardinality budget''''ы, PII и сэмплированиеsenior
- Зачем нужны структурные логи: дневник против таблицыjunior
- Схема продакшн-лога: поля, которые несёт каждая строкаmiddle
- Log levels и маршрутизация алертовmiddle
- Стратегии sampling и стоимость логовmiddle
- PII-редакция и log injectionsenior
- Propagation trace-контекста в логахsenior
- OTel Logs Data Model и audit-логи как подсистемаsenior
- Сигналы OTel, Semantic Conventions и проводной формат OTLPmiddle
- Авто-инструментирование и ручные спаны: правило 80/20 в OTelmiddle
- Collector OTel: receivers, processors, exporters и паттерны развёртыванияmiddle
- Стратегии сэмплирования: head, tail и parent-basedmiddle
- Vendor-нейтральность, eBPF-инструментирование, Operator и OTel в браузере и serverlesssenior
- Эксплуатация OTel Collector: надёжность, version skew, режимы отказа и управлениеsenior
- RED и USE: два чек-листа, одна дисциплина триажаjunior
- Инструментация RED в Prometheus: счётчики, гистограммы и дисциплина cardinalitymiddle
- USE на Linux: CPU, память, диск, сеть и PSImiddle
- Golden signals, структура дашборда и auto-RED в service meshmiddle
- Cardinality как драйвер затрат: label, PII, exemplars и семплированиеmiddle
- Native histograms, SLO и паттерны production-сбоевmiddle
- Выбор SLI и SLO-целей: отношения, не ощущенияmiddle
- Multi-window multi-burn-rate-алертинг: почему AND лучше ORmiddle
- Error budget policy, latency SLO и составные journeysmiddle
- Iceberg SLI, математика составного SLO и SLA vs SLOsenior
- Flame graph: читаем картинку, которая показывает, куда ушло времяjunior
- Sampling vs instrumentation profiling: почему 99 Гц побеждает в productionmiddle
- Типы профилей: CPU, память, off-CPU, mutex — какой когда братьmiddle
- Continuous profiling: always-on flame graphs с eBPF и корреляцией trace-idmiddle
- Как flame graph строится из сэмплов и как использовать его в productionmiddle
- Linux perf, внутренности eBPF, PGO и ограничения sampling''''аsenior
- Profiling в production: безопасность, war stories, OTel profiles и дизайн инфраструктурыsenior
- Debugging-воронка: SLO → RED → trace → profilejunior
- Архитектура OTel: один SDK, четыре сигнала, один wire-форматmiddle
- Экономия на observability: удерживаем затраты в пределах 5% inframiddle
- Масштаб, безопасность и ROI наблюдаемых системsenior
- Сначала профиль: измерь куда реально уходит времяjunior
- Закон Амдала и self-time: потолок любого ускорения, которое ты можешь выпуститьmiddle
- Измерительный цикл: микробенч, макробенч, prod-профиль, эффект наблюдателяmiddle
- Чтение флейм-графов: формы, профайлеры по языкам и 60-секундный сканmiddle
- Статистические baseline''''ы: почему один запуск — не измерениеmiddle
- История профайлеров и ловушки микробенчей: от Кнута до GWPsenior
- Hardware counters, профили холодного старта и безопасность профилейsenior
- Непрерывное профилирование в масштабе: затраты, CI-гейты, корреляция с трейсами и антипаттерныsenior
- Что делает путь горячим: симптом против причиныjunior
- Пять форм hotspot''''а: CPU, аллокации, кэш, лок, syscallmiddle
- Чтение parent и child chains: где применять правкуmiddle
- JIT deopt, цикл fix-and-verify и PR-time профилированиеmiddle
- Аппаратные счётчики и Intel TMA: диагностика подкатегорийsenior
- False sharing и горячие пути нативных мостовsenior
- Горячие пути в production: безопасность, хвостовая латентность и происхождение инструментовsenior
- Иерархия памяти: почему расстояние важнее числа операцийjunior
- Row-major vs column-major: порядок доступа и разрыв в 9xjunior
- Branch prediction: 10–30 циклов штрафа за неожиданный ifmiddle
- Hardware prefetcher, TLB и memory-level parallelismsenior
- Основы GC: за что рантайм берёт налогjunior
- Алгоритмы GC: поколенческая гипотеза, concurrent marking и write barriermiddle
- GC tradeoffs: пауза, throughput, память и давление аллокацийmiddle
- Настройка GC: пейсинг, форма кучи и наблюдаемость аллокацийmiddle
- Внутреннее устройство GC: tri-color инвариант, write barriers и глубокое погружение в рантаймыsenior
- GC в production: наблюдаемость, безопасность, edge cases и управление флотомsenior
- N+1: одна логическая операция, много round-trip''''овjunior
- Семейства фиксов: JOIN, IN, preload и DataLoadermiddle
- Обнаружение N+1: query logs, APM traces и CI gatesmiddle
- DataLoader: батчинг по дереву резолверовmiddle
- Кросс-протокольный N+1: HTTP fan-out и Redis MGETmiddle
- N+1 в масштабе: исчерпание пула, изменения планов и денормализацияsenior
- Batching: амортизируй фиксированную цену каждой операцииjunior
- Окно батчинга: размер и время ожиданияmiddle
- Batching в Kafka и Postgresmiddle
- io_uring и наблюдаемость пакетированияmiddle
- От Nagle до io_uring: эволюция пакетированияmiddle
- Backpressure, изоляция сбоев и безопасность батчей в продакшенеsenior
- Что на самом деле стоит bundle: download, parse, compile, executejunior
- Core Web Vitals: LCP, INP и CLSmiddle
- Code splitting: route-level, component-level, vendor splittingmiddle
- Tree shaking и compression: удаляем то, что не используемmiddle
- Third-party scripts: тихий убийца бюджетаmiddle
- CI enforcement и RUM: делаем бюджеты рабочимиmiddle
- V8 JIT-пайплайн, HTTP-приоритеты и безопасность bundlesenior
- Цикл performance: дисциплина, а не проектjunior
- Классификация и исправление: сопоставление family bottleneck с методамиmiddle
- Observability-стек и CI gates: ловить регрессии до выпускаmiddle
- От инцидента к enforcement: SLO burn до верифицированного исправления за 35 минутmiddle
- Культура, экономика и масштаб performancesenior
Что-то непонятно?
Задай вопрос по этому уроку. Вопросы анонимны и попадают напрямую автору — урок станет лучше.