脚本实现流程如下：技术选型：选择node-xlsx作为操作Excel表格的库，因为它最接近项目需求。埋点数据处理：将埋点数据统一存放于文件（buryData.js），并复制一份到当前目录，以保持数据稳定性。同时，使用magic-string库替换文件中的ES6模块化语法为CommonJS模块化语法，便于后续操作。
为实现这一目标，我选择使用了exceljs库，因为它具备强大的读写Excel文件能力，支持完整的样式与公式功能。开发流程分为几个关键步骤：首先，通过exceljs创建工作簿，导入数据文件。接着，进行数据拆分，剔除表头信息，提取实际内容，按照门店和员工姓名进行分类处理。
查看的时候默认的是HTML，只要点左上角的excel，保存就是导出来了。
在部署过程中，使用util.promisify方法将Node.js内置函数转化为Promise形式，方便使用async/await语法。在执行操作时，确保调用next（）函数，模拟Promise.resolve（）效果。部署过程中涉及SSH连接服务器，可利用node-ssh库实现远程操作。
实现步骤首先，利用countLines函数读取文件，排除空行和注释，计算有效代码行数。接着，traverseDirectory函数遍历目录，区分文件类型，递归处理子目录。交互与配置可通过命令行设置文件类型（如vue， js等）、忽略目录（如node_modules）和行数阈值。配置信息保存在config.json中，便于持续使用。
然而，仅仅对密码进行MD5运算是不安全的。因为攻击者可以通过彩虹表等手段，根据MD5值反推出原始密码。为了提高安全性，我们可以采用密码加盐的方法。密码加盐的原理是在密码中插入特定字符串，然后再进行MD5运算。例如，使用不同的盐值对同样的密码进行运算，得到的MD5值会有很大差异，从而提高安全性。
可以在内存存储所有文件的MD5值。具体的可以生成一个Map，key值为MD5，value为文件路径。当上传文件时，查看该文件的md5值是否存在于内存的Map，若不存在，则上传文件，同时更新该Map，将该文件存于Map中。否则不需要上传。socket.io采用事件驱动。
不过node-rsa不是nodeJs固有的模块，使用前需要提前安装 npminstallnode-rsa crypto是node的内置模块，因此我后面选择了crypto重写了数据加解密的逻辑。
JS有加密，但没有MD5加密。JS是客户端代码，对汉字加密，可以防止传输数据时乱码，但，不能防止被破解。
NodeJS 提供了 `crypto.createCipher` 和 `crypto.createDecipher` 方法进行对称加密，而 `crypto.createCipheriv` 和 `crypto.createDecipheriv` 则支持使用自定义密钥和初始向量（IV），为数据提供了更高级别的保护。这些方法允许开发者根据需求选择合适的加密算法，并通过提供的密钥和IV进行数据的安全传输。
基本的解决方法就是增大内存，如果使用新版本的vue-cli，scripts中dev是隐藏了node参数的：需要直接去修改webpack.cmd：文件路径在：node_modules/.bin/webpack.cmd在node命令上加上参数即可。Node在启动时可以传递--max-old-space-size或--max-new-space-size来调整内存大小的使用限制。
在 Node.js 中使用流技术不仅可以提高代码的可读性和可维护性，还能有效管理内存资源，实现高效的数据处理和传输。通过理解流的概念、类型以及如何在实践中使用它们，开发者可以构建出更强大、更灵活的 Node.js 应用程序。
在使用Node.js处理大文件时，面临文件占用内存过高的问题，传统的fs.readFileSync方法会在内存中一次性读取文件内容，这在处理大量小文件时尤其显著，导致服务器内存压力过大。为解决此问题，可以采用fs.createReadStream方法，将文件读取为流数据，分块处理，有效降低内存占用。
Node.js程序所使用的内存分为两类：在程序允许的情况下，应该将数据保存在 Buffer 中，而不是转换成字符串等JS对象，这样可以避免 V8 内存的过多占用。process.nextTick（）会在本次事件循环结束后，立即开始下次事件循环。这样可以使V8获得内存回收的机会，有效解决过多事件堆积造成的内存溢出。
此外，合理管理并发请求数量。过多的并发请求会导致内存占用过高。可通过限制同时处理的请求数量或增加服务器数量来解决。另外，调整Node.js的垃圾回收频率和内存限制。Node.js有自己的垃圾回收机制，调整--max-old-space-size参数可以设置内存上限，控制垃圾回收的频率，以减少内存占用。
本文通过对比使用 fs.readFile 和 fs.createReadStream 读取大文件时内存使用情况，阐述了 Node.js 需要引入 Buffer 和 Stream 的原因。Stream 实现了数据的按需读取，避免了内存激增问题，使得在处理大文件时更为高效。
1、此外，合理管理并发请求数量。过多的并发请求会导致内存占用过高。可通过限制同时处理的请求数量或增加服务器数量来解决。另外，调整Node.js的垃圾回收频率和内存限制。Node.js有自己的垃圾回收机制，调整--max-old-space-size参数可以设置内存上限，控制垃圾回收的频率，以减少内存占用。
2、基本的解决方法就是增大内存，如果使用新版本的vue-cli，scripts中dev是隐藏了node参数的：需要直接去修改webpack.cmd：文件路径在：node_modules/.bin/webpack.cmd在node命令上加上参数即可。Node在启动时可以传递--max-old-space-size或--max-new-space-size来调整内存大小的使用限制。
3、占用的内存太多的话就进行清理才可以，不然的话你后期使用是有问题的，而且可以把一些不用的直接清理掉，会方便都很多。
4、解决办法主要是围绕系统优化，优化开机启动项、尽量避免开启太多程序等等。CPU常见故障检修：故障现象：CPU温度高检查一下机箱内的风扇是否正常运转。清理机箱内的灰尘（可以使用吹风筒）。在CPU与散热片间一定要加导热硅脂。
在使用Node.js处理大文件时，面临文件占用内存过高的问题，传统的fs.readFileSync方法会在内存中一次性读取文件内容，这在处理大量小文件时尤其显著，导致服务器内存压力过大。为解决此问题，可以采用fs.createReadStream方法，将文件读取为流数据，分块处理，有效降低内存占用。
在config/index.js中有开发环境与生产环境的相关配置。工程build相关配置：其中env：require（./prod.env）指生产环境配置信息。存放在prod.env.js内，具体内容为：修改完毕后，进行打包并与后台工程合并部署。
