قياس أداء مساعدات مكررات JavaScript: سرعة عمليات التدفق

توفر مساعدات مكررات JavaScript (مثل map، وfilter، وreduce) طريقة قوية ومعبرة للتعامل مع البيانات بأسلوب وظيفي. فهي تتيح للمطورين كتابة كود أنظف وأكثر قابلية للقراءة عند معالجة المصفوفات وغيرها من هياكل البيانات القابلة للتكرار. ومع ذلك، من الضروري فهم الآثار المترتبة على الأداء عند استخدام هذه المساعدات، خاصة عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة أو تطبيقات تتطلب أداءً حرجًا. يستكشف هذا المقال خصائص أداء مساعدات مكررات JavaScript ويقدم إرشادات حول تقنيات قياس الأداء والتحسين.

فهم مساعدات المكررات

مساعدات المكررات هي دوال متوفرة في المصفوفات (وغيرها من الكائنات القابلة للتكرار) في JavaScript تسمح لك بإجراء تحويلات بيانات شائعة بطريقة موجزة. وغالبًا ما يتم ربطها معًا لإنشاء خطوط أنابيب من العمليات، تُعرف أيضًا باسم عمليات التدفق.

فيما يلي بعض مساعدات المكررات الأكثر استخدامًا:

• map(callback): تحول كل عنصر في المصفوفة بتطبيق دالة رد نداء (callback) معطاة على كل عنصر وإنشاء مصفوفة جديدة بالنتائج.
• filter(callback): تنشئ مصفوفة جديدة بجميع العناصر التي تجتاز الاختبار المطبق بواسطة دالة رد النداء المعطاة.
• reduce(callback, initialValue): تطبق دالة على مُجمِّع (accumulator) وكل عنصر في المصفوفة (من اليسار إلى اليمين) لتقليصها إلى قيمة واحدة.
• forEach(callback): تنفذ دالة معطاة مرة واحدة لكل عنصر في المصفوفة. لاحظ أنها *لا* تنشئ مصفوفة جديدة. تستخدم بشكل أساسي للآثار الجانبية (side effects).
• some(callback): تختبر ما إذا كان عنصر واحد على الأقل في المصفوفة يجتاز الاختبار المطبق بواسطة دالة رد النداء المعطاة. تعيد true إذا وجدت مثل هذا العنصر، وfalse خلاف ذلك.
• every(callback): تختبر ما إذا كانت جميع العناصر في المصفوفة تجتاز الاختبار المطبق بواسطة دالة رد النداء المعطاة. تعيد true إذا اجتازت جميع العناصر الاختبار، وfalse خلاف ذلك.
• find(callback): تعيد قيمة *أول* عنصر في المصفوفة يحقق دالة الاختبار المعطاة. وإلا، يتم إرجاع undefined.
• findIndex(callback): تعيد *فهرس* *أول* عنصر في المصفوفة يحقق دالة الاختبار المعطاة. وإلا، يتم إرجاع -1.

مثال: لنفترض أن لدينا مصفوفة من الأرقام ونريد تصفية الأرقام الزوجية ثم مضاعفة الأرقام الفردية المتبقية.

            const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

const doubledOddNumbers = numbers
 .filter(number => number % 2 !== 0)
 .map(number => number * 2);

console.log(doubledOddNumbers); // Output: [2, 6, 10, 14, 18]
            

              
                Copy
              
            
          

مسألة الأداء

بينما توفر مساعدات المكررات قابلية قراءة وصيانة ممتازة، إلا أنها قد تُدخل في بعض الأحيان عبئًا على الأداء مقارنةً بحلقات for التقليدية. ويرجع ذلك إلى أن كل استدعاء لمساعد مكرر يتضمن عادةً إنشاء مصفوفة وسيطة جديدة واستدعاء دالة رد نداء لكل عنصر.

السؤال الرئيسي هو: هل العبء على الأداء كبير بما يكفي لتبرير تجنب مساعدات المكررات لصالح الحلقات التقليدية؟ تعتمد الإجابة على عدة عوامل، منها:

• حجم مجموعة البيانات: يكون تأثير الأداء أكثر وضوحًا مع مجموعات البيانات الأكبر.
• مدى تعقيد دوال رد النداء: ستساهم دوال رد النداء المعقدة بشكل أكبر في وقت التنفيذ الإجمالي.
• عدد مساعدات المكررات المتسلسلة: يضيف كل مساعد متسلسل عبئًا إضافيًا.
• محرك JavaScript وتقنيات التحسين: محركات JavaScript الحديثة مثل V8 (Chrome, Node.js) مُحسَّنة للغاية ويمكنها غالبًا التخفيف من بعض عقوبات الأداء المرتبطة بمساعدات المكررات.

قياس أداء مساعدات المكررات مقابل الحلقات التقليدية

أفضل طريقة لتحديد تأثير الأداء لمساعدات المكررات في حالة استخدامك المحددة هي إجراء قياس الأداء. يتضمن قياس الأداء تشغيل نفس الكود عدة مرات بأساليب مختلفة (على سبيل المثال، مساعدات المكررات مقابل حلقات for) وقياس وقت التنفيذ.

إليك مثال بسيط لكيفية قياس أداء map وحلقة for تقليدية:

            const data = Array.from({ length: 1000000 }, (_, i) => i);

// Using map
console.time('map');
const mappedDataWithIterator = data.map(x => x * 2);
console.timeEnd('map');

// Using a for loop
console.time('forLoop');
const mappedDataWithForLoop = [];
for (let i = 0; i < data.length; i++) {
 mappedDataWithForLoop[i] = data[i] * 2;
}
console.timeEnd('forLoop');
            

              
                Copy
              
            
          

اعتبارات هامة لقياس الأداء:

• استخدم مجموعة بيانات واقعية: استخدم بيانات تشبه نوع وحجم البيانات التي ستتعامل معها في تطبيقك.
• شغل تكرارات متعددة: شغل القياس عدة مرات للحصول على متوسط وقت تنفيذ أكثر دقة. يمكن لمحركات JavaScript تحسين الكود بمرور الوقت، لذا قد لا يكون تشغيل واحد ممثلاً.
• امسح ذاكرة التخزين المؤقت: قبل كل تكرار، امسح ذاكرة التخزين المؤقت لتجنب النتائج المنحرفة بسبب البيانات المخزنة مؤقتًا. هذا أمر ذو صلة بشكل خاص في بيئات المتصفح.
• عطل العمليات الخلفية: قلل من العمليات الخلفية التي قد تتداخل مع نتائج القياس.
• استخدم أداة قياس أداء موثوقة: فكر في استخدام أدوات قياس أداء مخصصة مثل Benchmark.js للحصول على نتائج أكثر دقة وأهمية إحصائيًا.

استخدام Benchmark.js

Benchmark.js هي مكتبة JavaScript شائعة لإجراء قياسات أداء قوية. توفر ميزات مثل التحليل الإحصائي، واكتشاف التباين، ودعم بيئات مختلفة (المتصفحات وNode.js).

مثال باستخدام Benchmark.js:

            // Install Benchmark.js: npm install benchmark

const Benchmark = require('benchmark');

const data = Array.from({ length: 1000 }, (_, i) => i);

const suite = new Benchmark.Suite;

// add tests
suite.add('Array#map', function() {
 data.map(x => x * 2);
})
.add('For loop', function() {
 const mappedDataWithForLoop = [];
 for (let i = 0; i < data.length; i++) {
 mappedDataWithForLoop[i] = data[i] * 2;
 }
})
// add listeners
.on('cycle', function(event) {
 console.log(String(event.target));
})
.on('complete', function() {
 console.log('Fastest is ' + this.filter('fastest').map('name'));
})
// run async
.run({ 'async': true });

            

              
                Copy
              
            
          

تقنيات التحسين

إذا كشف قياس الأداء الخاص بك أن مساعدات المكررات تسبب عنق زجاجة في الأداء، ففكر في تقنيات التحسين التالية:

• اجمع العمليات في حلقة واحدة: بدلاً من تسلسل عدة مساعدات مكررات، يمكنك غالبًا دمج العمليات في حلقة for واحدة أو استدعاء reduce واحد. هذا يقلل من عبء إنشاء المصفوفات الوسيطة.

              // Instead of:
  const result = data.filter(x => x > 5).map(x => x * 2);
  
  // Use a single loop:
  const result = [];
  for (let i = 0; i < data.length; i++) {
   if (data[i] > 5) {
   result.push(data[i] * 2);
   }
  }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• استخدم forEach للآثار الجانبية: إذا كنت تحتاج فقط إلى إجراء آثار جانبية على كل عنصر (مثل التسجيل، تحديث عنصر DOM)، فاستخدم forEach بدلاً من map، لأن forEach لا تنشئ مصفوفة جديدة.

              // Instead of:
  data.map(x => console.log(x));
  
  // Use forEach:
  data.forEach(x => console.log(x));
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• استخدم مكتبات التقييم الكسول (lazy evaluation): توفر مكتبات مثل Lodash و Ramda قدرات التقييم الكسول، والتي يمكنها تحسين الأداء عن طريق معالجة البيانات فقط عند الحاجة إليها فعليًا. يتجنب التقييم الكسول إنشاء مصفوفات وسيطة لكل عملية متسلسلة.

              // Example with Lodash:
  const _ = require('lodash');
  
  const data = Array.from({ length: 1000 }, (_, i) => i);
  
  const result = _(data)
   .filter(x => x > 5)
   .map(x => x * 2)
   .value(); // value() triggers the execution
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• فكر في استخدام المحولات (Transducers): تقدم المحولات نهجًا آخر لمعالجة التدفق الفعالة في JavaScript. تسمح لك بتركيب التحويلات دون إنشاء مصفوفات وسيطة. توفر مكتبات مثل transducers-js تطبيقات للمحولات.

              // Install transducers-js: npm install transducers-js
  
  const t = require('transducers-js');
  
  const data = Array.from({ length: 1000 }, (_, i) => i);
  
  const transducer = t.compose(
   t.filter(x => x > 5),
   t.map(x => x * 2)
  );
  
  const result = t.into([], transducer, data);
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• حسن دوال رد النداء: تأكد من أن دوال رد النداء الخاصة بك فعالة قدر الإمكان. تجنب الحسابات غير الضرورية أو التلاعب بـ DOM داخل دالة رد النداء.
• استخدم هياكل البيانات المناسبة: فكر فيما إذا كانت المصفوفة هي هيكل البيانات الأنسب لحالة استخدامك. على سبيل المثال، قد تكون المجموعة (Set) أكثر كفاءة إذا كنت بحاجة إلى إجراء فحوصات عضوية متكررة.
• WebAssembly (WASM): للأقسام الحرجة جدًا من حيث الأداء في الكود الخاص بك، خاصة عند التعامل مع المهام الحسابية المكثفة، فكر في استخدام WebAssembly. يسمح لك WASM بكتابة الكود بلغات مثل C++ أو Rust وتجميعه إلى تنسيق ثنائي يعمل بسرعة قريبة من الأصلية في المتصفح، مما يوفر مكاسب أداء كبيرة.
• هياكل البيانات غير القابلة للتغيير (Immutable): يمكن أن يؤدي استخدام هياكل البيانات غير القابلة للتغيير (على سبيل المثال، مع مكتبات مثل Immutable.js) أحيانًا إلى تحسين الأداء من خلال السماح باكتشاف التغييرات بشكل أكثر كفاءة وتحديثات محسنة. ومع ذلك، يجب مراعاة العبء الإضافي لعدم القابلية للتغيير.

أمثلة واعتبارات من العالم الحقيقي

دعنا نفكر في بعض السيناريوهات الواقعية وكيف يمكن أن يلعب أداء مساعدات المكررات دورًا:

• تصور البيانات في تطبيق ويب: عند عرض مجموعة بيانات كبيرة في مخطط أو رسم بياني، يكون الأداء حاسمًا. إذا كنت تستخدم مساعدات المكررات لتحويل البيانات قبل العرض، فإن قياس الأداء والتحسين ضروريان لضمان تجربة مستخدم سلسة. فكر في استخدام تقنيات مثل أخذ عينات من البيانات أو المحاكاة الافتراضية لتقليل كمية البيانات التي تتم معالجتها.
• معالجة البيانات من جانب الخادم (Node.js): في تطبيق Node.js، قد تقوم بمعالجة مجموعات بيانات كبيرة من قاعدة بيانات أو واجهة برمجة تطبيقات (API). يمكن أن تكون مساعدات المكررات مفيدة لتحويل البيانات وتجميعها. يعد قياس الأداء والتحسين مهمين لتقليل أوقات استجابة الخادم واستهلاك الموارد. فكر في استخدام التدفقات وخطوط الأنابيب لمعالجة البيانات بكفاءة.
• تطوير الألعاب: غالبًا ما يتضمن تطوير الألعاب معالجة كميات كبيرة من البيانات المتعلقة بكائنات اللعبة والفيزياء والعرض. الأداء له أهمية قصوى للحفاظ على معدل إطارات مرتفع. يجب إيلاء اهتمام دقيق لأداء مساعدات المكررات وتقنيات معالجة البيانات الأخرى. فكر في استخدام تقنيات مثل تجميع الكائنات والتقسيم المكاني لتحسين الأداء.
• التطبيقات المالية: غالبًا ما تتعامل التطبيقات المالية مع كميات كبيرة من البيانات الرقمية والحسابات المعقدة. قد يتم استخدام مساعدات المكررات لمهام مثل حساب عوائد المحفظة أو إجراء تحليل المخاطر. الحسابات الدقيقة وعالية الأداء ضرورية. فكر في استخدام مكتبات متخصصة للحسابات الرقمية المحسنة للأداء.

اعتبارات عالمية

عند تطوير تطبيقات لجمهور عالمي، من المهم مراعاة العوامل التي يمكن أن تؤثر على الأداء عبر مناطق وأجهزة مختلفة:

• كمون الشبكة: يمكن أن يؤثر كمون الشبكة بشكل كبير على أداء تطبيقات الويب، خاصة عند جلب البيانات من خوادم بعيدة. قم بتحسين الكود الخاص بك لتقليل عدد طلبات الشبكة وتقليل كمية البيانات المنقولة. فكر في استخدام تقنيات مثل التخزين المؤقت وشبكات توصيل المحتوى (CDNs) لتحسين الأداء للمستخدمين في مواقع جغرافية مختلفة.
• قدرات الجهاز: قد يكون لدى المستخدمين في مناطق مختلفة أجهزة ذات قوة معالجة وذاكرة متفاوتة. قم بتحسين الكود الخاص بك لضمان أدائه الجيد على مجموعة واسعة من الأجهزة. فكر في استخدام تقنيات التصميم المتجاوب والتحميل التكيفي لتكييف التطبيق مع جهاز المستخدم.
• التدويل (i18n) والتعريب (l10n): يمكن أن يؤثر التدويل والتعريب على الأداء، خاصة عند التعامل مع كميات كبيرة من النصوص أو التنسيقات المعقدة. قم بتحسين الكود الخاص بك لتقليل العبء الناتج عن التدويل والتعريب. فكر في استخدام خوارزميات فعالة لمعالجة النصوص وتنسيقها.
• تخزين البيانات واسترجاعها: يمكن أن يؤثر موقع خوادم تخزين البيانات الخاصة بك على الأداء للمستخدمين في مناطق مختلفة. فكر في استخدام قاعدة بيانات موزعة أو شبكة توصيل محتوى (CDN) لتخزين البيانات بالقرب من المستخدمين. قم بتحسين استعلامات قاعدة البيانات الخاصة بك لتقليل كمية البيانات التي يتم استردادها.

الخاتمة

تقدم مساعدات مكررات JavaScript طريقة مريحة وقابلة للقراءة للتعامل مع البيانات. ومع ذلك، من الضروري أن تكون على دراية بآثارها المحتملة على الأداء. من خلال فهم كيفية عمل مساعدات المكررات، وقياس أداء الكود الخاص بك، وتطبيق تقنيات التحسين، يمكنك ضمان أن تكون تطبيقاتك فعالة وقابلة للصيانة. تذكر أن تأخذ في الاعتبار المتطلبات المحددة لتطبيقك والجمهور المستهدف عند اتخاذ القرارات بشأن تحسين الأداء.

في كثير من الحالات، تفوق فوائد قابلية القراءة والصيانة لمساعدات المكررات العبء على الأداء، خاصة مع محركات JavaScript الحديثة. ومع ذلك، في التطبيقات الحرجة من حيث الأداء أو عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة جدًا، يعد قياس الأداء الدقيق والتحسين ضروريين لتحقيق أفضل أداء ممكن. باستخدام مزيج من التقنيات الموضحة في هذا المقال، يمكنك كتابة كود JavaScript فعال وقابل للتطوير يقدم تجربة مستخدم رائعة.