JavaScripti asünkroonsete iteraatorite abilised: tippjõudluse avamine asünkroonses andmevoo töötlemises

Tänapäeva omavahel ühendatud digitaalses maastikus tegelevad rakendused sageli suurte, potentsiaalselt lõpmatute andmevoogudega. Olgu tegemist reaalajas andurite andmete töötlemisega IoT-seadmetest, massiivsete logifailide vastuvõtmisega hajutatud serveritest või multimeediasisu voogedastamisega üle kontinentide, on võime asünkroonseid andmevooge tõhusalt käsitleda ülitähtis. JavaScript, keel, mis on arenenud tagasihoidlikest algusaegadest, et toetada kõike alates pisikestest manussüsteemidest kuni keerukate pilvepõhiste rakendusteni, pakub arendajatele jätkuvalt üha keerukamaid tööriistu nende väljakutsetega toimetulekuks. Üks olulisemaid edusamme asünkroonses programmeerimises on asünkroonsed iteraatorid ja hiljuti lisandunud võimsad asünkroonsete iteraatorite abiliste meetodid.

See põhjalik juhend sukeldub JavaScripti asünkroonsete iteraatorite abiliste maailma, uurides nende sügavat mõju jõudlusele, ressursihaldusele ja üldisele arendajakogemusele asünkroonsete andmevoogudega tegelemisel. Avastame, kuidas need abilised võimaldavad arendajatel üle maailma luua vastupidavamaid, tõhusamaid ja skaleeritavamaid rakendusi, muutes keerukad andmevoo töötlemise ülesanded elegantseks, loetavaks ja ülijõudlusega koodiks. Iga kaasaegse JavaScriptiga töötava professionaali jaoks ei ole nende mehhanismide mõistmine mitte ainult kasulik, vaid see on muutumas kriitiliseks oskuseks.

Asünkroonse JavaScripti areng: vundament andmevoogudele

Et tõeliselt hinnata asünkroonsete iteraatorite abiliste võimsust, on oluline mõista asünkroonse programmeerimise teekonda JavaScriptis. Ajalooliselt olid tagasihelistamised (callbacks) peamine mehhanism operatsioonide käsitlemiseks, mis ei lõppenud kohe. See viis sageli selleni, mida tuntakse kurikuulsa nime all „tagasihelistamiste põrgu“ (callback hell) – sügavalt pesastatud, raskesti loetav ja veelgi raskemini hooldatav kood.

Promise'ide (tõotuste) kasutuselevõtt parandas seda olukorda märkimisväärselt. Promise'id pakkusid puhtamat ja struktureeritumat viisi asünkroonsete operatsioonide käsitlemiseks, võimaldades arendajatel operatsioone aheldada ja veahaldust tõhusamalt korraldada. Promise'ide abil sai asünkroonne funktsioon tagastada objekti, mis esindab operatsiooni lõplikku lõpuleviimist (või ebaõnnestumist), muutes juhtimisvoo palju ennustatavamaks. Näiteks:

            function fetchData(url) {
  return fetch(url)
    .then(response => response.json())
    .then(data => console.log('Andmed kätte saadud:', data))
    .catch(error => console.error('Viga andmete pärimisel:', error));
}

fetchData('https://api.example.com/data');
            

              
                Copy
              
            
          

Promise'idele tuginedes tõi ES2017-s kasutusele võetud async/await süntaks veelgi revolutsioonilisema muutuse. See võimaldas asünkroonset koodi kirjutada ja lugeda justkui see oleks sünkroonne, parandades drastiliselt loetavust ja lihtsustades keerulist asünkroonset loogikat. async funktsioon tagastab kaudselt Promise'i ja await märksõna peatab async funktsiooni täitmise, kuni oodatav Promise laheneb. See muutus tegi asünkroonse koodi oluliselt kättesaadavamaks igasuguse kogemustasemega arendajatele.

            async function fetchDataAsync(url) {
  try {
    const response = await fetch(url);
    const data = await response.json();
    console.log('Andmed kätte saadud:', data);
  } catch (error) {
    console.error('Viga andmete pärimisel:', error);
  }
}

fetchDataAsync('https://api.example.com/data');
            

              
                Copy
              
            
          

Kuigi async/await on suurepärane üksikute asünkroonsete operatsioonide või fikseeritud operatsioonide komplekti käsitlemiseks, ei lahendanud see täielikult väljakutset, mis seisneb asünkroonsete väärtuste jada või voo tõhusas töötlemises. Siin astuvad mängu asünkroonsed iteraatorid.

Asünkroonsete iteraatorite esiletõus: asünkroonsete jadade töötlemine

Traditsioonilised JavaScripti iteraatorid, mis põhinevad Symbol.iterator'il ja for-of tsüklil, võimaldavad teil itereerida üle sünkroonsete väärtuste kogumite, nagu massiivid või sõned. Aga mis siis, kui väärtused saabuvad aja jooksul, asünkroonselt? Näiteks read suurest failist, mida loetakse tükkhaaval, sõnumid WebSocketi ühendusest või andmelehed REST API-st.

ES2018-s kasutusele võetud asünkroonsed iteraatorid pakuvad standardiseeritud viisi asünkroonselt kättesaadavaks muutuvate väärtuste jadade tarbimiseks. Objekt on asünkroonne iteraator, kui see implementeerib meetodi Symbol.asyncIterator juures, mis tagastab asünkroonse iteraatori objekti. Sellel iteraatori objektil peab olema next() meetod, mis tagastab Promise'i objektile, millel on value ja done omadused, sarnaselt sünkroonsete iteraatoritega. Omadus value võib aga ise olla Promise või tavaline väärtus, kuid next() kutse tagastab alati Promise'i.

Peamine viis asünkroonse iteraatori tarbimiseks on for-await-of tsükkel:

            async function processAsyncData(asyncIterator) {
  for await (const chunk of asyncIterator) {
    console.log('Töötlen tükki:', chunk);
    // Perform asynchronous operations on each chunk
    await someAsyncOperation(chunk);
  }
  console.log('Kõikide tükkide töötlemine lõpetatud.');
}

// Example of a custom Async Iterator (simplified for illustration)
async function* generateAsyncNumbers() {
  for (let i = 0; i < 5; i++) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100)); // Simuleeri asünkroonset viivitust
    yield i;
  }
}

processAsyncData(generateAsyncNumbers());
            

              
                Copy
              
            
          

Asünkroonsete iteraatorite peamised kasutusjuhud:

• Failide voogedastus: Suurte failide lugemine ridade või tükkide kaupa, ilma kogu faili mällu laadimata. See on ülioluline rakendustele, mis käsitlevad suuri andmemahte, näiteks andmeanalüütika platvormidel või globaalsetes logitöötlusteenustes.
• Võrguvood: Andmete töötlemine HTTP vastustest, WebSocketidest või Server-Sent Events (SSE) sündmustest nende saabumisel. See on fundamentaalne reaalajas rakendustele nagu vestlusplatvormid, koostöövahendid või finantskauplemissüsteemid.
• Andmebaasi kursorid: Suurte andmebaasipäringute tulemuste üle itereerimine. Paljud kaasaegsed andmebaasi draiverid pakuvad asünkroonseid itereeritavaid liideseid kirjete järkjärguliseks toomiseks.
• API lehekülgedeks jaotamine: Andmete toomine lehekülgedeks jaotatud API-dest, kus iga lehekülg on asünkroonne päring.
• Sündmuste vood: Pidevate sündmustevoogude, näiteks kasutaja interaktsioonide või süsteemiteadete, abstraheerimine.

Kuigi for-await-of tsüklid pakuvad võimsat mehhanismi, on need suhteliselt madalatasemelised. Arendajad mõistsid kiiresti, et tavaliste andmevoo töötlemise ülesannete (nagu andmete filtreerimine, teisendamine või koondamine) jaoks olid nad sunnitud kirjutama korduvat, imperatiivset koodi. See tekitas nõudluse kõrgema järgu funktsioonide järele, mis sarnaneksid sünkroonsete massiivide jaoks saadaolevatele.

JavaScripti asünkroonsete iteraatorite abiliste meetodite tutvustus (Stage 3 ettepanek)

Asünkroonsete iteraatorite abiliste ettepanek (praegu Stage 3) tegeleb just selle vajadusega. See tutvustab standardiseeritud, kõrgema järgu meetodite komplekti, mida saab kutsuda otse asünkroonsetel iteraatoritel, peegeldades Array.prototype meetodite funktsionaalsust. Need abilised võimaldavad arendajatel koostada keerulisi asünkroonseid andmetöötlusahelaid deklaratiivsel ja väga loetaval viisil. See on murranguline hooldatavuse ja arenduskiiruse jaoks, eriti suurtes projektides, kus osalevad mitmed erineva taustaga arendajad.

Põhiidee on pakkuda meetodeid nagu map, filter, reduce, take ja teised, mis opereerivad asünkroonsetel jadadel laisalt. See tähendab, et operatsioonid tehakse elementide peal siis, kui need kättesaadavaks muutuvad, selle asemel, et oodata kogu voo materialiseerumist. See laisk hindamine on nende jõudluseeliste nurgakivi.

Peamised asünkroonsete iteraatorite abiliste meetodid:

• .map(callback): Teisendab iga elemendi asünkroonses voos, kasutades asünkroonset või sünkroonset tagasihelistamisfunktsiooni. Tagastab uue asünkroonse iteraatori.
• .filter(callback): Filtreerib elemente asünkroonsest voost, tuginedes asünkroonsele või sünkroonsele predikaatfunktsioonile. Tagastab uue asünkroonse iteraatori.
• .forEach(callback): Käivitab tagasihelistamisfunktsiooni iga elemendi jaoks asünkroonses voos. Ei tagasta uut asünkroonset iteraatorit; see tarbib voo.
• .reduce(callback, initialValue): Taandab asünkroonse voo üheks väärtuseks, rakendades asünkroonset või sünkroonset akumulaatorfunktsiooni.
• .take(count): Tagastab uue asünkroonse iteraatori, mis annab voo algusest kuni count elementi. Suurepärane töötlemise piiramiseks.
• .drop(count): Tagastab uue asünkroonse iteraatori, mis jätab vahele esimesed count elementi ja annab seejärel ülejäänud.
• .flatMap(callback): Teisendab iga elemendi ja lamendab tulemused üheks asünkroonseks iteraatoriks. Kasulik olukordades, kus üks sisendelement võib asünkroonselt anda mitu väljundelementi.
• .toArray(): Tarbib kogu asünkroonse voo ja kogub kõik elemendid massiivi. Ettevaatust: Kasutage ettevaatlikult väga suurte või lõpmatute voogude puhul, kuna see laadib kõik mällu.
• .some(predicate): Kontrollib, kas vähemalt üks element asünkroonses voos vastab predikaadile. Lõpetab töötlemise kohe, kui vaste leitakse.
• .every(predicate): Kontrollib, kas kõik elemendid asünkroonses voos vastavad predikaadile. Lõpetab töötlemise kohe, kui leitakse mittevastavus.
• .find(predicate): Tagastab esimese elemendi asünkroonses voos, mis vastab predikaadile. Lõpetab töötlemise pärast elemendi leidmist.

Need meetodid on loodud aheldatavaks, võimaldades väga väljendusrikkaid ja võimsaid andmetöötlusahelaid. Kujutage ette näidet, kus soovite lugeda logiridu, filtreerida vigu, neid parsida ja seejärel töödelda esimesed 10 unikaalset veateadet:

            async function processLogStream(logStream) {
  const errors = await logStream
    .filter(line => line.includes('ERROR')) // Asünkroonne filter
    .map(errorLine => parseError(errorLine)) // Asünkroonne map
    .distinct() // (Hüpoteetiline, sageli implementeeritud käsitsi või abilisega)
    .take(10)
    .toArray();

  console.log('Esimesed 10 unikaalset viga:', errors);
}

// Eeldades, et 'logStream' on asünkroonne itereeritav logiridadest
// Ja parseError on asünkroonne funktsioon.
// 'distinct' oleks kohandatud asünkroonne generaator või teine abiline, kui see eksisteeriks.
            

              
                Copy
              
            
          

See deklaratiivne stiil vähendab oluliselt kognitiivset koormust võrreldes mitme for-await-of tsükli, ajutiste muutujate ja Promise-ahelate käsitsi haldamisega. See soodustab koodi, mida on lihtsam mõista, testida ja refaktoreerida, mis on globaalselt hajutatud arenduskeskkonnas hindamatu väärtusega.

Jõudluse süvaanalüüs: kuidas abilised optimeerivad asünkroonset andmevoo töötlemist

Asünkroonsete iteraatorite abiliste jõudluseelised tulenevad mitmest põhiprintsiibist ja sellest, kuidas need suhtlevad JavaScripti täitmismudeliga. See ei ole lihtsalt süntaktiline suhkur; see on põhimõtteliselt tõhusama andmevoo töötlemise võimaldamine.

1. Laisk hindamine: tõhususe nurgakivi

Erinevalt massiivimeetoditest, mis tavaliselt opereerivad terve, juba materialiseeritud kollektsiooniga, kasutavad asünkroonsete iteraatorite abilised laisalt hindamist. See tähendab, et nad töötlevad voost elemente ükshaaval, ainult siis, kui neid küsitakse. Operatsioon nagu .map() või .filter() ei töötle innukalt kogu lähteallika voogu; selle asemel tagastab see uue asünkroonse iteraatori. Kui te itereerite selle uue iteraatori üle, tõmbab see väärtusi oma allikast, rakendab teisenduse või filtri ja annab tulemuse. See jätkub elementide kaupa.

• Vähendatud mälukasutus: Suurte või lõpmatute voogude puhul on laisk hindamine kriitilise tähtsusega. Te ei pea kogu andmestikku mällu laadima. Iga element töödeldakse ja seejärel potentsiaalselt vabastatakse prügikogujaga, vältides mälust-väljas vigu, mis oleksid tavalised .toArray() kasutamisel suurte voogudega. See on elutähtis piiratud ressurssidega keskkondades või rakendustes, mis tegelevad petabaitide suuruste andmetega globaalsetest pilvemälu lahendustest.
• Kiirem esimene tulemus (Time-to-First-Byte - TTFB): Kuna töötlemine algab kohe ja tulemused antakse edasi niipea, kui need on valmis, muutuvad esimesed töödeldud elemendid palju kiiremini kättesaadavaks. See võib parandada kasutajakogemust reaalajas armatuurlaudadel või andmete visualiseerimisel.
• Varajane lõpetamine: Meetodid nagu .take(), .find(), .some() ja .every() kasutavad laiska hindamist selgesõnaliselt varajaseks lõpetamiseks. Kui vajate ainult esimesed 10 elementi, lõpetab .take(10) allikast tõmbamise kohe, kui see on andnud 10 elementi, vältides tarbetut tööd. See võib tuua kaasa märkimisväärse jõudluse kasvu, vältides üleliigseid I/O operatsioone või arvutusi.

2. Tõhus ressursihaldus

Võrgupäringute, failikäepidemete või andmebaasiühendustega tegelemisel on ressursihaldus esmatähtis. Asünkroonsete iteraatorite abilised toetavad oma laisa olemuse kaudu kaudselt tõhusat ressursikasutust:

• Voo vasturõhk (Backpressure): Kuigi see ei ole otse abiliste meetoditesse sisse ehitatud, on nende laisk, tõmbepõhine mudel ühilduv süsteemidega, mis rakendavad vasturõhku. Kui allavoolu tarbija on aeglane, saab ülesvoolu tootja loomulikult aeglustada või peatuda, vältides ressursside ammendumist. See on ülioluline süsteemi stabiilsuse säilitamiseks suure läbilaskevõimega keskkondades.
• Ühenduste haldamine: Välisest API-st andmete töötlemisel võimaldab .take() või varajane lõpetamine sulgeda ühendusi või vabastada ressursse kohe, kui vajalikud andmed on saadud, vähendades koormust kaugteenustele ja parandades süsteemi üldist tõhusust.

3. Vähendatud korduvkood ja parem loetavus

Kuigi see ei ole otsene „jõudluse“ kasv toorete protsessoritsüklite osas, aitavad korduvkoodi vähendamine ja loetavuse suurendamine kaudselt kaasa jõudlusele ja süsteemi stabiilsusele:

• Vähem vigu: Lühike ja deklaratiivne kood on üldiselt vähem vigadele aldis. Vähem vigu tähendab vähem jõudluse kitsaskohti, mis on tingitud vigasest loogikast või ebatõhusast käsitsi Promise'ide haldamisest.
• Lihtsam optimeerimine: Kui kood on selge ja järgib standardseid mustreid, on arendajatel lihtsam tuvastada jõudluse kitsaskohti ja rakendada sihipäraseid optimeerimisi. See muudab ka JavaScripti mootoritele lihtsamaks oma JIT (Just-In-Time) kompileerimisoptimeerimiste rakendamise.
• Kiiremad arendustsüklid: Arendajad saavad keerulist voo töötlemise loogikat kiiremini implementeerida, mis viib optimeeritud lahenduste kiirema iteratsiooni ja kasutuselevõtuni.

4. JavaScripti mootorite optimeerimised

Kuna asünkroonsete iteraatorite abiliste ettepanek läheneb valmimisele ja laiemale kasutuselevõtule, saavad JavaScripti mootorite arendajad (V8 Chrome/Node.js jaoks, SpiderMonkey Firefoxi jaoks, JavaScriptCore Safari jaoks) spetsiifiliselt optimeerida nende abiliste alusmehhanisme. Kuna need esindavad levinud ja ennustatavaid mustreid andmevoo töötlemiseks, saavad mootorid rakendada kõrgelt optimeeritud natiivseid implementatsioone, mis võivad potentsiaalselt ületada samaväärseid käsitsi kirjutatud for-await-of tsükleid, mis võivad struktuurilt ja keerukuselt erineda.

5. Samaaegsuse kontroll (kombineerituna teiste primitiividega)

Kuigi asünkroonsed iteraatorid ise töötlevad elemente järjestikku, ei välista nad samaaegsust. Ülesannete jaoks, kus soovite töödelda mitut voo elementi samaaegselt (nt mitme API-kõne tegemine paralleelselt), kombineeriksite tavaliselt asünkroonsete iteraatorite abilisi teiste samaaegsuse primitiividega nagu Promise.all() või kohandatud samaaegsuse kogumitega. Näiteks, kui te .map()-ite asünkroonse iteraatori funktsioonile, mis tagastab Promise'i, saate iteraatori Promise'idest. Seejärel saaksite kasutada abilist nagu .buffered(N) (kui see oleks ettepaneku osa või kohandatud) või tarbida seda viisil, mis töötleb N Promise'i samaaegselt.

            // Kontseptuaalne näide samaaegseks töötlemiseks (nõuab kohandatud abilist või käsitsi loogikat)
async function processConcurrently(asyncIterator, concurrencyLimit) {
  const pending = new Set();
  for await (const item of asyncIterator) {
    const promise = someAsyncOperation(item);
    pending.add(promise);
    promise.finally(() => pending.delete(promise));

    if (pending.size >= concurrencyLimit) {
      await Promise.race(pending);
    }
  }
  await Promise.all(pending); // Oota ülejäänud ülesandeid
}

// Või, kui eksisteeriks 'mapConcurrent' abiline:
// await stream.mapConcurrent(someAsyncOperation, 5).toArray();
            

              
                Copy
              
            
          

Abilised lihtsustavad torujuhtme järjestikuseid osi, muutes keerukama samaaegsuse kontrolli lisamise sobivates kohtades lihtsamaks.

Praktilised näited ja globaalsed kasutusjuhud

Uurime mõningaid reaalseid stsenaariume, kus asünkroonsete iteraatorite abilised säravad, demonstreerides nende praktilisi eeliseid globaalsele publikule.

1. Suuremahuline andmete vastuvõtt ja teisendamine

Kujutage ette globaalset andmeanalüütika platvormi, mis võtab iga päev vastu massiivseid andmestikke (nt CSV, JSONL failid) erinevatest allikatest. Nende failide töötlemine hõlmab sageli nende ridade kaupa lugemist, vigaste kirjete filtreerimist, andmevormingute teisendamist ja seejärel nende salvestamist andmebaasi või andmelattu.

            import { createReadStream } from 'node:fs';
import { createInterface } from 'node:readline';
import csv from 'csv-parser'; // Eeldades teeki nagu csv-parser

// Kohandatud asünkroonne generaator CSV kirjete lugemiseks
async function* readCsvRecords(filePath) {
  const fileStream = createReadStream(filePath);
  const csvStream = fileStream.pipe(csv());

  for await (const record of csvStream) {
    yield record;
  }
}

async function isValidRecord(record) {
  // Simuleeri asünkroonset valideerimist kaugteenuse või andmebaasi vastu
  await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10)); 
  return record.id && record.value > 0;
}

async function transformRecord(record) {
  // Simuleeri asünkroonset andmete rikastamist või teisendamist
  await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5));
  return { transformedId: `TRN-${record.id}`, processedValue: record.value * 100 };
}

async function ingestDataFile(filePath, dbClient) {
  const BATCH_SIZE = 1000;
  let processedCount = 0;

  for await (const batch of readCsvRecords(filePath)
    .filter(isValidRecord)
    .map(transformRecord)
    .chunk(BATCH_SIZE)) { // Eeldades 'chunk' abilist või käsitsi partii loomist
    
    // Simuleeri partii kirjete salvestamist globaalsesse andmebaasi
    await dbClient.saveMany(batch);
    processedCount += batch.length;
    console.log(`Seni töödeldud ${processedCount} kirjet.`);
  }
  console.log(`Lõpetati ${processedCount} kirje vastuvõtt failist ${filePath}.`);
}

// Reaalses rakenduses oleks dbClient initsialiseeritud.
// const myDbClient = { saveMany: async (records) => { /* ... */ } };
// ingestDataFile('./large_data.csv', myDbClient);

            

              
                Copy
              
            
          

Siin teostavad .filter() ja .map() asünkroonseid operatsioone ilma sündmusteahelat blokeerimata või kogu faili laadimata. (Hüpoteetiline) .chunk() meetod või sarnane käsitsi partii loomise strateegia võimaldab tõhusaid hulgisisestusi andmebaasi, mis on sageli kiirem kui üksikud sisestused, eriti üle võrgu latentsuse globaalselt hajutatud andmebaasi.

2. Reaalajas suhtlus ja sündmuste töötlemine

Kujutage ette reaalajas armatuurlauda, mis jälgib reaalajas finantstehinguid erinevatelt börsidelt üle maailma, või koostöös redigeerimise rakendust, kus muudatusi voogedastatakse WebSocketide kaudu.

            import WebSocket from 'ws'; // Node.js jaoks

// Kohandatud asünkroonne generaator WebSocketi sõnumite jaoks
async function* getWebSocketMessages(wsUrl) {
  const ws = new WebSocket(wsUrl);
  const messageQueue = [];
  let resolver = null; // Kasutatakse next() kutse lahendamiseks

  ws.on('message', (message) => {
    messageQueue.push(message);
    if (resolver) {
      resolver({ value: message, done: false });
      resolver = null;
    }
  });

  ws.on('close', () => {
    if (resolver) {
      resolver({ value: undefined, done: true });
      resolver = null;
    }
  });

  while (true) {
    if (messageQueue.length > 0) {
      yield messageQueue.shift();
    } else {
      yield new Promise(res => (resolver = res));
    }
  }
}

async function monitorFinancialStream(wsUrl) {
  let totalValue = 0;
  await getWebSocketMessages(wsUrl)
    .map(msg => JSON.parse(msg))
    .filter(event => event.type === 'TRADE' && event.currency === 'USD')
    .forEach(trade => {
      console.log(`Uus USD tehing: ${trade.symbol} ${trade.price}`);
      totalValue += trade.price * trade.quantity;
      // Uuenda UI komponenti või saada teisele teenusele
    });
  console.log('Voo lõpp. Kogu USD tehingute väärtus:', totalValue);
}

// monitorFinancialStream('wss://stream.financial.example.com');
            

              
                Copy
              
            
          

Siin parssib .map() sissetulevat JSON-i ja .filter() eraldab asjakohased tehingusündmused. .forEach() teostab seejärel kõrvaltoimeid, nagu kuva uuendamine või andmete saatmine teisele teenusele. See torujuhe töötleb sündmusi nende saabumisel, säilitades reageerimisvõime ja tagades, et rakendus suudab toime tulla suure hulga reaalajas andmetega erinevatest allikatest ilma kogu voogu puhverdamata.

3. Tõhus API lehekülgedeks jaotamine

Paljud REST API-d jaotavad tulemused lehekülgedeks, nõudes täieliku andmestiku saamiseks mitut päringut. Asünkroonsed iteraatorid ja abilised pakuvad elegantset lahendust.

            async function* fetchPaginatedData(baseUrl, initialPage = 1) {
  let page = initialPage;
  let hasMore = true;

  while (hasMore) {
    const response = await fetch(`${baseUrl}?page=${page}`);
    const data = await response.json();

    yield* data.items; // Anna edasi üksikud elemendid praeguselt lehelt

    // Kontrolli, kas on järgmine leht või oleme jõudnud lõppu
    hasMore = data.nextPageUrl && data.items.length > 0;
    page++;
  }
}

async function getRecentUsers(apiBaseUrl, limit) {
  const users = await fetchPaginatedData(`${apiBaseUrl}/users`)
    .filter(user => user.isActive)
    .take(limit)
    .toArray();

  console.log(`Leiti ${users.length} aktiivset kasutajat:`, users);
}

// getRecentUsers('https://api.myglobalservice.com', 50);

            

              
                Copy
              
            
          

Generaator fetchPaginatedData toob lehekülgi asünkroonselt, andes edasi üksikuid kasutajakirjeid. Ahel .filter().take(limit).toArray() töötleb seejärel neid kasutajaid. Oluline on, et .take(limit) tagab, et kui on leitud limit arv aktiivseid kasutajaid, ei tehta enam API-päringuid, säästes ribalaiust ja API kvoote. See on märkimisväärne optimeerimine pilvepõhistele teenustele, millel on kasutusel põhinevad arveldusmudelid.

Võrdlustestid ja jõudluskaalutlused

Kuigi asünkroonsete iteraatorite abilised pakuvad märkimisväärseid kontseptuaalseid ja praktilisi eeliseid, on nende jõudlusomaduste mõistmine ja nende võrdlustestimine reaalsete rakenduste optimeerimiseks elutähtis. Jõudlus on harva universaalne vastus; see sõltub suuresti konkreetsest töökoormusest ja keskkonnast.

Kuidas võrdlustestida asünkroonseid operatsioone

Asünkroonse koodi võrdlustestimine nõuab hoolikat kaalumist, kuna traditsioonilised ajamõõtmismeetodid ei pruugi täpselt kajastada tegelikku täitmisaega, eriti I/O-ga seotud operatsioonide puhul.

• console.time() ja console.timeEnd(): Kasulik sünkroonse koodi bloki kestuse mõõtmiseks või asünkroonse operatsiooni koguaja mõõtmiseks algusest lõpuni.
• performance.now(): Pakub kõrge resolutsiooniga ajatempleid, mis sobivad lühikeste ja täpsete kestuste mõõtmiseks.
• Spetsiaalsed võrdlustestimise teegid: Rangemaks testimiseks on sageli vajalikud teegid nagu `benchmark.js` (sünkroonseks või mikrovõrdlustestimiseks) või kohandatud lahendused, mis on ehitatud läbilaskevõime (elemendid/sekundis) ja latentsuse (aeg elemendi kohta) mõõtmiseks voogedastatavate andmete puhul.

Andmevoo töötlemise võrdlustestimisel on oluline mõõta:

• Kogu töötlemisaeg: Esimesest tarbitud andmebaidist kuni viimase töödeldud baidini.
• Mälukasutus: Eriti oluline suurte voogude puhul, et kinnitada laisa hindamise eeliseid.
• Ressursikasutus: Protsessor, võrgu ribalaius, ketta I/O.

Jõudlust mõjutavad tegurid

• I/O kiirus: I/O-ga seotud voogude (võrgupäringud, failide lugemine) puhul on piiravaks teguriks sageli välise süsteemi kiirus, mitte JavaScripti töötlemisvõime. Abilised optimeerivad, kuidas te seda I/O-d *käsitlete*, kuid ei saa I/O-d ennast kiiremaks muuta.
• Protsessorimahukas vs. I/O-mahukas: Kui teie .map() või .filter() tagasihelistamised teostavad raskeid, sünkroonseid arvutusi, võivad need muutuda kitsaskohaks (protsessorimahukas). Kui need hõlmavad väliste ressursside ootamist (nagu võrgukutsed), on need I/O-mahukad. Asünkroonsete iteraatorite abilised on suurepärased I/O-mahukate voogude haldamisel, vältides mälu paisumist ja võimaldades varajast lõpetamist.
• Tagasihelistamise keerukus: Teie map, filter ja reduce tagasihelistamiste jõudlus mõjutab otseselt kogu läbilaskevõimet. Hoidke need võimalikult tõhusad.
• JavaScripti mootori optimeerimised: Nagu mainitud, on kaasaegsed JIT-kompilaatorid kõrgelt optimeeritud ennustatavate koodimustrite jaoks. Standardsete abiliste meetodite kasutamine pakub rohkem võimalusi nendeks optimeerimisteks võrreldes väga kohandatud, imperatiivsete tsüklitega.
• Üldkulu: Iteraatorite ja Promise'ide loomisel ja haldamisel on väike, omane üldkulu võrreldes lihtsa sünkroonse tsükliga üle mälus oleva massiivi. Väga väikeste, juba olemasolevate andmekogumite puhul on Array.prototype meetodite otse kasutamine sageli kiirem. Asünkroonsete iteraatorite abiliste parim kasutusala on siis, kui lähteandmed on suured, lõpmatud või olemuselt asünkroonsed.

Millal MITTE kasutada asünkroonsete iteraatorite abilisi

Kuigi need on võimsad, ei ole nad imerohi:

• Väikesed, sünkroonsed andmed: Kui teil on mälus väike arvude massiiv, on [1,2,3].map(x => x*2) alati lihtsam ja kiirem kui selle teisendamine asünkroonseks itereeritavaks ja abiliste kasutamine.
• Väga spetsiifiline samaaegsus: Kui teie voo töötlemine nõuab väga peeneteralist ja keerulist samaaegsuse kontrolli, mis ületab lihtsa aheldamise võimalusi (nt dünaamilised ülesannete graafikud, kohandatud piiramisalgoritmid, mis ei ole tõmbepõhised), võib siiski olla vaja implementeerida kohandatumat loogikat, kuigi abilised võivad endiselt olla ehituskivideks.

Arendajakogemus ja hooldatavus

Lisaks toorele jõudlusele on arendajakogemuse (DX) ja hooldatavuse eelised asünkroonsete iteraatorite abiliste puhul vähemalt sama olulised, kui mitte olulisemad, projekti pikaajalise edu seisukohalt, eriti keerulistes süsteemides koostööd tegevate rahvusvaheliste meeskondade jaoks.

1. Loetavus ja deklaratiivne programmeerimine

Pakkudes sujuvat API-t, võimaldavad abilised deklaratiivset programmeerimisstiili. Selle asemel, et selgesõnaliselt kirjeldada, kuidas itereerida, hallata Promise'e ja käsitleda vaheolekuid (imperatiivne stiil), deklareerite, mida te soovite vooga saavutada. See torujuhtmele orienteeritud lähenemine muudab koodi lühidalt palju lihtsamini loetavaks ja mõistetavaks, meenutades loomulikku keelt.

            // Imperatiivne, kasutades for-await-of
async function processLogsImperative(logStream) {
  const results = [];
  for await (const line of logStream) {
    if (line.includes('ERROR')) {
      const parsed = await parseError(line);
      if (isValid(parsed)) {
        results.push(transformed(parsed));
        if (results.length >= 10) break;
      }
    }
  }
  return results;
}

// Deklaratiivne, kasutades abilisi
async function processLogsDeclarative(logStream) {
  return await logStream
    .filter(line => line.includes('ERROR'))
    .map(parseError)
    .filter(isValid)
    .map(transformed)
    .take(10)
    .toArray();
}
            

              
                Copy
              
            
          

Deklaratiivne versioon näitab selgelt operatsioonide järjestust: filter, map, filter, map, take, toArray. See muudab uute meeskonnaliikmete sisseelamise kiiremaks ja vähendab olemasolevate arendajate kognitiivset koormust.

2. Vähendatud kognitiivne koormus

Promise'ide käsitsi haldamine, eriti tsüklites, võib olla keeruline ja vigaderohke. Peate arvestama võidujooksu tingimustega, korrektse vigade levitamisega ja ressursside puhastamisega. Abilised abstraheerivad suure osa sellest keerukusest, võimaldades arendajatel keskenduda oma tagasihelistamiste äriloogikale, mitte asünkroonse juhtimisvoo tehnilistele detailidele.

3. Komponeeritavus ja taaskasutatavus

Abiliste aheldatav olemus soodustab kõrgelt komponeeritavat koodi. Iga abilise meetod tagastab uue asünkroonse iteraatori, mis võimaldab teil operatsioone hõlpsalt kombineerida ja ümber järjestada. Saate ehitada väikeseid, fokusseeritud asünkroonseid iteraatorite torujuhtmeid ja seejärel koostada neist suuremaid ja keerukamaid. See modulaarsus suurendab koodi taaskasutatavust rakenduse erinevates osades või isegi erinevates projektides.

4. Järjepidev veakäsitlus

Vead asünkroonse iteraatori torujuhtmes levivad tavaliselt loomulikult läbi ahela. Kui tagasihelistamine .map() või .filter() meetodis viskab vea (või selle tagastatud Promise lükatakse tagasi), viskab ahela järgmine iteratsioon selle vea, mida saab seejärel püüda try-catch blokiga voo tarbimise ümber (nt for-await-of tsükli või .toArray() kutse ümber). See järjepidev veakäsitlusmudel lihtsustab silumist ja muudab rakendused robustsemaks.

Tulevikuväljavaated ja parimad praktikad

Asünkroonsete iteraatorite abiliste ettepanek on praegu Stage 3 tasemel, mis tähendab, et see on väga lähedal lõplikule valmimisele ja laiale kasutuselevõtule. Paljud JavaScripti mootorid, sealhulgas V8 (kasutusel Chrome'is ja Node.js-is) ja SpiderMonkey (Firefox), on need funktsioonid juba implementeerinud või on neid aktiivselt implementeerimas. Arendajad saavad neid tänapäeval kasutada kaasaegsete Node.js versioonidega või oma koodi transpileerides tööriistadega nagu Babel laiemaks ühilduvuseks.

Parimad praktikad tõhusate asünkroonsete iteraatorite abiliste ahelate jaoks:

• Filtreeri varakult: Rakendage .filter() operatsioone oma ahelas võimalikult varakult. See vähendab elementide arvu, mida peavad töötlema järgnevad, potentsiaalselt kulukamad .map() või .flatMap() operatsioonid, mis toob kaasa märkimisväärse jõudluse kasvu, eriti suurte voogude puhul.
• Minimeeri kulukaid operatsioone: Olge teadlik, mida teete oma map ja filter tagasihelistamiste sees. Kui operatsioon on arvutusmahukas või hõlmab võrgu I/O-d, proovige minimeerida selle täitmist või veenduge, et see on iga elemendi jaoks tõeliselt vajalik.
• Kasuta varajast lõpetamist: Kasutage alati .take(), .find(), .some() või .every(), kui vajate ainult osa voost või soovite töötlemise lõpetada kohe, kui tingimus on täidetud. See väldib tarbetut tööd ja ressursside tarbimist.
• Partiideks jaotamine I/O puhul, kui see on asjakohane: Kuigi abilised töötlevad elemente ükshaaval, võib operatsioonide, nagu andmebaasi kirjutamised või välised API-kutsed, puhul partiideks jaotamine sageli parandada läbilaskevõimet. Võib-olla peate implementeerima kohandatud 'chunking' abilise või kasutama .toArray() kombinatsiooni piiratud voo peal ja seejärel töötlema saadud massiivi partiidena.
• Ole ettevaatlik .toArray()-ga: Kasutage .toArray() ainult siis, kui olete kindel, et voog on lõplik ja piisavalt väike, et mällu mahtuda. Suurte või lõpmatute voogude puhul vältige seda ja kasutage selle asemel .forEach() või itereerige for-await-of-ga.
• Käsitle vigu sujuvalt: Implementeerige oma voo tarbimise ümber robustsed try-catch blokid, et käsitleda võimalikke vigu allika iteraatoritest või tagasihelistamisfunktsioonidest.

Kuna need abilised muutuvad standardiks, annavad need arendajatele üle maailma võimaluse kirjutada puhtamat, tõhusamat ja skaleeritavamat koodi asünkroonseks andmevoo töötlemiseks, alates taustateenustest, mis käsitlevad petabaite andmeid, kuni reaalajas voogudest toetatud reageerimisvõimeliste veebirakendusteni.

Kokkuvõte

Asünkroonsete iteraatorite abiliste meetodite kasutuselevõtt kujutab endast märkimisväärset edasiminekut JavaScripti võimekuses käsitleda asünkroonseid andmevooge. Kombineerides asünkroonsete iteraatorite võimsuse Array.prototype meetodite tuttavlikkuse ja väljendusrikkusega, pakuvad need abilised deklaratiivset, tõhusat ja väga hooldatavat viisi aja jooksul saabuvate väärtuste jadade töötlemiseks.

Jõudluseelised, mis põhinevad laisal hindamisel ja tõhusal ressursihaldusel, on kaasaegsete rakenduste jaoks, mis tegelevad üha kasvava andmemahu ja -kiirusega, üliolulised. Alates suuremahulisest andmete vastuvõtust ettevõtete süsteemides kuni reaalajas analüütikani tipptasemel veebirakendustes, sujuvamaks muudavad need abilised arendust, vähendavad mälujalajälge ja parandavad süsteemi üldist reageerimisvõimet. Lisaks soodustab täiustatud arendajakogemus, mida iseloomustab parem loetavus, vähendatud kognitiivne koormus ja suurem komponeeritavus, paremat koostööd erinevate arendusmeeskondade vahel üle maailma.

Kuna JavaScript areneb edasi, on nende võimsate funktsioonide omaksvõtmine ja mõistmine oluline igale professionaalile, kes soovib ehitada suure jõudlusega, vastupidavaid ja skaleeritavaid rakendusi. Soovitame teil uurida neid asünkroonsete iteraatorite abilisi, integreerida need oma projektidesse ja kogeda omal nahal, kuidas need võivad revolutsiooniliselt muuta teie lähenemist asünkroonsele andmevoo töötlemisele, muutes teie koodi mitte ainult kiiremaks, vaid ka oluliselt elegantsemaks ja hooldatavamaks.