換一個角度，在CPU密集的應用場景中，Node是否能勝任呢？實際上，V8的執行效率是十分高的。單以執行效率評判，V8的效率毋庸置疑。 我們將相同的裴波那契數列（F0=0，F1=1，Fn=F(n-1)+F(n-2)（n>=2））分別用各種腳本語言寫了算法實現，并進行了n=40的計算，以比較性能。這個測試主要偏重CPU棧操作，下表是其中一次運算耗時的排行。在這些腳本語言中（其中C和Go語言是靜態語言，用于參考），Node是足夠高效的，它優秀的運算能力主要來自V8的深度性能優化：  這樣的測試盡管并不能完全反映出各個語言的性能優劣，但已經可以表明Node在性能上不俗的表現。從另一個角度來看，這可以表明CPU密集型應用其實并不可怕。CPU密集型應用給Node帶來的挑戰主要是：由于JavaScript單線程的原因，如果有長時間運行的計算（比如大循環），將導致CPU時間片不能釋放，使得后續I/O無法發起。但是適當調整和分解大型運算任務為多個小任務，使得運算能夠適時釋放，不阻塞I/O調用的發起，這樣即可享受到并行異步I/O的好處，還能充分利用CPU。 關于CPU密集型應用，Node的異步I/O已經解決了在單線程上CPU與I/O之間阻塞無法重疊利用的問題，I/O阻塞造成的性能浪費遠比CPU的影響小。對于長時間運行的計算，如果它的耗時超過普通阻塞I/O的耗時，那么應用場景就需要重新評估，因為這類計算比I/O阻塞還影響效率，甚至說是一個純計算的場景，根本沒有I/O。此類應用場景或許應當采用多線程的方式進行計算。Node雖然沒有提供多線程用于計算支持，但是還是有以下兩個方式來充分利用CPU： * Node可以通過編寫C/C++擴展的方式更高效的利用CPU，將一些V8不能做到性能極致的地方通過C/C++來實現。由上面的測試結果可以看到，通過C/C++擴展的實現裴波那契數列計算，速度比Java還快。 * 如果單線程的Node不能滿足需求，甚至用了C/C++擴展后還覺得不夠，那么通過子進程的方式，將一部分Node進程當作常駐服務進程用于計算，然后利用進程間的消息傳遞結果，將計算與I/O分離，這樣還能充分利用多CPU。 CPU密集不可怕，如何調度是訣竅。