Synkronisering af samtidige datastrukturer i JavaScript: Trådsikre samlinger

JavaScript, traditionelt kendt som et enkelttrådet sprog, bliver i stigende grad brugt i scenarier, hvor samtidighed er afgørende. Med fremkomsten af Web Workers og Atomics API kan udviklere nu udnytte parallel behandling for at forbedre ydeevne og responsivitet. Denne magt medfører dog ansvaret for at administrere delt hukommelse og sikre datakonsistens gennem korrekt synkronisering. Denne artikel dykker ned i verdenen af samtidige datastrukturer i JavaScript og udforsker teknikker til at skabe trådsikre samlinger.

Forståelse af samtidighed i JavaScript

Samtidighed, i konteksten af JavaScript, refererer til evnen til at håndtere flere opgaver tilsyneladende samtidigt. Mens JavaScripts event loop håndterer asynkrone operationer på en ikke-blokerende måde, kræver ægte parallelisme brug af flere tråde. Web Workers giver denne mulighed, hvilket gør det muligt at aflaste beregningsintensive opgaver til separate tråde, hvilket forhindrer hovedtråden i at blive blokeret og opretholder en jævn brugeroplevelse. Overvej et scenarie, hvor du behandler et stort datasæt i en webapplikation. Uden samtidighed ville brugergrænsefladen fryse under behandlingen. Med Web Workers sker behandlingen i baggrunden, hvilket holder brugergrænsefladen responsiv.

Web Workers: Fundamentet for parallelisme

Web Workers er baggrundsscripts, der kører uafhængigt af den primære JavaScript-eksekveringstråd. De har begrænset adgang til DOM, men de kan kommunikere med hovedtråden ved hjælp af meddelelsesudveksling. Dette tillader aflastning af opgaver som komplekse beregninger, datamanipulation og netværksanmodninger til worker-tråde, hvilket frigør hovedtråden til UI-opdateringer og brugerinteraktioner. Forestil dig en videoredigeringsapplikation, der kører i browseren. Komplekse videobehandlingsopgaver kan udføres af Web Workers, hvilket sikrer en jævn afspilning og redigeringsoplevelse.

SharedArrayBuffer og Atomics API: Aktivering af delt hukommelse

SharedArrayBuffer-objektet giver flere workers og hovedtråden adgang til den samme hukommelsesplacering. Dette muliggør effektiv datadeling og kommunikation mellem tråde. Dog introducerer adgang til delt hukommelse potentialet for race conditions og datakorruption. Atomics API'et giver atomare operationer, der sikrer datakonsistens og forhindrer disse problemer. Atomare operationer er udelelige; de afsluttes uden afbrydelse, hvilket garanterer, at operationen udføres som en enkelt, atomar enhed. For eksempel forhindrer inkrementering af en delt tæller ved hjælp af en atomar operation, at flere tråde forstyrrer hinanden, hvilket sikrer nøjagtige resultater.

Behovet for trådsikre samlinger

Når flere tråde tilgår og ændrer den samme datastruktur samtidigt, uden passende synkroniseringsmekanismer, kan der opstå race conditions. En race condition opstår, når det endelige resultat af beregningen afhænger af den uforudsigelige rækkefølge, hvori flere tråde tilgår delte ressourcer. Dette kan føre til datakorruption, inkonsekvent tilstand og uventet applikationsadfærd. Trådsikre samlinger er datastrukturer designet til at håndtere samtidig adgang fra flere tråde uden at introducere disse problemer. De sikrer dataintegritet og konsistens selv under kraftig samtidig belastning. Overvej en finansiel applikation, hvor flere tråde opdaterer kontosaldi. Uden trådsikre samlinger kunne transaktioner gå tabt eller blive duplikeret, hvilket fører til alvorlige økonomiske fejl.

Forståelse af Race Conditions og Data Races

En race condition opstår, når resultatet af et flertrådet program afhænger af den uforudsigelige rækkefølge, hvori trådene eksekveres. En data race er en specifik type race condition, hvor flere tråde tilgår den samme hukommelsesplacering samtidigt, og mindst en af trådene ændrer dataene. Data races kan føre til korrupte data og uforudsigelig adfærd. For eksempel, hvis to tråde samtidigt forsøger at inkrementere en delt variabel, kan det endelige resultat være forkert på grund af sammenflettede operationer.

Hvorfor standard JavaScript-arrays ikke er trådsikre

Standard JavaScript-arrays er ikke i sig selv trådsikre. Operationer som push, pop, splice og direkte indekstilordning er ikke atomare. Når flere tråde tilgår og ændrer et array samtidigt, kan data races og race conditions let opstå. Dette kan føre til uventede resultater og datakorruption. Selvom JavaScript-arrays er velegnede til enkelttrådede miljøer, anbefales de ikke til samtidig programmering uden passende synkroniseringsmekanismer.

Teknikker til at skabe trådsikre samlinger i JavaScript

Flere teknikker kan anvendes til at skabe trådsikre samlinger i JavaScript. Disse teknikker involverer brug af synkroniseringsprimitiver som låse, atomare operationer og specialiserede datastrukturer designet til samtidig adgang.

Låse (Mutexes)

En mutex (mutual exclusion) er et synkroniseringsprimitiv, der giver eksklusiv adgang til en delt ressource. Kun én tråd kan holde låsen ad gangen. Når en tråd forsøger at erhverve en lås, der allerede holdes af en anden tråd, blokerer den, indtil låsen bliver tilgængelig. Mutexer forhindrer flere tråde i at tilgå de samme data samtidigt, hvilket sikrer dataintegritet. Selvom JavaScript ikke har en indbygget mutex, kan den implementeres ved hjælp af Atomics.wait og Atomics.wake. Forestil dig en delt bankkonto. En mutex kan sikre, at kun én transaktion (indbetaling eller hævning) sker ad gangen, hvilket forhindrer overtræk eller forkerte saldi.

Implementering af en Mutex i JavaScript

Her er et grundlæggende eksempel på, hvordan man implementerer en mutex ved hjælp af SharedArrayBuffer og Atomics:

            
class Mutex {
 constructor(sharedArrayBuffer, index = 0) {
 this.lock = new Int32Array(sharedArrayBuffer, index * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 }

 acquire() {
 while (Atomics.compareExchange(this.lock, 0, 1, 0) !== 0) {
 Atomics.wait(this.lock, 0, 1);
 }
 }

 release() {
 Atomics.store(this.lock, 0, 0);
 Atomics.notify(this.lock, 0, 1);
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Denne kode definerer en Mutex-klasse, der bruger en SharedArrayBuffer til at gemme låsens tilstand. acquire-metoden forsøger at erhverve låsen ved hjælp af Atomics.compareExchange. Hvis låsen allerede er holdt, venter tråden ved hjælp af Atomics.wait. release-metoden frigiver låsen og underretter ventende tråde ved hjælp af Atomics.notify.

Brug af Mutex med et delt array

            
const sab = new SharedArrayBuffer(1024);
const mutex = new Mutex(sab);
const sharedArray = new Int32Array(sab, Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);

// Worker thread
mutex.acquire();
try {
 sharedArray[0] += 1; // Access and modify the shared array
} finally {
 mutex.release();
}

            

              
                Copy
              
            
          

Atomare operationer

Atomare operationer er udelelige operationer, der eksekveres som en enkelt enhed. Atomics API'et giver et sæt atomare operationer til læsning, skrivning og ændring af delte hukommelsesplaceringer. Disse operationer garanterer, at dataene tilgås og ændres atomart, hvilket forhindrer race conditions. Almindelige atomare operationer inkluderer Atomics.add, Atomics.sub, Atomics.and, Atomics.or, Atomics.xor, Atomics.compareExchange og Atomics.store. For eksempel, i stedet for at bruge sharedArray[0]++, som ikke er atomar, kan du bruge Atomics.add(sharedArray, 0, 1) til atomart at inkrementere værdien ved indeks 0.

Eksempel: Atomar tæller

            
const sab = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
const counter = new Int32Array(sab);

// Worker thread
Atomics.add(counter, 0, 1); // Atomically increment the counter

            

              
                Copy
              
            
          

Semaforer

En semafor er et synkroniseringsprimitiv, der styrer adgangen til en delt ressource ved at vedligeholde en tæller. Tråde kan erhverve en semafor ved at dekrementere tælleren. Hvis tælleren er nul, blokerer tråden, indtil en anden tråd frigiver semaforen ved at inkrementere tælleren. Semaforer kan bruges til at begrænse antallet af tråde, der kan tilgå en delt ressource samtidigt. For eksempel kan en semafor bruges til at begrænse antallet af samtidige databaseforbindelser. Ligesom mutexer er semaforer ikke indbyggede, men kan implementeres ved hjælp af Atomics.wait og Atomics.wake.

Implementering af en semafor

            
class Semaphore {
 constructor(sharedArrayBuffer, initialCount = 0, index = 0) {
 this.count = new Int32Array(sharedArrayBuffer, index * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 Atomics.store(this.count, 0, initialCount);
 }

 acquire() {
 while (true) {
 const current = Atomics.load(this.count, 0);
 if (current > 0 && Atomics.compareExchange(this.count, current, current - 1, current) === current) {
 return;
 }
 Atomics.wait(this.count, 0, current);
 }
 }

 release() {
 Atomics.add(this.count, 0, 1);
 Atomics.notify(this.count, 0, 1);
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Samtidige datastrukturer (Immutable datastrukturer)

En tilgang til at undgå kompleksiteten ved låse og atomare operationer er at bruge immutable (uforanderlige) datastrukturer. Immutable datastrukturer kan ikke ændres, efter de er oprettet. I stedet resulterer enhver ændring i, at en ny datastruktur oprettes, mens den oprindelige datastruktur forbliver uændret. Dette eliminerer muligheden for data races, fordi flere tråde sikkert kan tilgå den samme immutable datastruktur uden risiko for korruption. Biblioteker som Immutable.js tilbyder immutable datastrukturer til JavaScript, hvilket kan være meget nyttigt i samtidige programmeringsscenarier.

Eksempel: Brug af Immutable.js

            
import { List } from 'immutable';

let myList = List([1, 2, 3]);

// Worker thread
const newList = myList.push(4); // Creates a new list with the added element

            

              
                Copy
              
            
          

I dette eksempel forbliver myList uændret, og newList indeholder de opdaterede data. Dette eliminerer behovet for låse eller atomare operationer, fordi der ikke er nogen delt, ændringsbar tilstand.

Copy-on-Write (COW)

Copy-on-Write (COW) er en teknik, hvor data deles mellem flere tråde, indtil en af trådene forsøger at ændre dem. Når en ændring er nødvendig, oprettes en kopi af dataene, og ændringen udføres på kopien. Dette sikrer, at andre tråde stadig har adgang til de oprindelige data. COW kan forbedre ydeevnen i scenarier, hvor data ofte læses, men sjældent ændres. Det undgår overhead fra låsning og atomare operationer, samtidig med at datakonsistens sikres. Omkostningerne ved at kopiere dataene kan dog være betydelige, hvis datastrukturen er stor.

Opbygning af en trådsikker kø

Lad os illustrere de ovenfor diskuterede koncepter ved at bygge en trådsikker kø ved hjælp af SharedArrayBuffer, Atomics og en mutex.

            
class ThreadSafeQueue {
 constructor(capacity) {
 this.capacity = capacity;
 this.buffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * (capacity + 2)); // +2 for head, tail
 this.queue = new Int32Array(this.buffer, 2 * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
 this.head = new Int32Array(this.buffer, 0, 1);
 this.tail = new Int32Array(this.buffer, Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 this.mutex = new Mutex(this.buffer, 2 + capacity);

 Atomics.store(this.head, 0, 0);
 Atomics.store(this.tail, 0, 0);
 }

 enqueue(value) {
 this.mutex.acquire();
 try {
 const tail = Atomics.load(this.tail, 0);
 const head = Atomics.load(this.head, 0);
 if ((tail + 1) % this.capacity === head) {
 throw new Error("Queue is full");
 }
 this.queue[tail] = value;
 Atomics.store(this.tail, 0, (tail + 1) % this.capacity);
 } finally {
 this.mutex.release();
 }
 }

 dequeue() {
 this.mutex.acquire();
 try {
 const head = Atomics.load(this.head, 0);
 const tail = Atomics.load(this.tail, 0);
 if (head === tail) {
 throw new Error("Queue is empty");
 }
 const value = this.queue[head];
 Atomics.store(this.head, 0, (head + 1) % this.capacity);
 return value;
 } finally {
 this.mutex.release();
 }
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Denne kode implementerer en trådsikker kø med en fast kapacitet. Den bruger en SharedArrayBuffer til at gemme kødata, head- og tail-pointers. En mutex bruges til at beskytte adgangen til køen og sikre, at kun én tråd kan ændre køen ad gangen. Metoderne enqueue og dequeue erhverver mutexen, før de tilgår køen, og frigiver den, efter operationen er afsluttet.

Overvejelser om ydeevne

Selvom trådsikre samlinger giver dataintegritet, kan de også introducere et overhead i ydeevnen på grund af synkroniseringsmekanismer. Låse og atomare operationer kan være relativt langsomme, især ved høj kontention (konkurrence om ressourcer). Det er vigtigt at overveje ydeevneimplikationerne ved at bruge trådsikre samlinger nøje og at optimere din kode for at minimere kontention. Teknikker som at reducere omfanget af låse, bruge låsefrie datastrukturer og partitionere data kan forbedre ydeevnen.

Låsekontention

Låsekontention opstår, når flere tråde forsøger at erhverve den samme lås samtidigt. Dette kan føre til betydelig forringelse af ydeevnen, da tråde bruger tid på at vente på, at låsen bliver tilgængelig. At reducere låsekontention er afgørende for at opnå god ydeevne i samtidige programmer. Teknikker til at reducere låsekontention inkluderer brug af finkornede låse, partitionering af data og brug af låsefrie datastrukturer.

Overhead ved atomare operationer

Atomare operationer er generelt langsommere end ikke-atomare operationer. De er dog nødvendige for at sikre dataintegritet i samtidige programmer. Når man bruger atomare operationer, er det vigtigt at minimere antallet af udførte atomare operationer og kun bruge dem, når det er nødvendigt. Teknikker som batching af opdateringer og brug af lokale caches kan reducere overheadet ved atomare operationer.

Alternativer til samtidighed med delt hukommelse

Selvom samtidighed med delt hukommelse via Web Workers, SharedArrayBuffer og Atomics giver en kraftfuld måde at opnå parallelisme i JavaScript på, introducerer det også betydelig kompleksitet. Håndtering af delt hukommelse og synkroniseringsprimitiver kan være udfordrende og fejlbehæftet. Alternativer til samtidighed med delt hukommelse inkluderer meddelelsesudveksling (message passing) og aktør-baseret samtidighed.

Meddelelsesudveksling (Message Passing)

Meddelelsesudveksling er en samtidighedsmodel, hvor tråde kommunikerer med hinanden ved at sende meddelelser. Hver tråd har sit eget private hukommelsesområde, og data overføres mellem tråde ved at kopiere dem i meddelelser. Meddelelsesudveksling eliminerer muligheden for data races, fordi tråde ikke deler hukommelse direkte. Web Workers bruger primært meddelelsesudveksling til kommunikation med hovedtråden.

Aktør-baseret samtidighed

Aktør-baseret samtidighed er en model, hvor samtidige opgaver er indkapslet i aktører. En aktør er en uafhængig enhed, der har sin egen tilstand og kan kommunikere med andre aktører ved at sende meddelelser. Aktører behandler meddelelser sekventielt, hvilket eliminerer behovet for låse eller atomare operationer. Aktør-baseret samtidighed kan forenkle samtidig programmering ved at tilbyde et højere abstraktionsniveau. Biblioteker som Akka.js tilbyder aktør-baserede samtidigheds-frameworks til JavaScript.

Anvendelsesscenarier for trådsikre samlinger

Trådsikre samlinger er værdifulde i forskellige scenarier, hvor samtidig adgang til delte data er påkrævet. Nogle almindelige anvendelsesscenarier inkluderer:

• Realtids-databehandling: Behandling af realtids-datastrømme fra flere kilder kræver samtidig adgang til delte datastrukturer. Trådsikre samlinger kan sikre datakonsistens og forhindre datatab. For eksempel behandling af sensordata fra IoT-enheder på tværs af et globalt distribueret netværk.
• Spiludvikling: Spilmotorer bruger ofte flere tråde til at udføre opgaver som fysiksimuleringer, AI-behandling og rendering. Trådsikre samlinger kan sikre, at disse tråde kan tilgå og ændre spildata samtidigt uden at introducere race conditions. Forestil dig et massivt multiplayer online spil (MMO) med tusindvis af spillere, der interagerer samtidigt.
• Finansielle applikationer: Finansielle applikationer kræver ofte samtidig adgang til kontosaldi, transaktionshistorik og andre finansielle data. Trådsikre samlinger kan sikre, at transaktioner behandles korrekt, og at kontosaldi altid er nøjagtige. Overvej en højfrekvent handelsplatform, der behandler millioner af transaktioner pr. sekund fra forskellige globale markeder.
• Dataanalyse: Dataanalyseapplikationer behandler ofte store datasæt parallelt ved hjælp af flere tråde. Trådsikre samlinger kan sikre, at data behandles korrekt, og at resultaterne er konsistente. Tænk på at analysere tendenser på sociale medier fra forskellige geografiske regioner.
• Webservere: Håndtering af samtidige anmodninger i webapplikationer med høj trafik. Trådsikre caches og sessionshåndteringsstrukturer kan forbedre ydeevne og skalerbarhed.

Konklusion

Samtidige datastrukturer og trådsikre samlinger er essentielle for at bygge robuste og effektive samtidige applikationer i JavaScript. Ved at forstå udfordringerne ved samtidighed med delt hukommelse og bruge passende synkroniseringsmekanismer kan udviklere udnytte kraften i Web Workers og Atomics API til at forbedre ydeevne og responsivitet. Selvom samtidighed med delt hukommelse introducerer kompleksitet, giver det også et kraftfuldt værktøj til at løse beregningsintensive problemer. Overvej omhyggeligt afvejningen mellem ydeevne og kompleksitet, når du vælger mellem samtidighed med delt hukommelse, meddelelsesudveksling og aktør-baseret samtidighed. I takt med at JavaScript fortsætter med at udvikle sig, kan man forvente yderligere forbedringer og abstraktioner inden for samtidig programmering, hvilket gør det lettere at bygge skalerbare og højtydende applikationer.

Husk at prioritere dataintegritet og konsistens, når du designer samtidige systemer. Test og fejlfinding af samtidig kode kan være udfordrende, så grundig testning og omhyggeligt design er afgørende.