我們碰到過ngnix的類似情況，可能有參考意義。

該伺服器提供裝置韌體上傳功能，使用者可以透過裝置的網頁前端上傳裝置韌體，以後後端程式將韌體升級到裝置。

裝置的韌體大概有100多M大小，我們在ngnix服務端編寫LUA指令碼接受前端網頁提交的資料包。

後來我們研究了ngnix相關配置，沒有找到相關的配置，甚至交叉編譯了相關的模組，也只能配置下載的負荷。

後天我們修改LUA指令碼，在收到一個數據包處理之後，sleep毫秒級時間，整個上傳數率稍有下降，但是cpu利用率下降到了40%左右，系統穩定性大大增加。

我想node.js應該也是類似原因，樓主也可以用這種思路，在做一段時間運算以後，sleep一段時間，釋放資源給系統。

如果是多核cpu，樓主可以做一些合理配置。

密集計算會彪高cpu，這種情況是正常的。相當於你拿很重的東西必須要這麼大的力氣才拿得起。

最佳化:

分析程式碼確保沒有空耗cpu的無用程式碼，比如無限迴圈等。

透過一些演算法進行最佳化，比如一些空間換時間的演算法。

平行計算(因為nodejs不能直接操作執行緒，可以使用child_process多程序模式利用多核運算)。

如果最佳化程式碼不能實現預想的效果，可以考慮c++這種執行效率比v8更高的實現，透過node-gyp編譯為原生模組。

nodejs對於cpu密集計算可怕之處是堵塞eventloop，導致後續任務無法執行，無法發揮併發優勢，對於一個處理請求的伺服器是致命的。解決這個問題可以使用child_process建立子程序，或者換計算能力更強的機器提供微服務。