Synchronisation nebenläufiger Datenstrukturen in JavaScript: Threadsichere Sammlungen

JavaScript, traditionell als eine einzel-threaded Sprache bekannt, wird zunehmend in Szenarien eingesetzt, in denen Nebenläufigkeit entscheidend ist. Mit dem Aufkommen von Web Workers und der Atomics API können Entwickler nun parallele Verarbeitung nutzen, um die Leistung und Reaktionsfähigkeit zu verbessern. Diese Mächtigkeit bringt jedoch die Verantwortung mit sich, den geteilten Speicher zu verwalten und die Datenkonsistenz durch ordnungsgemäße Synchronisation sicherzustellen. Dieser Artikel taucht in die Welt der nebenläufigen Datenstrukturen in JavaScript ein und erforscht Techniken zur Erstellung von threadsicheren Sammlungen.

Nebenläufigkeit in JavaScript verstehen

Nebenläufigkeit, im Kontext von JavaScript, bezieht sich auf die Fähigkeit, mehrere Aufgaben scheinbar gleichzeitig zu bewältigen. Während die Event-Loop von JavaScript asynchrone Operationen auf nicht-blockierende Weise handhabt, erfordert echte Parallelität die Nutzung mehrerer Threads. Web Workers bieten diese Möglichkeit und erlauben es Ihnen, rechenintensive Aufgaben in separate Threads auszulagern, um zu verhindern, dass der Haupt-Thread blockiert wird und eine reibungslose Benutzererfahrung aufrechtzuerhalten. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Sie einen großen Datensatz in einer Webanwendung verarbeiten. Ohne Nebenläufigkeit würde die Benutzeroberfläche während der Verarbeitung einfrieren. Mit Web Workers findet die Verarbeitung im Hintergrund statt, wodurch die Benutzeroberfläche reaktionsfähig bleibt.

Web Workers: Die Grundlage der Parallelität

Web Workers sind Hintergrundskripte, die unabhängig vom Haupt-JavaScript-Ausführungsthread laufen. Sie haben eingeschränkten Zugriff auf das DOM, können aber über Nachrichtenaustausch mit dem Haupt-Thread kommunizieren. Dies ermöglicht das Auslagern von Aufgaben wie komplexen Berechnungen, Datenmanipulation und Netzwerkanfragen in Worker-Threads, wodurch der Haupt-Thread für UI-Aktualisierungen und Benutzerinteraktionen freigegeben wird. Stellen Sie sich eine Videobearbeitungsanwendung vor, die im Browser läuft. Komplexe Videoverarbeitungsaufgaben können von Web Workers ausgeführt werden, was eine reibungslose Wiedergabe und ein flüssiges Bearbeitungserlebnis gewährleistet.

SharedArrayBuffer und Atomics API: Geteilten Speicher ermöglichen

Das SharedArrayBuffer-Objekt ermöglicht es mehreren Workern und dem Haupt-Thread, auf denselben Speicherort zuzugreifen. Dies ermöglicht einen effizienten Datenaustausch und eine effiziente Kommunikation zwischen den Threads. Der Zugriff auf geteilten Speicher birgt jedoch das Potenzial für Race Conditions und Datenkorruption. Die Atomics API bietet atomare Operationen, die die Datenkonsistenz sicherstellen und diese Probleme verhindern. Atomare Operationen sind unteilbar; sie werden ohne Unterbrechung abgeschlossen, was garantiert, dass die Operation als eine einzige, atomare Einheit ausgeführt wird. Beispielsweise verhindert das Inkrementieren eines geteilten Zählers mit einer atomaren Operation, dass sich mehrere Threads gegenseitig stören, und gewährleistet so genaue Ergebnisse.

Die Notwendigkeit von threadsicheren Sammlungen

Wenn mehrere Threads gleichzeitig auf dieselbe Datenstruktur zugreifen und diese ohne geeignete Synchronisationsmechanismen ändern, können Race Conditions auftreten. Eine Race Condition tritt auf, wenn das Endergebnis der Berechnung von der unvorhersehbaren Reihenfolge abhängt, in der mehrere Threads auf gemeinsam genutzte Ressourcen zugreifen. Dies kann zu Datenkorruption, inkonsistentem Zustand und unerwartetem Anwendungsverhalten führen. Threadsichere Sammlungen sind Datenstrukturen, die so konzipiert sind, dass sie den gleichzeitigen Zugriff von mehreren Threads bewältigen können, ohne diese Probleme zu verursachen. Sie gewährleisten Datenintegrität und Konsistenz auch bei hoher nebenläufiger Last. Stellen Sie sich eine Finanzanwendung vor, bei der mehrere Threads Kontostände aktualisieren. Ohne threadsichere Sammlungen könnten Transaktionen verloren gehen oder dupliziert werden, was zu schwerwiegenden finanziellen Fehlern führen würde.

Race Conditions und Datenwettläufe verstehen

Eine Race Condition tritt auf, wenn das Ergebnis eines Multi-Threaded-Programms von der unvorhersehbaren Reihenfolge abhängt, in der Threads ausgeführt werden. Ein Datenwettlauf (Data Race) ist eine spezielle Art von Race Condition, bei der mehrere Threads gleichzeitig auf denselben Speicherort zugreifen und mindestens einer der Threads die Daten modifiziert. Datenwettläufe können zu beschädigten Daten und unvorhersehbarem Verhalten führen. Wenn beispielsweise zwei Threads gleichzeitig versuchen, eine gemeinsame Variable zu inkrementieren, kann das Endergebnis aufgrund von verschachtelten Operationen falsch sein.

Warum Standard-JavaScript-Arrays nicht threadsicher sind

Standard-JavaScript-Arrays sind nicht von Natur aus threadsicher. Operationen wie push, pop, splice und direkte Indexzuweisungen sind nicht atomar. Wenn mehrere Threads gleichzeitig auf ein Array zugreifen und es ändern, können leicht Datenwettläufe und Race Conditions auftreten. Dies kann zu unerwarteten Ergebnissen und Datenkorruption führen. Während JavaScript-Arrays für Single-Threaded-Umgebungen geeignet sind, werden sie für die nebenläufige Programmierung ohne geeignete Synchronisationsmechanismen nicht empfohlen.

Techniken zur Erstellung von threadsicheren Sammlungen in JavaScript

Es können verschiedene Techniken angewendet werden, um threadsichere Sammlungen in JavaScript zu erstellen. Diese Techniken beinhalten die Verwendung von Synchronisationsprimitiven wie Locks, atomaren Operationen und spezialisierten Datenstrukturen, die für den nebenläufigen Zugriff konzipiert sind.

Locks (Mutexes)

Ein Mutex (mutual exclusion, gegenseitiger Ausschluss) ist ein Synchronisationsprimitiv, das exklusiven Zugriff auf eine gemeinsam genutzte Ressource bietet. Nur ein Thread kann den Lock zu einem bestimmten Zeitpunkt halten. Wenn ein Thread versucht, einen Lock zu erwerben, der bereits von einem anderen Thread gehalten wird, blockiert er, bis der Lock verfügbar wird. Mutexes verhindern, dass mehrere Threads gleichzeitig auf dieselben Daten zugreifen, und gewährleisten so die Datenintegrität. Obwohl JavaScript keinen eingebauten Mutex hat, kann er mit Atomics.wait und Atomics.wake implementiert werden. Stellen Sie sich ein gemeinsames Bankkonto vor. Ein Mutex kann sicherstellen, dass nur eine Transaktion (Einzahlung oder Auszahlung) gleichzeitig stattfindet, um Überziehungen oder falsche Salden zu verhindern.

Implementierung eines Mutex in JavaScript

Hier ist ein grundlegendes Beispiel, wie man einen Mutex mit SharedArrayBuffer und Atomics implementiert:

            
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
              
            
          

Dieser Code definiert eine Mutex-Klasse, die einen SharedArrayBuffer verwendet, um den Lock-Status zu speichern. Die acquire-Methode versucht, den Lock mit Atomics.compareExchange zu erwerben. Wenn der Lock bereits gehalten wird, wartet der Thread mit Atomics.wait. Die release-Methode gibt den Lock frei und benachrichtigt wartende Threads mit Atomics.notify.

Verwendung des Mutex mit einem geteilten 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; // Auf das geteilte Array zugreifen und es ändern
} finally {
 mutex.release();
}

            

              
                Copy
              
            
          

Atomare Operationen

Atomare Operationen sind unteilbare Operationen, die als eine einzige Einheit ausgeführt werden. Die Atomics API bietet eine Reihe von atomaren Operationen zum Lesen, Schreiben und Modifizieren von geteilten Speicherorten. Diese Operationen garantieren, dass auf die Daten atomar zugegriffen und sie modifiziert werden, was Race Conditions verhindert. Gängige atomare Operationen umfassen Atomics.add, Atomics.sub, Atomics.and, Atomics.or, Atomics.xor, Atomics.compareExchange und Atomics.store. Anstatt beispielsweise sharedArray[0]++ zu verwenden, was nicht atomar ist, können Sie Atomics.add(sharedArray, 0, 1) verwenden, um den Wert am Index 0 atomar zu inkrementieren.

Beispiel: Atomarer Zähler

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

// Worker-Thread
Atomics.add(counter, 0, 1); // Den Zähler atomar inkrementieren

            

              
                Copy
              
            
          

Semaphore

Ein Semaphor ist ein Synchronisationsprimitiv, das den Zugriff auf eine gemeinsam genutzte Ressource durch die Verwaltung eines Zählers steuert. Threads können einen Semaphor erwerben, indem sie den Zähler dekrementieren. Wenn der Zähler null ist, blockiert der Thread, bis ein anderer Thread den Semaphor freigibt, indem er den Zähler inkrementiert. Semaphore können verwendet werden, um die Anzahl der Threads zu begrenzen, die gleichzeitig auf eine gemeinsam genutzte Ressource zugreifen können. Beispielsweise kann ein Semaphor verwendet werden, um die Anzahl der gleichzeitigen Datenbankverbindungen zu begrenzen. Wie Mutexes sind Semaphore nicht eingebaut, können aber mit Atomics.wait und Atomics.wake implementiert werden.

Implementierung eines Semaphors

            
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
              
            
          

Nebenläufige Datenstrukturen (unveränderliche Datenstrukturen)

Ein Ansatz, um die Komplexität von Locks und atomaren Operationen zu vermeiden, ist die Verwendung von unveränderlichen (immutable) Datenstrukturen. Unveränderliche Datenstrukturen können nach ihrer Erstellung nicht mehr modifiziert werden. Stattdessen führt jede Modifikation zur Erstellung einer neuen Datenstruktur, während die ursprüngliche Datenstruktur unverändert bleibt. Dies eliminiert die Möglichkeit von Datenwettläufen, da mehrere Threads sicher auf dieselbe unveränderliche Datenstruktur zugreifen können, ohne das Risiko einer Korruption. Bibliotheken wie Immutable.js bieten unveränderliche Datenstrukturen für JavaScript, die in nebenläufigen Programmierszenarien sehr hilfreich sein können.

Beispiel: Verwendung von Immutable.js

            
import { List } from 'immutable';

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

// Worker-Thread
const newList = myList.push(4); // Erstellt eine neue Liste mit dem hinzugefügten Element

            

              
                Copy
              
            
          

In diesem Beispiel bleibt myList unverändert, und newList enthält die aktualisierten Daten. Dies eliminiert die Notwendigkeit von Locks oder atomaren Operationen, da es keinen gemeinsam genutzten veränderlichen Zustand gibt.

Copy-on-Write (COW)

Copy-on-Write (COW) ist eine Technik, bei der Daten zwischen mehreren Threads geteilt werden, bis einer der Threads versucht, sie zu modifizieren. Wenn eine Modifikation erforderlich ist, wird eine Kopie der Daten erstellt, und die Modifikation wird an der Kopie vorgenommen. Dies stellt sicher, dass andere Threads immer noch Zugriff auf die ursprünglichen Daten haben. COW kann die Leistung in Szenarien verbessern, in denen Daten häufig gelesen, aber selten modifiziert werden. Es vermeidet den Overhead von Locking und atomaren Operationen und gewährleistet dennoch die Datenkonsistenz. Die Kosten für das Kopieren der Daten können jedoch erheblich sein, wenn die Datenstruktur groß ist.

Aufbau einer threadsicheren Warteschlange

Lassen Sie uns die oben besprochenen Konzepte veranschaulichen, indem wir eine threadsichere Warteschlange (Queue) mit SharedArrayBuffer, Atomics und einem Mutex erstellen.

            
class ThreadSafeQueue {
 constructor(capacity) {
 this.capacity = capacity;
 this.buffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * (capacity + 2)); // +2 für Head und 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
              
            
          

Dieser Code implementiert eine threadsichere Warteschlange mit einer festen Kapazität. Er verwendet einen SharedArrayBuffer, um die Warteschlangendaten, Head- und Tail-Zeiger zu speichern. Ein Mutex wird verwendet, um den Zugriff auf die Warteschlange zu schützen und sicherzustellen, dass nur ein Thread die Warteschlange gleichzeitig ändern kann. Die Methoden enqueue und dequeue erwerben den Mutex vor dem Zugriff auf die Warteschlange und geben ihn nach Abschluss der Operation wieder frei.

Überlegungen zur Leistung

Obwohl threadsichere Sammlungen die Datenintegrität gewährleisten, können sie aufgrund von Synchronisationsmechanismen auch einen Leistungs-Overhead verursachen. Locks und atomare Operationen können relativ langsam sein, insbesondere bei hoher Konkurrenz (Contention). Es ist wichtig, die Leistungsauswirkungen der Verwendung von threadsicheren Sammlungen sorgfältig zu berücksichtigen und Ihren Code zu optimieren, um die Konkurrenz zu minimieren. Techniken wie die Reduzierung des Geltungsbereichs von Locks, die Verwendung von lock-freien Datenstrukturen und die Partitionierung von Daten können die Leistung verbessern.

Lock-Konkurrenz (Lock Contention)

Lock-Konkurrenz tritt auf, wenn mehrere Threads versuchen, denselben Lock gleichzeitig zu erwerben. Dies kann zu erheblichen Leistungseinbußen führen, da Threads Zeit damit verbringen, auf die Freigabe des Locks zu warten. Die Reduzierung der Lock-Konkurrenz ist entscheidend, um eine gute Leistung in nebenläufigen Programmen zu erzielen. Techniken zur Reduzierung der Lock-Konkurrenz umfassen die Verwendung von feingranularen Locks, die Partitionierung von Daten und die Verwendung von lock-freien Datenstrukturen.

Overhead von atomaren Operationen

Atomare Operationen sind im Allgemeinen langsamer als nicht-atomare Operationen. Sie sind jedoch notwendig, um die Datenintegrität in nebenläufigen Programmen zu gewährleisten. Bei der Verwendung von atomaren Operationen ist es wichtig, die Anzahl der durchgeführten atomaren Operationen zu minimieren und sie nur bei Bedarf zu verwenden. Techniken wie das Bündeln von Aktualisierungen (Batching) und die Verwendung lokaler Caches können den Overhead von atomaren Operationen reduzieren.

Alternativen zur Nebenläufigkeit mit geteiltem Speicher

Während die Nebenläufigkeit mit geteiltem Speicher durch Web Workers, SharedArrayBuffer und Atomics eine leistungsstarke Möglichkeit bietet, Parallelität in JavaScript zu erreichen, führt sie auch zu erheblicher Komplexität. Die Verwaltung von geteiltem Speicher und Synchronisationsprimitiven kann herausfordernd und fehleranfällig sein. Alternativen zur Nebenläufigkeit mit geteiltem Speicher sind der Nachrichtenaustausch (Message Passing) und die akteurbasierte Nebenläufigkeit.

Nachrichtenaustausch (Message Passing)

Nachrichtenaustausch ist ein Nebenläufigkeitsmodell, bei dem Threads miteinander kommunizieren, indem sie Nachrichten senden. Jeder Thread hat seinen eigenen privaten Speicherbereich, und Daten werden zwischen den Threads durch Kopieren in Nachrichten übertragen. Der Nachrichtenaustausch eliminiert die Möglichkeit von Datenwettläufen, da Threads den Speicher nicht direkt teilen. Web Workers verwenden hauptsächlich den Nachrichtenaustausch zur Kommunikation mit dem Haupt-Thread.

Akteurbasierte Nebenläufigkeit

Akteurbasierte Nebenläufigkeit ist ein Modell, bei dem nebenläufige Aufgaben in Akteuren gekapselt sind. Ein Akteur ist eine unabhängige Entität, die ihren eigenen Zustand hat und mit anderen Akteuren durch Senden von Nachrichten kommunizieren kann. Akteure verarbeiten Nachrichten sequenziell, was die Notwendigkeit von Locks oder atomaren Operationen eliminiert. Akteurbasierte Nebenläufigkeit kann die nebenläufige Programmierung durch eine höhere Abstraktionsebene vereinfachen. Bibliotheken wie Akka.js bieten akteurbasierte Nebenläufigkeits-Frameworks für JavaScript.

Anwendungsfälle für threadsichere Sammlungen

Threadsichere Sammlungen sind in verschiedenen Szenarien wertvoll, in denen ein nebenläufiger Zugriff auf gemeinsam genutzte Daten erforderlich ist. Einige gängige Anwendungsfälle sind:

• Echtzeit-Datenverarbeitung: Die Verarbeitung von Echtzeit-Datenströmen aus mehreren Quellen erfordert den nebenläufigen Zugriff auf gemeinsam genutzte Datenstrukturen. Threadsichere Sammlungen können die Datenkonsistenz sicherstellen und Datenverlust verhindern. Zum Beispiel die Verarbeitung von Sensordaten von IoT-Geräten über ein global verteiltes Netzwerk.
• Spieleentwicklung: Spiel-Engines verwenden oft mehrere Threads, um Aufgaben wie Physiksimulationen, KI-Verarbeitung und Rendering durchzuführen. Threadsichere Sammlungen können sicherstellen, dass diese Threads gleichzeitig auf Spieldaten zugreifen und diese ändern können, ohne Race Conditions zu verursachen. Stellen Sie sich ein Massively Multiplayer Online Game (MMO) mit Tausenden von Spielern vor, die gleichzeitig interagieren.
• Finanzanwendungen: Finanzanwendungen erfordern oft den nebenläufigen Zugriff auf Kontostände, Transaktionshistorien und andere Finanzdaten. Threadsichere Sammlungen können sicherstellen, dass Transaktionen korrekt verarbeitet werden und die Kontostände immer korrekt sind. Denken Sie an eine Hochfrequenzhandelsplattform, die Millionen von Transaktionen pro Sekunde von verschiedenen globalen Märkten verarbeitet.
• Datenanalyse: Datenanalyseanwendungen verarbeiten oft große Datensätze parallel mit mehreren Threads. Threadsichere Sammlungen können sicherstellen, dass die Daten korrekt verarbeitet werden und die Ergebnisse konsistent sind. Denken Sie an die Analyse von Social-Media-Trends aus verschiedenen geografischen Regionen.
• Webserver: Die Verarbeitung gleichzeitiger Anfragen in stark frequentierten Webanwendungen. Threadsichere Caches und Sitzungsverwaltungsstrukturen können die Leistung und Skalierbarkeit verbessern.

Fazit

Nebenläufige Datenstrukturen und threadsichere Sammlungen sind für die Erstellung robuster und effizienter nebenläufiger Anwendungen in JavaScript unerlässlich. Durch das Verständnis der Herausforderungen der Nebenläufigkeit mit geteiltem Speicher und die Verwendung geeigneter Synchronisationsmechanismen können Entwickler die Leistungsfähigkeit von Web Workers und der Atomics API nutzen, um die Leistung und Reaktionsfähigkeit zu verbessern. Obwohl die Nebenläufigkeit mit geteiltem Speicher Komplexität mit sich bringt, bietet sie auch ein leistungsstarkes Werkzeug zur Lösung rechenintensiver Probleme. Berücksichtigen Sie sorgfältig die Kompromisse zwischen Leistung und Komplexität bei der Wahl zwischen Nebenläufigkeit mit geteiltem Speicher, Nachrichtenaustausch und akteurbasierter Nebenläufigkeit. Da sich JavaScript weiterentwickelt, sind weitere Verbesserungen und Abstraktionen im Bereich der nebenläufigen Programmierung zu erwarten, die es einfacher machen, skalierbare und performante Anwendungen zu erstellen.

Denken Sie daran, bei der Gestaltung nebenläufiger Systeme der Datenintegrität und -konsistenz Priorität einzuräumen. Das Testen und Debuggen von nebenläufigem Code kann eine Herausforderung sein, daher sind gründliche Tests und ein sorgfältiges Design von entscheidender Bedeutung.