异步资源上下文共享，意味在一次网络请求生命周期或异步资源调用链中共享上下文数据。

回答这个问题之前，首先我们要先理解什么是异步资源。

异步资源

异步资源可以理解为是有回调的对象，比如但不限于 Promises、Timeouts、TCPWrap、UDP 等。详见异步资源的类型列表。

官方定义如下：

An asynchronous resource represents an object with an associated callback. This callback may be called multiple times, such as the 'connection' event in net.createServer(), or just a single time like in fs.open(). A resource can also be closed before the callback is called.

AsyncLocalStorage

这里介绍 Node.js 官方提供的异步上下文共享方案 AsyncLocalStorage，该特性在 16.4.0 之前还是实验特性，16.4.0 之后已经稳定。

AsyncLocalStorage 可以在异步操作链中共享数据。

AsyncLocalStorage 实例 asyncLocalStorage 有以下几个主要方法：

• disable() 禁用 asyncLocalStorage；
• getStore() 返回当前上下文 store，该 store 须通过 asyncLocalStorage.run() 或 asyncLocalStorage.enterWith() 来进行异步上下文初始化；
• enterWith(store) 通过该方法传入上下文 store，在后续所有的异步调用中均可以获取该 store；

示例：

const store = { id: 1 };
// Replaces previous store with the given store object
asyncLocalStorage.enterWith(store);
asyncLocalStorage.getStore(); // Returns the store object
someAsyncOperation(() => {
  asyncLocalStorage.getStore(); // Returns the same object
});

• run(store, callback[, ...args]) 通过 run 来指定上下文 store 和其生效的 callback 函数，该 store 将只能在该callback 函数中被获取到。
• exit(callback[, ...args])

asyncLocalStorage.run() 函数第一个参数是存储我们在异步调用中所需要访问的共享数据，第二个参数是一个异步函数。

下面通过一个例子来演示如何使用 AsyncLocalStorage 来实现异步资源上下文共享：

输出：

runA 8f19ebef-58d7-4b1a-8b9b-46d158beb5d2 2022/5/24 20:26:17 this is a log message
runB 8f19ebef-58d7-4b1a-8b9b-46d158beb5d2 2022/5/24 20:26:17 this is a log message

通过 asyncLocalStorage.run 运行的同一个异步函数中，会运行函数 runA 和函数 runB，runA 和 runB 可以访问到相同的上下文数据。

性能问题

AsyncLocalStorage 为我们在 Node.js 中轻松实现异步资源上下文共享提供了很大遍历，但是每次异步资源操作都会触发 Async Hooks，势必会对我们的 Node 应用性能造成一定影响。那么影响到底有多大呢？

根据 Kuzzle 的一个实测，使用 AsyncLocalStorage 大概会造成 8% 的额外性能损耗，当然不同的业务场景可能会有不同的性能表现。如果大家关注这部分性能表现，也可以在自己的业务中增加对比测试，测试具体性能影响。

应用场景

在其他多线程语言中，每个 HTTP 创建一个新的线程，每个线程拥有自己的内存。你可以在在线程内存中存储全局状态，并在代码的任何位置获取到全局状态。

在 Node.js 中，因为 Node.js 是单线程的，会在所有 HTTP 请求中共享内存，所以每个 HTTP 请求无法做到持有相互隔离的全局状态。

AsyncLocalStorage 可以有效隔离不同异步操作之间的状态，在 HTTP 请求追踪、APM 工具、上下文日志追踪、基于请求的全链路日志追踪等场景有非常重要的作用。