معالجة الدفعات باستخدام مساعدات التكرار غير المتزامن في JavaScript: المعالجة المجمعة غير المتزامنة

تُعد البرمجة غير المتزامنة حجر الزاوية في تطوير JavaScript الحديث، حيث تمكّن المطورين من التعامل مع عمليات الإدخال/الإخراج، وطلبات الشبكة، والمهام الأخرى التي تستغرق وقتاً طويلاً دون حظر الخيط الرئيسي. يضمن هذا تجربة مستخدم سريعة الاستجابة، خاصة في تطبيقات الويب التي تتعامل مع مجموعات بيانات كبيرة أو عمليات معقدة. توفر المكررات غير المتزامنة (Async iterators) آلية قوية لاستهلاك تدفقات البيانات بشكل غير متزامن، ومع إدخال مساعدات المكرر غير المتزامن (async iterator helpers)، يصبح العمل مع هذه التدفقات أكثر كفاءة وأناقة. تتعمق هذه المقالة في مفهوم المعالجة المجمعة غير المتزامنة باستخدام مساعدات المكرر غير المتزامن، مستكشفة فوائدها وتقنيات تنفيذها وتطبيقاتها العملية.

فهم المكررات والمساعدات غير المتزامنة

قبل الغوص في المعالجة المجمعة غير المتزامنة، دعونا نؤسس فهماً قوياً للمكررات غير المتزامنة والمساعدات التي تعزز وظائفها.

المكررات غير المتزامنة (Async Iterators)

المكرر غير المتزامن هو كائن يتوافق مع بروتوكول المكرر غير المتزامن. يعرّف هذا البروتوكول دالة `next()` التي تعيد وعدًا (promise). عندما يتم حل الوعد، فإنه ينتج كائنًا بخاصيتين:

• `value`: القيمة التالية في التسلسل.
• `done`: قيمة منطقية (boolean) تشير إلى ما إذا كان المكرر قد وصل إلى نهاية التسلسل.

تُعد المكررات غير المتزامنة مفيدة بشكل خاص للتعامل مع تدفقات البيانات حيث قد يستغرق كل عنصر وقتًا ليصبح متاحًا. على سبيل المثال، جلب البيانات من واجهة برمجة تطبيقات بعيدة أو قراءة البيانات من ملف كبير جزءًا تلو الآخر.

مثال:

            async function* generateNumbers(count) {
  for (let i = 0; i < count; i++) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100)); // Simulate asynchronous operation
    yield i;
  }
}

const asyncIterator = generateNumbers(5);

async function consumeIterator() {
  let result = await asyncIterator.next();
  while (!result.done) {
    console.log(result.value);
    result = await asyncIterator.next();
  }
}

consumeIterator(); // Output: 0, 1, 2, 3, 4 (with a delay of 100ms between each number)
            

              
                Copy
              
            
          

مساعدات المكرر غير المتزامن (Async Iterator Helpers)

مساعدات المكرر غير المتزامن هي دوال توسع وظائف المكررات غير المتزامنة، وتوفر طرقًا ملائمة لتحويل وتصفية واستهلاك تدفقات البيانات. إنها توفر طريقة أكثر وضوحًا وإيجازًا للعمل مع المكررات غير المتزامنة مقارنة بالتكرار اليدوي باستخدام `next()`. تتضمن بعض مساعدات المكرر غير المتزامن الشائعة ما يلي:

• `map`: تطبق دالة على كل قيمة في التدفق وتنتج القيم المحوّلة.
• `filter`: تصفي التدفق، وتنتج فقط القيم التي تحقق شرطًا معينًا.
• `reduce`: تجمع القيم في التدفق في نتيجة واحدة.
• `forEach`: تنفذ دالة لكل قيمة في التدفق.
• `toArray`: تجمع كل القيم في التدفق في مصفوفة.
• `from`: تنشئ مكررًا غير متزامن من مصفوفة أو أي كائن قابل للتكرار.

يمكن ربط هذه المساعدات معًا لإنشاء خطوط أنابيب معالجة بيانات معقدة. على سبيل المثال، يمكنك جلب البيانات من واجهة برمجة تطبيقات، وتصفيتها بناءً على معايير معينة، ثم تحويلها إلى تنسيق مناسب للعرض في واجهة المستخدم.

المعالجة المجمعة غير المتزامنة: المفهوم

تتضمن المعالجة المجمعة غير المتزامنة تقسيم تدفق بيانات المكرر غير المتزامن إلى دفعات أو مجموعات أصغر ثم معالجة كل مجموعة بشكل متزامن أو متسلسل. هذا النهج مفيد بشكل خاص عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة أو عمليات حسابية مكثفة حيث تكون معالجة كل عنصر على حدة غير فعالة. من خلال تجميع العناصر، يمكنك الاستفادة من المعالجة المتوازية، وتحسين استخدام الموارد، وتحسين الأداء العام.

لماذا نستخدم المعالجة المجمعة غير المتزامنة؟

• تحسين الأداء: تتيح معالجة العناصر في دفعات التنفيذ المتوازي للعمليات على كل مجموعة، مما يقلل من وقت المعالجة الإجمالي.
• تحسين الموارد: يمكن أن يساعد تجميع العناصر في تحسين استخدام الموارد عن طريق تقليل الحمل الزائد المرتبط بالعمليات الفردية.
• معالجة الأخطاء: تسهيل معالجة الأخطاء والتعافي منها، حيث يمكن عزل الأخطاء في مجموعات محددة، مما يسهل إعادة المحاولة أو التعامل مع الإخفاقات.
• تحديد المعدل (Rate Limiting): تنفيذ تحديد المعدل على أساس كل مجموعة، مما يمنع إغراق الأنظمة الخارجية أو واجهات برمجة التطبيقات.
• تحميل/تنزيل مقسم: تسهيل عمليات تحميل وتنزيل الملفات الكبيرة المقسمة عن طريق معالجة البيانات في أجزاء يمكن التحكم فيها.

تنفيذ المعالجة المجمعة غير المتزامنة

هناك عدة طرق لتنفيذ المعالجة المجمعة غير المتزامنة باستخدام مساعدات المكرر غير المتزامن وتقنيات JavaScript الأخرى. إليك بعض الأساليب الشائعة:

1. استخدام دالة تجميع مخصصة

يتضمن هذا النهج إنشاء دالة مخصصة تجمع العناصر من المكرر غير المتزامن بناءً على معيار محدد. ثم تتم معالجة العناصر المجمعة بشكل غير متزامن.

            async function* groupIterator(source, groupSize) {
  let buffer = [];
  for await (const item of source) {
    buffer.push(item);
    if (buffer.length === groupSize) {
      yield buffer;
      buffer = [];
    }
  }
  if (buffer.length > 0) {
    yield buffer;
  }
}

async function* processGroups(source) {
    for await (const group of source) {
        // Simulate asynchronous processing of the group
        const processedGroup = await Promise.all(group.map(async item => {
            await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 50)); // Simulate processing time
            return item * 2;
        }));
        yield processedGroup;
    }
}


async function main() {
  async function* generateNumbers(count) {
    for (let i = 1; i <= count; i++) {
      yield i;
    }
  }

  const numberStream = generateNumbers(10);
  const groupedStream = groupIterator(numberStream, 3);
  const processedStream = processGroups(groupedStream);

  for await (const group of processedStream) {
    console.log("Processed Group:", group);
  }
}

main();

// Expected Output (order may vary due to async nature):
// Processed Group: [ 2, 4, 6 ]
// Processed Group: [ 8, 10, 12 ]
// Processed Group: [ 14, 16, 18 ]
// Processed Group: [ 20 ]
            

              
                Copy
              
            
          

في هذا المثال، تقوم دالة `groupIterator` بتجميع تدفق الأرقام الوارد في دفعات من 3. ثم تقوم دالة `processGroups` بالتكرار على هذه المجموعات، ومضاعفة كل رقم داخل المجموعة بشكل غير متزامن باستخدام `Promise.all` للمعالجة المتوازية. يتم محاكاة تأخير لتمثيل المعالجة غير المتزامنة الفعلية.

2. استخدام مكتبة للمكررات غير المتزامنة

توفر العديد من مكتبات JavaScript دوال مساعدة للعمل مع المكررات غير المتزامنة، بما في ذلك التجميع والدفعات. يمكن لمكتبات مثل `it-batch` أو الأدوات المساعدة من مكتبات مثل `lodash-es` أو `Ramda` (على الرغم من أنها تحتاج إلى تكييف للعمل غير المتزامن) أن تقدم دوال جاهزة للتجميع.

مثال (تصوري باستخدام مكتبة `it-batch` افتراضية):

            // Assuming a library like 'it-batch' exists with async iterator support
// This is conceptual, actual API might vary.

//import { batch } from 'it-batch'; // Hypothetical import

async function processData() {
  async function* generateData(count) {
    for (let i = 0; i < count; i++) {
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 20));
      yield { id: i, value: `data-${i}` };
    }
  }

  const dataStream = generateData(15);
  //const batchedStream = batch(dataStream, { size: 5 }); // Hypothetical batch function

  //Below mimics the functionality of it-batch
  async function* batch(source, options) {
      const { size } = options;
      let buffer = [];
      for await (const item of source) {
          buffer.push(item);
          if (buffer.length === size) {
              yield buffer;
              buffer = [];
          }
      }
      if(buffer.length > 0){
        yield buffer;
      }
  }

  const batchedStream = batch(dataStream, { size: 5 });

  for await (const batchData of batchedStream) {
    console.log("Processing Batch:", batchData);
    // Perform asynchronous operations on the batch
    await Promise.all(batchData.map(async item => {
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 30)); // Simulate processing
      console.log(`Processed item ${item.id} in batch`);
    }));
  }
}

processData();
            

              
                Copy
              
            
          

يوضح هذا المثال الاستخدام التصوري لمكتبة لتجميع تدفق البيانات في دفعات. تقوم دالة `batch` (سواء كانت افتراضية أو تحاكي وظيفة `it-batch`) بتجميع البيانات في دفعات من 5. ثم تقوم الحلقة التالية بمعالجة كل دفعة بشكل غير متزامن.

3. استخدام `AsyncGeneratorFunction` (متقدم)

لمزيد من التحكم والمرونة، يمكنك استخدام `AsyncGeneratorFunction` مباشرة لإنشاء مكررات غير متزامنة مخصصة تتعامل مع التجميع والمعالجة في خطوة واحدة.

            async function* processInGroups(source, groupSize, processFn) {
    let buffer = [];
    for await (const item of source) {
        buffer.push(item);
        if (buffer.length === groupSize) {
            const result = await processFn(buffer);
            yield result;
            buffer = [];
        }
    }
    if (buffer.length > 0) {
        const result = await processFn(buffer);
        yield result;
    }
}

async function exampleUsage() {
    async function* generateData(count) {
        for (let i = 0; i < count; i++) {
            await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 15));
            yield i;
        }
    }

    async function processGroup(group) {
        console.log("Processing Group:", group);
        // Simulate asynchronous processing of the group
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100));
        return group.map(item => item * 3);
    }

    const dataStream = generateData(12);
    const processedStream = processInGroups(dataStream, 4, processGroup);

    for await (const result of processedStream) {
        console.log("Processed Result:", result);
    }
}

exampleUsage();

//Expected Output (order may vary due to async nature):
//Processing Group: [ 0, 1, 2, 3 ]
//Processed Result: [ 0, 3, 6, 9 ]
//Processing Group: [ 4, 5, 6, 7 ]
//Processed Result: [ 12, 15, 18, 21 ]
//Processing Group: [ 8, 9, 10, 11 ]
//Processed Result: [ 24, 27, 30, 33 ]
            

              
                Copy
              
            
          

يوفر هذا النهج حلاً قابلاً للتخصيص بدرجة عالية حيث تحدد كل من منطق التجميع ودالة المعالجة. تأخذ دالة `processInGroups` مكررًا غير متزامن، وحجم مجموعة، ودالة معالجة كوسائط. تقوم بتجميع العناصر ثم تطبق دالة المعالجة على كل مجموعة بشكل غير متزامن.

التطبيقات العملية للمعالجة المجمعة غير المتزامنة

تنطبق المعالجة المجمعة غير المتزامنة على سيناريوهات مختلفة حيث تحتاج إلى التعامل بكفاءة مع تدفقات البيانات غير المتزامنة الكبيرة:

• تحديد معدل واجهة برمجة التطبيقات (API Rate Limiting): عند استهلاك البيانات من واجهة برمجة تطبيقات ذات حدود للمعدل، يمكنك تجميع الطلبات وإرسالها في دفعات محكومة لتجنب تجاوز الحدود.
• خطوط أنابيب تحويل البيانات: يسمح تجميع البيانات بالتحويل الفعال لمجموعات البيانات الكبيرة، مثل تحويل تنسيقات البيانات أو إجراء حسابات معقدة.
• عمليات قاعدة البيانات: يمكن أن يؤدي تجميع عمليات الإدراج أو التحديث أو الحذف في قاعدة البيانات إلى تحسين الأداء بشكل كبير مقارنة بالعمليات الفردية.
• معالجة الصور/الفيديو: يمكن تحسين معالجة الصور أو مقاطع الفيديو الكبيرة عن طريق تقسيمها إلى أجزاء أصغر ومعالجة كل جزء بشكل متزامن.
• معالجة السجلات (Logs): يمكن تسريع تحليل ملفات السجلات الكبيرة عن طريق تجميع إدخالات السجل ومعالجتها بالتوازي.
• تدفق البيانات في الوقت الفعلي: في التطبيقات التي تتضمن تدفقات بيانات في الوقت الفعلي (مثل بيانات أجهزة الاستشعار، أسعار الأسهم)، يمكن أن يسهل تجميع البيانات المعالجة والتحليل الفعالين.

اعتبارات وأفضل الممارسات

عند تنفيذ المعالجة المجمعة غير المتزامنة، ضع في اعتبارك العوامل التالية:

• حجم المجموعة: يعتمد حجم المجموعة الأمثل على التطبيق المحدد وطبيعة البيانات التي تتم معالجتها. جرب أحجام مجموعات مختلفة للعثور على أفضل توازن بين التوازي والحمل الزائد. قد تزيد المجموعات الأصغر من الحمل الزائد بسبب تبديل السياق المتكرر، بينما قد تقلل المجموعات الأكبر من التوازي.
• معالجة الأخطاء: نفذ آليات قوية لمعالجة الأخطاء لاكتشاف ومعالجة الأخطاء التي قد تحدث أثناء المعالجة. ضع في اعتبارك استراتيجيات لإعادة محاولة العمليات الفاشلة أو تخطي المجموعات التي بها مشاكل.
• التزامن (Concurrency): تحكم في مستوى التزامن لتجنب إغراق موارد النظام. استخدم تقنيات مثل التخفيض (throttling) أو تحديد المعدل لإدارة عدد العمليات المتزامنة.
• إدارة الذاكرة: كن حذرًا من استخدام الذاكرة، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. تجنب تحميل مجموعات البيانات بأكملها في الذاكرة دفعة واحدة. بدلاً من ذلك، قم بمعالجة البيانات في أجزاء أصغر أو استخدم تقنيات التدفق.
• العمليات غير المتزامنة: تأكد من أن العمليات التي يتم إجراؤها على كل مجموعة غير متزامنة حقًا لتجنب حظر الخيط الرئيسي. استخدم `async/await` أو الوعود (Promises) للتعامل مع المهام غير المتزامنة.
• الحمل الزائد لتبديل السياق: بينما يهدف التجميع إلى تحقيق مكاسب في الأداء، فإن تبديل السياق المفرط يمكن أن يلغي هذه الفوائد. قم بتوصيف وضبط تطبيقك بعناية للعثور على حجم الدفعة ومستوى التزامن الأمثل.

الخاتمة

المعالجة المجمعة غير المتزامنة هي تقنية قوية للتعامل بكفاءة مع تدفقات البيانات غير المتزامنة الكبيرة في JavaScript. من خلال تجميع العناصر ومعالجتها في دفعات، يمكنك تحسين الأداء بشكل كبير، وتحسين استخدام الموارد، وتعزيز قابلية التوسع لتطبيقاتك. يعد فهم المكررات غير المتزامنة، والاستفادة من مساعدات المكرر غير المتزامن، والنظر بعناية في تفاصيل التنفيذ أمرًا بالغ الأهمية لنجاح المعالجة المجمعة غير المتزامنة. سواء كنت تتعامل مع حدود معدل واجهة برمجة التطبيقات، أو مجموعات بيانات كبيرة، أو تدفقات بيانات في الوقت الفعلي، يمكن أن تكون المعالجة المجمعة غير المتزامنة أداة قيمة في ترسانة تطوير JavaScript الخاصة بك. مع استمرار تطور JavaScript، ومع المزيد من توحيد مساعدات المكرر غير المتزامن، توقع ظهور أساليب أكثر كفاءة وانسيابية في المستقبل. تبنى هذه التقنيات لبناء تطبيقات ويب أكثر استجابة وقابلية للتوسع وأداءً.