إتقان التزامن: بناء شجرة بادئات (Trie) آمنة للخيوط في جافاسكريبت للتطبيقات العالمية

في عالم اليوم المترابط، لا تتطلب التطبيقات السرعة فحسب، بل تتطلب أيضًا الاستجابة والقدرة على التعامل مع عمليات متزامنة ضخمة. تطورت لغة جافاسكريبت، التي عُرفت تقليديًا بطبيعتها أحادية الخيط (single-threaded) في المتصفح، بشكل كبير، حيث تقدم الآن أدوات قوية لمعالجة التوازي الحقيقي. إحدى هياكل البيانات الشائعة التي تواجه غالبًا تحديات التزامن، خاصة عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة وديناميكية في سياق متعدد الخيوط، هي شجرة البادئات (Trie)، والمعروفة أيضًا باسم شجرة الكلمات البادئة (Prefix Tree).

تخيل بناء خدمة إكمال تلقائي عالمية، أو قاموس فوري، أو جدول توجيه IP ديناميكي حيث يقوم ملايين المستخدمين أو الأجهزة بالاستعلام عن البيانات وتحديثها باستمرار. إن شجرة البادئات القياسية، على الرغم من كفاءتها المذهلة في عمليات البحث القائمة على البادئات، سرعان ما تصبح عنق زجاجة في بيئة متزامنة، وتكون عرضة لحالات التسابق (race conditions) وتلف البيانات. سيتعمق هذا الدليل الشامل في كيفية بناء شجرة بادئات متزامنة في جافاسكريبت (JavaScript Concurrent Trie)، مما يجعلها آمنة للخيوط (Thread-Safe) من خلال الاستخدام الحكيم لـ SharedArrayBuffer و Atomics، مما يتيح حلولًا قوية وقابلة للتطوير لجمهور عالمي.

فهم أشجار البادئات (Tries): أساس البيانات القائمة على البادئات

قبل أن نتعمق في تعقيدات التزامن، دعونا نؤسس فهمًا راسخًا لماهية شجرة البادئات ولماذا هي ذات قيمة كبيرة.

ما هي شجرة البادئات (Trie)؟

شجرة البادئات (Trie)، المشتقة من كلمة 'retrieval' (تُنطق "تري" أو "تراي")، هي بنية بيانات شجرية مرتبة تُستخدم لتخزين مجموعة ديناميكية أو مصفوفة ترابطية حيث تكون المفاتيح عادةً سلاسل نصية. على عكس شجرة البحث الثنائية، حيث تخزن العُقد المفتاح الفعلي، فإن عُقد شجرة البادئات تخزن أجزاء من المفاتيح، ويحدد موضع العقدة في الشجرة المفتاح المرتبط بها.

• العُقد والحواف: تمثل كل عقدة عادةً حرفًا واحدًا، ويشكل المسار من الجذر إلى عقدة معينة بادئة.
• الأبناء: تحتوي كل عقدة على مراجع لأبنائها، عادةً في مصفوفة أو خريطة، حيث يتوافق الفهرس/المفتاح مع الحرف التالي في التسلسل.
• العلامة النهائية: يمكن أن تحتوي العُقد أيضًا على علامة 'نهائية' أو 'isWord' للإشارة إلى أن المسار المؤدي إلى تلك العقدة يمثل كلمة كاملة.

تسمح هذه البنية بعمليات فعالة للغاية قائمة على البادئات، مما يجعلها متفوقة على جداول التجزئة أو أشجار البحث الثنائية في بعض حالات الاستخدام.

حالات الاستخدام الشائعة لأشجار البادئات

كفاءة أشجار البادئات في التعامل مع البيانات النصية تجعلها لا غنى عنها في مختلف التطبيقات:

• الإكمال التلقائي واقتراحات الكتابة المسبقة: ربما يكون هذا هو التطبيق الأكثر شهرة. فكر في محركات البحث مثل Google، أو محررات الأكواد (IDEs)، أو تطبيقات المراسلة التي تقدم اقتراحات أثناء الكتابة. يمكن لشجرة البادئات العثور بسرعة على جميع الكلمات التي تبدأ ببادئة معينة.
  • مثال عالمي: توفير اقتراحات إكمال تلقائي فورية ومحلية بعشرات اللغات لمنصة تجارة إلكترونية دولية.
• المدققات الإملائية: من خلال تخزين قاموس للكلمات المكتوبة بشكل صحيح، يمكن لشجرة البادئات التحقق بكفاءة مما إذا كانت الكلمة موجودة أو اقتراح بدائل بناءً على البادئات.
  • مثال عالمي: ضمان التهجئة الصحيحة للمدخلات اللغوية المتنوعة في أداة إنشاء محتوى عالمية.
• جداول توجيه IP: تعد أشجار البادئات ممتازة لمطابقة أطول بادئة، وهو أمر أساسي في توجيه الشبكات لتحديد المسار الأكثر تحديدًا لعنوان IP.
  • مثال عالمي: تحسين توجيه حزم البيانات عبر شبكات دولية واسعة.
• البحث في القاموس: بحث سريع عن الكلمات وتعريفاتها.
  • مثال عالمي: بناء قاموس متعدد اللغات يدعم عمليات بحث سريعة عبر مئات الآلاف من الكلمات.
• المعلوماتية الحيوية (Bioinformatics): تستخدم لمطابقة الأنماط في تسلسلات DNA و RNA، حيث تكون السلاسل النصية الطويلة شائعة.
  • مثال عالمي: تحليل البيانات الجينومية التي تساهم بها المؤسسات البحثية في جميع أنحاء العالم.

تحدي التزامن في جافاسكريبت

سمعة جافاسكريبت بكونها أحادية الخيط صحيحة إلى حد كبير بالنسبة لبيئة تنفيذها الرئيسية، خاصة في متصفحات الويب. ومع ذلك، توفر جافاسكريبت الحديثة آليات قوية لتحقيق التوازي، ومع ذلك، تقدم التحديات الكلاسيكية للبرمجة المتزامنة.

طبيعة جافاسكريبت أحادية الخيط (وحدودها)

يعالج محرك جافاسكريبت على الخيط الرئيسي المهام بشكل تسلسلي من خلال حلقة الأحداث (event loop). يبسط هذا النموذج العديد من جوانب تطوير الويب، ويمنع مشكلات التزامن الشائعة مثل الجمود (deadlocks). ومع ذلك، بالنسبة للمهام التي تتطلب حسابات مكثفة، يمكن أن يؤدي ذلك إلى عدم استجابة واجهة المستخدم وتجربة مستخدم سيئة.

صعود عمال الويب (Web Workers): التزامن الحقيقي في المتصفح

يوفر عمال الويب (Web Workers) طريقة لتشغيل البرامج النصية في خيوط خلفية، منفصلة عن خيط التنفيذ الرئيسي لصفحة الويب. هذا يعني أنه يمكن تفريغ المهام طويلة الأمد والمرتبطة بوحدة المعالجة المركزية (CPU)، مما يحافظ على استجابة واجهة المستخدم. تتم مشاركة البيانات عادةً بين الخيط الرئيسي والعمال، أو بين العمال أنفسهم، باستخدام نموذج تمرير الرسائل (postMessage()).

• تمرير الرسائل: يتم 'استنساخ البيانات المهيكلة' (نسخها) عند إرسالها بين الخيوط. بالنسبة للرسائل الصغيرة، يكون هذا فعالاً. ولكن بالنسبة لهياكل البيانات الكبيرة مثل شجرة البادئات التي قد تحتوي على ملايين العُقد، فإن نسخ البنية بأكملها بشكل متكرر يصبح مكلفًا للغاية، مما يلغي فوائد التزامن.
  • ضع في اعتبارك: إذا كانت شجرة البادئات تحتوي على بيانات قاموس للغة رئيسية، فإن نسخها لكل تفاعل مع عامل الويب غير فعال.

المشكلة: الحالة المشتركة القابلة للتغيير وحالات التسابق

عندما تحتاج خيوط متعددة (عمال الويب) إلى الوصول إلى نفس بنية البيانات وتعديلها، وتكون بنية البيانات هذه قابلة للتغيير، تصبح حالات التسابق (race conditions) مصدر قلق خطير. شجرة البادئات، بطبيعتها، قابلة للتغيير: يتم إدراج الكلمات والبحث عنها وأحيانًا حذفها. بدون مزامنة مناسبة، يمكن أن تؤدي العمليات المتزامنة إلى:

• تلف البيانات: قد يقوم عاملان في نفس الوقت بمحاولة إدراج عقدة جديدة لنفس الحرف، مما قد يؤدي إلى الكتابة فوق تغييرات بعضهما البعض، مما يؤدي إلى شجرة بادئات غير مكتملة أو غير صحيحة.
• قراءات غير متسقة: قد يقرأ عامل ما شجرة بادئات محدثة جزئيًا، مما يؤدي إلى نتائج بحث غير صحيحة.
• تحديثات مفقودة: قد يتم فقدان تعديل أحد العمال بالكامل إذا قام عامل آخر بالكتابة فوقه دون الاعتراف بتغيير الأول.

لهذا السبب، فإن شجرة البادئات القائمة على الكائنات في جافاسكريبت، على الرغم من أنها تعمل في سياق أحادي الخيط، إلا أنها غير مناسبة على الإطلاق للمشاركة والتعديل المباشر عبر عمال الويب. يكمن الحل في إدارة الذاكرة الصريحة والعمليات الذرية.

تحقيق أمان الخيوط: أدوات التزامن الأولية في جافاسكريبت

للتغلب على قيود تمرير الرسائل وتمكين حالة مشتركة آمنة للخيوط، قدمت جافاسكريبت أدوات أولية قوية ومنخفضة المستوى: SharedArrayBuffer و Atomics.

تقديم SharedArrayBuffer

SharedArrayBuffer هو مخزن بيانات ثنائي خام ثابت الطول، يشبه ArrayBuffer، ولكن مع اختلاف حاسم: يمكن مشاركة محتوياته بين عدة عمال ويب. بدلاً من نسخ البيانات، يمكن للعمال الوصول مباشرة إلى نفس الذاكرة الأساسية وتعديلها. هذا يزيل عبء نقل البيانات لهياكل البيانات الكبيرة والمعقدة.

• الذاكرة المشتركة: SharedArrayBuffer هو منطقة فعلية من الذاكرة يمكن لجميع عمال الويب المحددين القراءة منها والكتابة إليها.
• لا استنساخ: عند تمرير SharedArrayBuffer إلى عامل ويب، يتم تمرير مرجع إلى نفس مساحة الذاكرة، وليس نسخة.
• اعتبارات أمنية: نظرًا لهجمات محتملة من نوع Spectre، لدى SharedArrayBuffer متطلبات أمان محددة. بالنسبة لمتصفحات الويب، يتضمن هذا عادةً تعيين ترويسات HTTP Cross-Origin-Opener-Policy (COOP) و Cross-Origin-Embedder-Policy (COEP) إلى same-origin أو credentialless. هذه نقطة حاسمة للنشر العالمي، حيث يجب تحديث تكوينات الخادم. بيئات Node.js (باستخدام worker_threads) ليس لديها نفس هذه القيود الخاصة بالمتصفح.

لكن SharedArrayBuffer وحده لا يحل مشكلة حالة التسابق. إنه يوفر الذاكرة المشتركة، ولكن ليس آليات المزامنة.

قوة Atomics

Atomics هو كائن عام يوفر عمليات ذرية للذاكرة المشتركة. 'ذري' يعني أن العملية مضمونة للإكمال بالكامل دون انقطاع من أي خيط آخر. هذا يضمن سلامة البيانات عندما يصل عدة عمال إلى نفس مواقع الذاكرة داخل SharedArrayBuffer.

تشمل دوال Atomics الرئيسية الحاسمة لبناء شجرة بادئات متزامنة:

• Atomics.load(typedArray, index): تحميل قيمة بشكل ذري عند فهرس محدد في TypedArray مدعوم بـ SharedArrayBuffer.
  • الاستخدام: لقراءة خصائص العقدة (مثل مؤشرات الأبناء، أكواد الأحرف، العلامات النهائية) دون تداخل.
• Atomics.store(typedArray, index, value): تخزين قيمة بشكل ذري عند فهرس محدد.
  • الاستخدام: لكتابة خصائص عقدة جديدة.
• Atomics.add(typedArray, index, value): إضافة قيمة بشكل ذري إلى القيمة الحالية عند الفهرس المحدد وإرجاع القيمة القديمة. مفيد للعدادات (مثل زيادة عدد المراجع أو مؤشر 'عنوان الذاكرة المتاح التالي').
• Atomics.compareExchange(typedArray, index, expectedValue, replacementValue): يمكن القول إن هذه هي أقوى عملية ذرية لهياكل البيانات المتزامنة. تتحقق بشكل ذري مما إذا كانت القيمة عند index تطابق expectedValue. إذا تطابقت، فإنها تستبدل القيمة بـ replacementValue وتعيد القيمة القديمة (التي كانت expectedValue). إذا لم تتطابق، لا يحدث أي تغيير، وتعيد القيمة الفعلية عند index.
  • الاستخدام: تنفيذ الأقفال (spinlocks أو mutexes)، التزامن المتفائل، أو ضمان أن التعديل يحدث فقط إذا كانت الحالة كما هو متوقع. هذا أمر بالغ الأهمية لإنشاء عُقد جديدة أو تحديث المؤشرات بأمان.
• Atomics.wait(typedArray, index, value, [timeout]) و Atomics.notify(typedArray, index, [count]): تُستخدم هذه لأنماط مزامنة أكثر تقدمًا، مما يسمح للعمال بالتوقف والانتظار لشرط معين، ثم يتم إعلامهم عند تغييره. مفيدة لأنماط المنتج-المستهلك أو آليات القفل المعقدة.

إن التآزر بين SharedArrayBuffer للذاكرة المشتركة و Atomics للمزامنة يوفر الأساس اللازم لبناء هياكل بيانات معقدة وآمنة للخيوط مثل شجرة البادئات المتزامنة في جافاسكريبت.

تصميم شجرة بادئات متزامنة باستخدام SharedArrayBuffer و Atomics

بناء شجرة بادئات متزامنة لا يتعلق فقط بترجمة شجرة بادئات قائمة على الكائنات إلى بنية ذاكرة مشتركة. إنه يتطلب تحولًا أساسيًا في كيفية تمثيل العُقد وكيفية مزامنة العمليات.

اعتبارات معمارية

تمثيل بنية شجرة البادئات في SharedArrayBuffer

بدلاً من كائنات جافاسكريبت ذات مراجع مباشرة، يجب تمثيل عُقد شجرة البادئات لدينا ككتل متجاورة من الذاكرة داخل SharedArrayBuffer. هذا يعني:

• تخصيص الذاكرة الخطي: سنستخدم عادةً SharedArrayBuffer واحدًا وننظر إليه كمصفوفة كبيرة من 'الخانات' أو 'الصفحات' ذات الحجم الثابت، حيث تمثل كل خانة عقدة في شجرة البادئات.
• مؤشرات العُقد كفهارس: بدلاً من تخزين مراجع لكائنات أخرى، ستكون مؤشرات الأبناء فهارس رقمية تشير إلى موضع بداية عقدة أخرى داخل نفس SharedArrayBuffer.
• عُقد ذات حجم ثابت: لتبسيط إدارة الذاكرة، ستحتل كل عقدة في شجرة البادئات عددًا محددًا مسبقًا من البايتات. سيستوعب هذا الحجم الثابت حرفها، ومؤشرات أبنائها، وعلامتها النهائية.

دعونا نفكر في بنية عقدة مبسطة داخل SharedArrayBuffer. يمكن أن تكون كل عقدة مصفوفة من الأعداد الصحيحة (مثل Int32Array أو Uint32Array views فوق SharedArrayBuffer)، حيث:

• الفهرس 0: `characterCode` (على سبيل المثال، قيمة ASCII/Unicode للحرف الذي تمثله هذه العقدة، أو 0 للجذر).
• الفهرس 1: `isTerminal` (0 للخطأ، 1 للصواب).
• الفهرس من 2 إلى N: `children[0...25]` (أو أكثر لمجموعات أحرف أوسع)، حيث تكون كل قيمة هي فهرس لعقدة ابن داخل SharedArrayBuffer، أو 0 إذا لم يكن هناك ابن لهذا الحرف.
• مؤشر `nextFreeNodeIndex` في مكان ما في المخزن المؤقت (أو تتم إدارته خارجيًا) لتخصيص عُقد جديدة.

مثال: إذا كانت العقدة تشغل 30 خانة `Int32`، ونظرنا إلى SharedArrayBuffer الخاص بنا كـ Int32Array، فإن العقدة عند الفهرس `i` تبدأ عند `i * 30`.

إدارة كتل الذاكرة الحرة

عند إدراج عُقد جديدة، نحتاج إلى تخصيص مساحة. النهج البسيط هو الحفاظ على مؤشر إلى الخانة الحرة المتاحة التالية في SharedArrayBuffer. يجب تحديث هذا المؤشر نفسه بشكل ذري.

تنفيذ الإدراج الآمن للخيوط (عملية `insert`)

الإدراج هو العملية الأكثر تعقيدًا لأنه يتضمن تعديل بنية شجرة البادئات، وربما إنشاء عُقد جديدة، وتحديث المؤشرات. هنا يصبح استخدام Atomics.compareExchange() حاسمًا لضمان الاتساق.

دعونا نحدد خطوات إدراج كلمة مثل "apple":

الخطوات المفاهيمية للإدراج الآمن للخيوط:

1. البدء من الجذر: ابدأ التنقل من العقدة الجذر (عند الفهرس 0). الجذر عادة لا يمثل حرفًا بحد ذاته.
2. التنقل حرفًا بحرف: لكل حرف في الكلمة (مثل 'a', 'p', 'p', 'l', 'e'):
   1. تحديد فهرس الابن: احسب الفهرس داخل مؤشرات أبناء العقدة الحالية الذي يتوافق مع الحرف الحالي. (على سبيل المثال، `children[char.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0)]`).
   2. تحميل مؤشر الابن بشكل ذري: استخدم Atomics.load(typedArray, current_node_child_pointer_index) للحصول على فهرس بداية العقدة الابن المحتملة.
   3. التحقق من وجود الابن:
      • إذا كان مؤشر الابن المحمّل هو 0 (لا يوجد ابن): هنا نحتاج إلى إنشاء عقدة جديدة.
        1. تخصيص فهرس عقدة جديدة: احصل بشكل ذري على فهرس فريد جديد للعقدة الجديدة. يتضمن هذا عادةً زيادة ذرية لعداد 'العقدة المتاحة التالية' (على سبيل المثال، `newNodeIndex = Atomics.add(typedArray, NEXT_FREE_NODE_INDEX_OFFSET, NODE_SIZE)`). القيمة المرجعة هي القيمة *القديمة* قبل الزيادة، وهي عنوان بداية عقدتنا الجديدة.
        2. تهيئة العقدة الجديدة: اكتب رمز الحرف و `isTerminal = 0` في منطقة ذاكرة العقدة المخصصة حديثًا باستخدام `Atomics.store()`.
        3. محاولة ربط العقدة الجديدة: هذه هي الخطوة الحاسمة لأمان الخيوط. استخدم Atomics.compareExchange(typedArray, current_node_child_pointer_index, 0, newNodeIndex).
           • إذا أعادت compareExchange القيمة 0 (مما يعني أن مؤشر الابن كان بالفعل 0 عندما حاولنا ربطه)، فإن عقدتنا الجديدة قد تم ربطها بنجاح. انتقل إلى العقدة الجديدة كـ `current_node`.
           • إذا أعادت compareExchange قيمة غير صفرية (مما يعني أن عاملًا آخر نجح في ربط عقدة لهذا الحرف في هذه الأثناء)، فلدينا تصادم. نحن *نتجاهل* عقدتنا التي تم إنشاؤها حديثًا (أو نعيدها إلى قائمة حرة، إذا كنا ندير مجمعًا) وبدلاً من ذلك نستخدم الفهرس الذي أعادته compareExchange كـ `current_node` الخاص بنا. نحن فعليًا 'نخسر' السباق ونستخدم العقدة التي أنشأها الفائز.
      • إذا كان مؤشر الابن المحمّل غير صفري (الابن موجود بالفعل): ببساطة اضبط `current_node` على فهرس الابن المحمّل واستمر في الحرف التالي.
3. وضع علامة كنهائية: بمجرد معالجة جميع الأحرف، اضبط علامة `isTerminal` للعقدة النهائية على 1 بشكل ذري باستخدام Atomics.store().

استراتيجية القفل المتفائل هذه مع `Atomics.compareExchange()` حيوية. بدلاً من استخدام الأقفال الصريحة (mutexes) (التي يمكن أن تساعد `Atomics.wait`/`notify` في بنائها)، يحاول هذا النهج إجراء تغيير ويتراجع أو يتكيف فقط إذا تم اكتشاف تعارض، مما يجعله فعالًا للعديد من السيناريوهات المتزامنة.

شفرة زائفة توضيحية (مبسطة) للإدراج:

const NODE_SIZE = 30; // مثال: 2 للبيانات الوصفية + 28 للأبناء
const CHARACTER_CODE_OFFSET = 0;
const IS_TERMINAL_OFFSET = 1;
const CHILDREN_OFFSET = 2;
const NEXT_FREE_NODE_INDEX_OFFSET = 0; // مخزنة في بداية المخزن المؤقت

// بافتراض أن 'sharedBuffer' هو عرض Int32Array فوق SharedArrayBuffer
function insertWord(word, sharedBuffer) {
    let currentNodeIndex = NODE_SIZE; // تبدأ العقدة الجذر بعد مؤشر المساحة الحرة

    for (let i = 0; i < word.length; i++) {
        const charCode = word.charCodeAt(i);
        const childIndexInNode = charCode - 'a'.charCodeAt(0) + CHILDREN_OFFSET;
        const childPointerOffset = currentNodeIndex + childIndexInNode;

        let nextNodeIndex = Atomics.load(sharedBuffer, childPointerOffset);

        if (nextNodeIndex === 0) {
            // لا يوجد ابن، حاول إنشاء واحد
            const allocatedNodeIndex = Atomics.add(sharedBuffer, NEXT_FREE_NODE_INDEX_OFFSET, NODE_SIZE);

            // تهيئة العقدة الجديدة
            Atomics.store(sharedBuffer, allocatedNodeIndex + CHARACTER_CODE_OFFSET, charCode);
            Atomics.store(sharedBuffer, allocatedNodeIndex + IS_TERMINAL_OFFSET, 0);
            // جميع مؤشرات الأبناء الافتراضية هي 0
            for (let k = 0; k < NODE_SIZE - CHILDREN_OFFSET; k++) {
                Atomics.store(sharedBuffer, allocatedNodeIndex + CHILDREN_OFFSET + k, 0);
            }

            // محاولة ربط عقدتنا الجديدة بشكل ذري
            const actualOldValue = Atomics.compareExchange(sharedBuffer, childPointerOffset, 0, allocatedNodeIndex);

            if (actualOldValue === 0) {
                // تم ربط عقدتنا بنجاح، استمر
                nextNodeIndex = allocatedNodeIndex;
            } else {
                // قام عامل آخر بربط عقدة؛ استخدم عقدتهم. عقدتنا المخصصة الآن غير مستخدمة.
                // في نظام حقيقي، ستدير قائمة حرة هنا بشكل أكثر قوة.
                // للتبسيط، نستخدم فقط عقدة الفائز.
                nextNodeIndex = actualOldValue;
            }
        }
        currentNodeIndex = nextNodeIndex;
    }
    // وضع علامة على العقدة النهائية كنهائية
    Atomics.store(sharedBuffer, currentNodeIndex + IS_TERMINAL_OFFSET, 1);
}

تنفيذ البحث الآمن للخيوط (عمليات `search` و `startsWith`)

عمليات القراءة مثل البحث عن كلمة أو العثور على جميع الكلمات التي لها بادئة معينة تكون أبسط بشكل عام، لأنها لا تتضمن تعديل البنية. ومع ذلك، يجب عليها استخدام عمليات التحميل الذرية لضمان قراءة قيم متسقة ومحدثة، وتجنب القراءات الجزئية من عمليات الكتابة المتزامنة.

الخطوات المفاهيمية للبحث الآمن للخيوط:

1. البدء من الجذر: ابدأ من العقدة الجذر.
2. التنقل حرفًا بحرف: لكل حرف في بادئة البحث:
   1. تحديد فهرس الابن: احسب إزاحة مؤشر الابن للحرف.
   2. تحميل مؤشر الابن بشكل ذري: استخدم Atomics.load(typedArray, current_node_child_pointer_index).
   3. التحقق من وجود الابن: إذا كان المؤشر المحمّل هو 0، فإن الكلمة/البادئة غير موجودة. اخرج.
   4. الانتقال إلى الابن: إذا كان موجودًا، قم بتحديث `current_node` إلى فهرس الابن المحمّل واستمر.
3. التحقق النهائي (لعملية `search`): بعد التنقل عبر الكلمة بأكملها، قم بتحميل علامة `isTerminal` للعقدة النهائية بشكل ذري. إذا كانت 1، فالكلمة موجودة؛ وإلا، فهي مجرد بادئة.
4. لعملية `startsWith`: تمثل العقدة النهائية التي تم الوصول إليها نهاية البادئة. من هذه العقدة، يمكن بدء بحث بالعمق أولاً (DFS) أو بحث بالعرض أولاً (BFS) (باستخدام عمليات التحميل الذرية) للعثور على جميع العُقد النهائية في شجرتها الفرعية.

عمليات القراءة آمنة بطبيعتها طالما يتم الوصول إلى الذاكرة الأساسية بشكل ذري. يضمن منطق `compareExchange` أثناء عمليات الكتابة عدم إنشاء أي مؤشرات غير صالحة، وأي سباق أثناء الكتابة يؤدي إلى حالة متسقة (على الرغم من أنها قد تتأخر قليلاً لأحد العمال).

شفرة زائفة توضيحية (مبسطة) للبحث:

function searchWord(word, sharedBuffer) {
    let currentNodeIndex = NODE_SIZE;

    for (let i = 0; i < word.length; i++) {
        const charCode = word.charCodeAt(i);
        const childIndexInNode = charCode - 'a'.charCodeAt(0) + CHILDREN_OFFSET;
        const childPointerOffset = currentNodeIndex + childIndexInNode;

        const nextNodeIndex = Atomics.load(sharedBuffer, childPointerOffset);

        if (nextNodeIndex === 0) {
            return false; // مسار الحرف غير موجود
        }
        currentNodeIndex = nextNodeIndex;
    }
    // تحقق مما إذا كانت العقدة النهائية هي كلمة نهائية
    return Atomics.load(sharedBuffer, currentNodeIndex + IS_TERMINAL_OFFSET) === 1;
}

تنفيذ الحذف الآمن للخيوط (متقدم)

يعتبر الحذف أكثر صعوبة بشكل كبير في بيئة ذاكرة مشتركة متزامنة. يمكن أن يؤدي الحذف الساذج إلى:

• المؤشرات المعلقة: إذا قام أحد العمال بحذف عقدة بينما يتنقل آخر إليها، فقد يتبع العامل المتنقل مؤشرًا غير صالح.
• حالة غير متسقة: يمكن أن تترك عمليات الحذف الجزئية شجرة البادئات في حالة غير قابلة للاستخدام.
• تجزئة الذاكرة: استعادة الذاكرة المحذوفة بأمان وكفاءة أمر معقد.

تشمل الاستراتيجيات الشائعة للتعامل مع الحذف بأمان:

• الحذف المنطقي (وضع علامات): بدلاً من إزالة العُقد فعليًا، يمكن تعيين علامة `isDeleted` بشكل ذري. هذا يبسط التزامن ولكنه يستخدم المزيد من الذاكرة.
• عد المراجع / جمع القمامة: يمكن لكل عقدة الحفاظ على عدد مراجع ذري. عندما ينخفض عدد مراجع العقدة إلى الصفر، تصبح مؤهلة حقًا للإزالة ويمكن استعادة ذاكرتها (على سبيل المثال، إضافتها إلى قائمة حرة). هذا يتطلب أيضًا تحديثات ذرية لعدد المراجع.
• قراءة-نسخ-تحديث (RCU): بالنسبة للسيناريوهات ذات القراءة العالية جدًا والكتابة المنخفضة، يمكن للكتاب إنشاء نسخة جديدة من الجزء المعدل من شجرة البادئات، وبمجرد اكتمالها، يتم تبديل مؤشر إلى النسخة الجديدة بشكل ذري. تستمر عمليات القراءة على النسخة القديمة حتى يكتمل التبديل. هذا معقد للتنفيذ لهيكل بيانات دقيق مثل شجرة البادئات ولكنه يوفر ضمانات اتساق قوية.

بالنسبة للعديد من التطبيقات العملية، خاصة تلك التي تتطلب إنتاجية عالية، فإن النهج الشائع هو جعل أشجار البادئات قابلة للإلحاق فقط أو استخدام الحذف المنطقي، وتأجيل استعادة الذاكرة المعقدة إلى أوقات أقل أهمية أو إدارتها خارجيًا. إن تنفيذ الحذف المادي الحقيقي والفعال والذري هو مشكلة على مستوى البحث في هياكل البيانات المتزامنة.

الاعتبارات العملية والأداء

بناء شجرة بادئات متزامنة لا يتعلق فقط بالصحة؛ بل يتعلق أيضًا بالأداء العملي وقابلية الصيانة.

إدارة الذاكرة والتكاليف الإضافية

• تهيئة SharedArrayBuffer: يجب تخصيص المخزن المؤقت مسبقًا بحجم كافٍ. تقدير الحد الأقصى لعدد العُقد وحجمها الثابت أمر بالغ الأهمية. إن تغيير حجم SharedArrayBuffer ديناميكيًا ليس بالأمر السهل وغالبًا ما يتضمن إنشاء مخزن مؤقت جديد أكبر ونسخ المحتويات، مما يبطل الغرض من الذاكرة المشتركة للتشغيل المستمر.
• كفاءة المساحة: العُقد ذات الحجم الثابت، على الرغم من أنها تبسط تخصيص الذاكرة وحسابات المؤشرات، يمكن أن تكون أقل كفاءة من حيث الذاكرة إذا كان لدى العديد من العُقد مجموعات أبناء متفرقة. هذه مقايضة لإدارة متزامنة مبسطة.
• جمع القمامة اليدوي: لا يوجد جمع قمامة تلقائي داخل SharedArrayBuffer. يجب إدارة ذاكرة العُقد المحذوفة بشكل صريح، غالبًا من خلال قائمة حرة، لتجنب تسرب الذاكرة والتجزئة. هذا يضيف تعقيدًا كبيرًا.

قياس الأداء

متى يجب أن تختار شجرة بادئات متزامنة؟ إنها ليست حلاً سحريًا لجميع المواقف.

• أحادي الخيط مقابل متعدد الخيوط: بالنسبة لمجموعات البيانات الصغيرة أو التزامن المنخفض، قد تظل شجرة البادئات القياسية القائمة على الكائنات على الخيط الرئيسي أسرع بسبب التكلفة الإضافية لإعداد اتصال عمال الويب والعمليات الذرية.
• عمليات كتابة/قراءة متزامنة عالية: تتألق شجرة البادئات المتزامنة عندما يكون لديك مجموعة بيانات كبيرة، وحجم كبير من عمليات الكتابة المتزامنة (الإدراج، الحذف)، والعديد من عمليات القراءة المتزامنة (البحث، البحث عن البادئات). هذا يفرغ الحسابات الثقيلة من الخيط الرئيسي.
• تكلفة Atomics الإضافية: العمليات الذرية، على الرغم من أنها ضرورية للصحة، إلا أنها أبطأ بشكل عام من الوصول إلى الذاكرة غير الذرية. تأتي الفوائد من التنفيذ المتوازي على نوى متعددة، وليس من عمليات فردية أسرع. يعد قياس حالة الاستخدام الخاصة بك أمرًا بالغ الأهمية لتحديد ما إذا كان تسريع التوازي يفوق التكلفة الإضافية للعمليات الذرية.

معالجة الأخطاء والمتانة

تصحيح أخطاء البرامج المتزامنة أمر صعب للغاية. يمكن أن تكون حالات التسابق مراوغة وغير حتمية. الاختبار الشامل، بما في ذلك اختبارات الإجهاد مع العديد من العمال المتزامنين، أمر ضروري.

• إعادة المحاولة: فشل عمليات مثل `compareExchange` يعني أن عاملًا آخر وصل إلى هناك أولاً. يجب أن يكون منطقك مستعدًا لإعادة المحاولة أو التكيف، كما هو موضح في الشفرة الزائفة للإدراج.
• المهلات الزمنية: في المزامنة الأكثر تعقيدًا، يمكن أن تأخذ `Atomics.wait` مهلة زمنية لمنع الجمود إذا لم تصل `notify` أبدًا.

دعم المتصفحات والبيئات

• Web Workers: مدعوم على نطاق واسع في المتصفحات الحديثة و Node.js (`worker_threads`).
• SharedArrayBuffer و Atomics: مدعوم في جميع المتصفحات الحديثة الرئيسية و Node.js. ومع ذلك، كما ذكرنا، تتطلب بيئات المتصفح ترويسات HTTP محددة (COOP/COEP) لتمكين SharedArrayBuffer بسبب المخاوف الأمنية. هذه تفصيلة نشر حاسمة للتطبيقات الويب التي تهدف إلى الوصول العالمي.
  • التأثير العالمي: تأكد من تكوين البنية التحتية للخادم الخاص بك في جميع أنحاء العالم لإرسال هذه الترويسات بشكل صحيح.

حالات الاستخدام والتأثير العالمي

تفتح القدرة على بناء هياكل بيانات آمنة للخيوط ومتزامنة في جافاسكريبت عالمًا من الإمكانيات، خاصة للتطبيقات التي تخدم قاعدة مستخدمين عالمية أو تعالج كميات هائلة من البيانات الموزعة.

• منصات البحث والإكمال التلقائي العالمية: تخيل محرك بحث دولي أو منصة تجارة إلكترونية تحتاج إلى توفير اقتراحات إكمال تلقائي فائقة السرعة وفي الوقت الفعلي لأسماء المنتجات والمواقع واستعلامات المستخدمين عبر لغات ومجموعات أحرف متنوعة. يمكن لشجرة بادئات متزامنة في عمال الويب التعامل مع الاستعلامات المتزامنة الضخمة والتحديثات الديناميكية (مثل المنتجات الجديدة، عمليات البحث الشائعة) دون إبطاء واجهة المستخدم الرئيسية.
• معالجة البيانات في الوقت الفعلي من مصادر موزعة: بالنسبة لتطبيقات إنترنت الأشياء التي تجمع البيانات من أجهزة استشعار عبر قارات مختلفة، أو الأنظمة المالية التي تعالج خلاصات بيانات السوق من بورصات مختلفة، يمكن لشجرة بادئات متزامنة فهرسة والاستعلام بكفاءة عن تدفقات البيانات القائمة على السلاسل النصية (مثل معرفات الأجهزة، رموز الأسهم) بسرعة، مما يسمح لخطوط أنابيب المعالجة المتعددة بالعمل بالتوازي على بيانات مشتركة.
• التحرير التعاوني وبيئات التطوير المتكاملة (IDEs): في محررات المستندات التعاونية عبر الإنترنت أو بيئات التطوير المتكاملة القائمة على السحابة، يمكن لشجرة بادئات مشتركة تشغيل التدقيق النحوي في الوقت الفعلي، أو إكمال الأكواد، أو التدقيق الإملائي، وتحديثها على الفور مع قيام عدة مستخدمين من مناطق زمنية مختلفة بإجراء تغييرات. ستوفر شجرة البادئات المشتركة رؤية متسقة لجميع جلسات التحرير النشطة.
• الألعاب والمحاكاة: بالنسبة للألعاب متعددة اللاعبين القائمة على المتصفح، يمكن لشجرة بادئات متزامنة إدارة عمليات البحث في القاموس داخل اللعبة (لألعاب الكلمات)، أو فهارس أسماء اللاعبين، أو حتى بيانات البحث عن المسار للذكاء الاصطناعي في حالة عالم مشترك، مما يضمن أن جميع خيوط اللعبة تعمل على معلومات متسقة لتجربة لعب سريعة الاستجابة.
• تطبيقات الشبكات عالية الأداء: على الرغم من أن الأجهزة المتخصصة أو اللغات منخفضة المستوى تتعامل معها غالبًا، إلا أن خادمًا قائمًا على جافاسكريبت (Node.js) يمكنه الاستفادة من شجرة بادئات متزامنة لإدارة جداول التوجيه الديناميكية أو تحليل البروتوكولات بكفاءة، خاصة في البيئات التي يتم فيها إعطاء الأولوية للمرونة والنشر السريع.

تسلط هذه الأمثلة الضوء على كيف أن تفريغ عمليات السلاسل النصية المكثفة حسابيًا إلى خيوط خلفية، مع الحفاظ على سلامة البيانات من خلال شجرة بادئات متزامنة، يمكن أن يحسن بشكل كبير من استجابة وقابلية توسيع التطبيقات التي تواجه متطلبات عالمية.

مستقبل التزامن في جافاسكريبت

يتطور مشهد التزامن في جافاسكريبت باستمرار:

• WebAssembly والذاكرة المشتركة: يمكن لوحدات WebAssembly أيضًا العمل على SharedArrayBuffers، وغالبًا ما توفر تحكمًا أكثر دقة وأداءً أعلى للمهام المرتبطة بوحدة المعالجة المركزية، مع استمرار قدرتها على التفاعل مع عمال الويب في جافاسكريبت.
• مزيد من التطورات في أدوات جافاسكريبت الأولية: يواصل معيار ECMAScript استكشاف وصقل أدوات التزامن الأولية، مما قد يوفر تجريدات عالية المستوى تبسط أنماط التزامن الشائعة.
• المكتبات وأطر العمل: مع نضج هذه الأدوات الأولية منخفضة المستوى، يمكننا أن نتوقع ظهور مكتبات وأطر عمل تجرد تعقيدات SharedArrayBuffer و Atomics، مما يسهل على المطورين بناء هياكل بيانات متزامنة دون معرفة عميقة بإدارة الذاكرة.

إن تبني هذه التطورات يسمح لمطوري جافاسكريبت بدفع حدود ما هو ممكن، وبناء تطبيقات ويب عالية الأداء وسريعة الاستجابة يمكنها مواجهة متطلبات عالم متصل عالميًا.

الخلاصة

إن الرحلة من شجرة بادئات أساسية إلى شجرة بادئات متزامنة وآمنة للخيوط بالكامل في جافاسكريبت هي شهادة على التطور المذهل للغة والقوة التي تقدمها الآن للمطورين. من خلال الاستفادة من SharedArrayBuffer و Atomics، يمكننا تجاوز قيود النموذج أحادي الخيط وصياغة هياكل بيانات قادرة على التعامل مع عمليات متزامنة ومعقدة بسلامة وأداء عالٍ.

هذا النهج لا يخلو من التحديات - فهو يتطلب دراسة متأنية لتخطيط الذاكرة، وتسلسل العمليات الذرية، ومعالجة الأخطاء القوية. ومع ذلك، بالنسبة للتطبيقات التي تتعامل مع مجموعات بيانات نصية كبيرة وقابلة للتغيير وتتطلب استجابة على نطاق عالمي، تقدم شجرة البادئات المتزامنة حلاً قويًا. إنها تمكّن المطورين من بناء الجيل التالي من التطبيقات عالية القابلية للتوسع والتفاعلية والفعالة، مما يضمن أن تظل تجارب المستخدم سلسة، بغض النظر عن مدى تعقيد معالجة البيانات الأساسية. مستقبل التزامن في جافاسكريبت هنا، ومع هياكل مثل شجرة البادئات المتزامنة، أصبح أكثر إثارة وقدرة من أي وقت مضى.