JavaScript'i samaaegsete andmestruktuuride sünkroniseerimine: lõimekindlad kollektsioonid

JavaScript, mida traditsiooniliselt tuntakse ühelõimelise keelena, leiab üha enam kasutust stsenaariumides, kus samaaegsus on ülioluline. Web Workers'ite ja Atomics API tulekuga saavad arendajad nüüd kasutada paralleeltöötlust jõudluse ja reageerimisvõime parandamiseks. Kuid see võim toob kaasa vastutuse jagatud mälu haldamise ja andmete järjepidevuse tagamise eest nõuetekohase sünkroniseerimise kaudu. See artikkel süveneb JavaScripti samaaegsete andmestruktuuride maailma ja uurib tehnikaid lõimekindlate kollektsioonide loomiseks.

Samaaegsuse mõistmine JavaScriptis

Samaaegsus JavaScripti kontekstis viitab võimele käsitleda mitut ülesannet näiliselt samaaegselt. Kuigi JavaScripti sündmusteahel (event loop) tegeleb asünkroonsete operatsioonidega mitteblokeerival viisil, nõuab tõeline paralleelsus mitme lõime kasutamist. Web Workers'id pakuvad seda võimalust, lubades teil suunata arvutusmahukaid ülesandeid eraldi lõimedele, vältides pealõime blokeerimist ja säilitades sujuva kasutajakogemuse. Kujutage ette stsenaariumi, kus töötlete veebirakenduses suurt andmestikku. Ilma samaaegsuseta hanguks kasutajaliides töötlemise ajal. Web Workers'itega toimub töötlemine taustal, hoides kasutajaliidese reageerivana.

Veebitöötajad (Web Workers): Paralleelsuse alus

Veebitöötajad on taustaskriptid, mis töötavad JavaScripti peamisest täitmiselõimest sõltumatult. Neil on piiratud juurdepääs DOM-ile, kuid nad saavad pealõimega suhelda sõnumite edastamise teel. See võimaldab suunata selliseid ülesandeid nagu keerukad arvutused, andmetega manipuleerimine ja võrgupäringud töötajate lõimedele, vabastades pealõime kasutajaliidese uuendusteks ja kasutaja interaktsioonideks. Kujutage ette brauseris töötavat videotöötlusrakendust. Keerulisi videotöötlusülesandeid saavad täita veebitöötajad, tagades sujuva taasesituse ja redigeerimiskogemuse.

SharedArrayBuffer ja Atomics API: jagatud mälu võimaldamine

Objekt SharedArrayBuffer võimaldab mitmel töötajal ja pealõimel pääseda juurde samale mälukohale. See võimaldab tõhusat andmete jagamist ja suhtlust lõimede vahel. Jagatud mälule juurdepääs toob aga kaasa võidujooksu tingimuste ja andmete rikkumise ohu. Atomics API pakub atomaarseid operatsioone, mis tagavad andmete järjepidevuse ja hoiavad need probleemid ära. Atomaarsed operatsioonid on jagamatud; need viiakse lõpule ilma katkestusteta, tagades, et operatsioon sooritatakse ühe atomaarse ühikuna. Näiteks jagatud loenduri suurendamine atomaarse operatsiooni abil takistab mitme lõime omavahelist segamist, tagades täpsed tulemused.

Vajadus lõimekindlate kollektsioonide järele

Kui mitu lõime pääsevad juurde ja muudavad sama andmestruktuuri samaaegselt ilma nõuetekohaste sünkroniseerimismehhanismideta, võivad tekkida võidujooksu tingimused. Võidujooksu tingimus tekib siis, kui arvutuse lõpptulemus sõltub ettearvamatust järjekorrast, milles mitu lõime pääsevad juurde jagatud ressurssidele. See võib põhjustada andmete rikkumist, ebajärjekindlat olekut ja ootamatut rakenduse käitumist. Lõimekindlad kollektsioonid on andmestruktuurid, mis on loodud mitme lõime samaaegse juurdepääsu käsitlemiseks ilma neid probleeme tekitamata. Nad tagavad andmete terviklikkuse ja järjepidevuse isegi suure samaaegse koormuse korral. Kujutage ette finantsrakendust, kus mitu lõime uuendavad kontojääke. Ilma lõimekindlate kollektsioonideta võivad tehingud kaduma minna või dubleeritud saada, mis toob kaasa tõsiseid rahalisi vigu.

Võidujooksu tingimuste ja andmete võidujooksude mõistmine

Võidujooksu tingimus tekib siis, kui mitmelõimelise programmi tulemus sõltub ettearvamatust järjekorrast, milles lõimed täidetakse. Andmete võidujooks on spetsiifiline võidujooksu tingimuse tüüp, kus mitu lõime pääsevad samaaegselt juurde samale mälukohale ja vähemalt üks lõimedest muudab andmeid. Andmete võidujooksud võivad põhjustada rikutud andmeid ja ettearvamatut käitumist. Näiteks kui kaks lõime püüavad samaaegselt suurendada jagatud muutujat, võib lõpptulemus olla põimitud operatsioonide tõttu vale.

Miks standardsed JavaScripti massiivid pole lõimekindlad

Standardsed JavaScripti massiivid ei ole oma olemuselt lõimekindlad. Operatsioonid nagu push, pop, splice ja otsene indeksi määramine ei ole atomaarsed. Kui mitu lõime pääsevad juurde ja muudavad massiivi samaaegselt, võivad kergesti tekkida andmete võidujooksud ja võidujooksu tingimused. See võib põhjustada ootamatuid tulemusi ja andmete rikkumist. Kuigi JavaScripti massiivid sobivad ühelõimelistesse keskkondadesse, ei ole neid soovitatav kasutada samaaegses programmeerimises ilma nõuetekohaste sünkroniseerimismehhanismideta.

Tehnikad lõimekindlate kollektsioonide loomiseks JavaScriptis

JavaScriptis lõimekindlate kollektsioonide loomiseks saab kasutada mitmeid tehnikaid. Need tehnikad hõlmavad sünkroniseerimise primitiivide, nagu lukud, atomaarsed operatsioonid ja spetsiaalsed andmestruktuurid, mis on mõeldud samaaegseks juurdepääsuks.

Lukud (muteksid)

Muteks (mutual exclusion - vastastikune välistamine) on sünkroniseerimise primitiiv, mis tagab ainuõigusliku juurdepääsu jagatud ressursile. Ainult üks lõim saab korraga lukku hoida. Kui lõim üritab omandada lukku, mida hoiab juba teine lõim, blokeeritakse see kuni luku vabanemiseni. Muteksid takistavad mitmel lõimel samaaegselt samadele andmetele juurde pääsemast, tagades andmete terviklikkuse. Kuigi JavaScriptil pole sisseehitatud muteksit, saab selle implementeerida, kasutades Atomics.wait ja Atomics.wake. Kujutage ette jagatud pangakontot. Muteks suudab tagada, et korraga toimub ainult üks tehing (sissemakse või väljamakse), vältides arvelduskrediiti või valesid saldosid.

Muteksi implementeerimine JavaScriptis

Siin on põhiline näide, kuidas implementeerida muteksit, kasutades SharedArrayBuffer ja 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
              
            
          

See kood defineerib klassi Mutex, mis kasutab SharedArrayBuffer'it luku oleku salvestamiseks. Meetod acquire üritab omandada lukku, kasutades Atomics.compareExchange. Kui lukk on juba hõivatud, ootab lõim, kasutades Atomics.wait. Meetod release vabastab luku ja teavitab ootavaid lõimi, kasutades Atomics.notify.

Muteksi kasutamine jagatud massiiviga

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

// Töötaja lõim
mutex.acquire();
try {
 sharedArray[0] += 1; // Juurdepääs jagatud massiivile ja selle muutmine
} finally {
 mutex.release();
}

            

              
                Copy
              
            
          

Atomaarsed operatsioonid

Atomaarsed operatsioonid on jagamatud operatsioonid, mis täidetakse ühe ühikuna. Atomics API pakub hulga atomaarseid operatsioone jagatud mälukohtade lugemiseks, kirjutamiseks ja muutmiseks. Need operatsioonid tagavad, et andmetele pääsetakse juurde ja neid muudetakse atomaarselt, vältides võidujooksu tingimusi. Levinumad atomaarsed operatsioonid on Atomics.add, Atomics.sub, Atomics.and, Atomics.or, Atomics.xor, Atomics.compareExchange ja Atomics.store. Näiteks selle asemel, et kasutada sharedArray[0]++, mis ei ole atomaarne, saate kasutada Atomics.add(sharedArray, 0, 1), et atomaarselt suurendada väärtust indeksil 0.

Näide: atomaarne loendur

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

// Töötaja lõim
Atomics.add(counter, 0, 1); // Loenduri atomaarne suurendamine

            

              
                Copy
              
            
          

Semaforid

Semafor on sünkroniseerimise primitiiv, mis kontrollib juurdepääsu jagatud ressursile, hoides üleval loendurit. Lõimed saavad semafori omandada, vähendades loendurit. Kui loendur on null, blokeeritakse lõim, kuni teine lõim vabastab semafori, suurendades loendurit. Semafore saab kasutada samaaegselt jagatud ressursile juurde pääsevate lõimede arvu piiramiseks. Näiteks saab semafori kasutada samaaegsete andmebaasiühenduste arvu piiramiseks. Nagu muteksid, pole ka semaforid sisseehitatud, kuid neid saab implementeerida, kasutades Atomics.wait ja Atomics.wake.

Semafori implementeerimine

            
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
              
            
          

Samaaegsed andmestruktuurid (muutumatud andmestruktuurid)

Üks lähenemine lukkude ja atomaarsete operatsioonide keerukuse vältimiseks on kasutada muutumatuid andmestruktuure. Muutumatuid andmestruktuure ei saa pärast nende loomist muuta. Selle asemel loob iga muudatus uue andmestruktuuri, jättes algse andmestruktuuri muutmata. See välistab andmete võidujooksu võimaluse, kuna mitu lõime saavad ohutult juurde pääseda samale muutumatule andmestruktuurile ilma rikkumise riskita. Teegid nagu Immutable.js pakuvad JavaScripti jaoks muutumatuid andmestruktuure, mis võivad olla samaaegse programmeerimise stsenaariumides väga kasulikud.

Näide: Immutable.js'i kasutamine

            
import { List } from 'immutable';

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

// Töötaja lõim
const newList = myList.push(4); // Loob uue nimekirja lisatud elemendiga

            

              
                Copy
              
            
          

Selles näites jääb myList muutmata ja newList sisaldab uuendatud andmeid. See välistab vajaduse lukkude või atomaarsete operatsioonide järele, kuna jagatud muutuvat olekut ei ole.

Koopia-kirjutamisel (Copy-on-Write - COW)

Koopia-kirjutamisel (COW) on tehnika, kus andmeid jagatakse mitme lõime vahel, kuni üks lõimedest üritab neid muuta. Kui muudatust on vaja, luuakse andmetest koopia ja muudatus tehakse koopial. See tagab, et teistel lõimedel on endiselt juurdepääs algsetele andmetele. COW võib parandada jõudlust stsenaariumides, kus andmeid loetakse sageli, kuid muudetakse harva. See väldib lukkude ja atomaarsete operatsioonide lisakulu, tagades samal ajal andmete järjepidevuse. Siiski võib andmete kopeerimise kulu olla märkimisväärne, kui andmestruktuur on suur.

Lõimekindla järjekorra ehitamine

Illustreerime ülaltoodud mõisteid, ehitades lõimekindla järjekorra, kasutades SharedArrayBuffer'it, Atomics'it ja muteksit.

            
class ThreadSafeQueue {
 constructor(capacity) {
 this.capacity = capacity;
 this.buffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * (capacity + 2)); // +2 pea, saba jaoks
 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
              
            
          

See kood implementeerib kindla mahutavusega lõimekindla järjekorra. See kasutab SharedArrayBuffer'it järjekorra andmete, pea- ja sabakursorite salvestamiseks. Muteksit kasutatakse järjekorrale juurdepääsu kaitsmiseks ja tagamiseks, et ainult üks lõim saab korraga järjekorda muuta. Meetodid enqueue ja dequeue omandavad muteksi enne järjekorrale juurdepääsu ja vabastavad selle pärast operatsiooni lõppu.

Jõudluse kaalutlused

Kuigi lõimekindlad kollektsioonid tagavad andmete terviklikkuse, võivad need sünkroniseerimismehhanismide tõttu kaasa tuua ka jõudluse lisakulu. Lukud ja atomaarsed operatsioonid võivad olla suhteliselt aeglased, eriti suure konkurentsi korral. On oluline hoolikalt kaaluda lõimekindlate kollektsioonide kasutamise jõudlusmõjusid ja optimeerida oma koodi konkurentsi minimeerimiseks. Tehnikad nagu lukkude ulatuse vähendamine, lukuvabade andmestruktuuride kasutamine ja andmete partitsioneerimine võivad jõudlust parandada.

Luku konkurents

Luku konkurents tekib siis, kui mitu lõime üritavad samaaegselt sama lukku omandada. See võib põhjustada märkimisväärset jõudluse langust, kuna lõimed kulutavad aega luku vabanemise ootamisele. Luku konkurentsi vähendamine on samaaegsetes programmides hea jõudluse saavutamiseks ülioluline. Luku konkurentsi vähendamise tehnikate hulka kuuluvad peeneteraliste lukkude kasutamine, andmete partitsioneerimine ja lukuvabade andmestruktuuride kasutamine.

Atomaarsete operatsioonide lisakulu

Atomaarsed operatsioonid on üldiselt aeglasemad kui mitteatomaarsed operatsioonid. Siiski on need vajalikud andmete terviklikkuse tagamiseks samaaegsetes programmides. Atomaarsete operatsioonide kasutamisel on oluline minimeerida sooritatud atomaarsete operatsioonide arvu ja kasutada neid ainult siis, kui see on vajalik. Tehnikad nagu uuenduste pakettidena tegemine ja kohalike vahemälude kasutamine võivad vähendada atomaarsete operatsioonide lisakulu.

Alternatiivid jagatud mäluga samaaegsusele

Kuigi jagatud mäluga samaaegsus Web Workers'ite, SharedArrayBuffer'i ja Atomics'iga pakub võimsat viisi paralleelsuse saavutamiseks JavaScriptis, toob see kaasa ka märkimisväärset keerukust. Jagatud mälu ja sünkroniseerimise primitiivide haldamine võib olla keeruline ja vigaderohke. Alternatiivid jagatud mäluga samaaegsusele hõlmavad sõnumite edastamist ja aktoripõhist samaaegsust.

Sõnumite edastamine

Sõnumite edastamine on samaaegsuse mudel, kus lõimed suhtlevad omavahel sõnumeid saates. Igal lõimel on oma privaatne mäluruum ja andmeid edastatakse lõimede vahel, kopeerides neid sõnumitesse. Sõnumite edastamine välistab andmete võidujooksu võimaluse, kuna lõimed ei jaga mälu otse. Web Workers'id kasutavad peamiselt sõnumite edastamist suhtluseks pealõimega.

Aktoripõhine samaaegsus

Aktoripõhine samaaegsus on mudel, kus samaaegsed ülesanded on kapseldatud aktoritesse. Aktor on iseseisev üksus, millel on oma olek ja mis saab suhelda teiste aktoritega sõnumeid saates. Aktorid töötlevad sõnumeid järjestikku, mis välistab vajaduse lukkude või atomaarsete operatsioonide järele. Aktoripõhine samaaegsus võib lihtsustada samaaegset programmeerimist, pakkudes kõrgema taseme abstraktsiooni. Teegid nagu Akka.js pakuvad JavaScripti jaoks aktoripõhiseid samaaegsuse raamistikke.

Lõimekindlate kollektsioonide kasutusjuhud

Lõimekindlad kollektsioonid on väärtuslikud mitmesugustes stsenaariumides, kus on vaja samaaegset juurdepääsu jagatud andmetele. Mõned levinumad kasutusjuhud on järgmised:

• Reaalajas andmetöötlus: Reaalajas andmevoogude töötlemine mitmest allikast nõuab samaaegset juurdepääsu jagatud andmestruktuuridele. Lõimekindlad kollektsioonid võivad tagada andmete järjepidevuse ja vältida andmekadu. Näiteks andurite andmete töötlemine asjade interneti (IoT) seadmetest üle globaalselt hajutatud võrgu.
• Mänguarendus: Mängumootorid kasutavad sageli mitut lõime selliste ülesannete täitmiseks nagu füüsikasimulatsioonid, tehisintellekti töötlemine ja renderdamine. Lõimekindlad kollektsioonid võivad tagada, et need lõimed saavad samaaegselt mänguandmetele juurde pääseda ja neid muuta ilma võidujooksu tingimusi tekitamata. Kujutage ette massiivset mitmikmängu (MMO), kus tuhanded mängijad suhtlevad samaaegselt.
• Finantsrakendused: Finantsrakendused nõuavad sageli samaaegset juurdepääsu kontojääkidele, tehingute ajaloole ja muudele finantsandmetele. Lõimekindlad kollektsioonid võivad tagada, et tehinguid töödeldakse õigesti ja kontojäägid on alati täpsed. Mõelge kõrgsagedusliku kauplemise platvormile, mis töötleb miljoneid tehinguid sekundis erinevatelt globaalsetelt turgudelt.
• Andmeanalüütika: Andmeanalüütika rakendused töötlevad sageli suuri andmestikke paralleelselt, kasutades mitut lõime. Lõimekindlad kollektsioonid võivad tagada, et andmeid töödeldakse õigesti ja tulemused on järjepidevad. Mõelge sotsiaalmeedia trendide analüüsimisele erinevatest geograafilistest piirkondadest.
• Veebiserverid: Samaaegsete päringute käsitlemine suure liiklusega veebirakendustes. Lõimekindlad vahemälud ja seansihaldusstruktuurid võivad parandada jõudlust ja skaleeritavust.

Kokkuvõte

Samaaegsed andmestruktuurid ja lõimekindlad kollektsioonid on olulised robustsete ja tõhusate samaaegsete rakenduste ehitamiseks JavaScriptis. Mõistes jagatud mäluga samaaegsuse väljakutseid ja kasutades sobivaid sünkroniseerimismehhanisme, saavad arendajad kasutada Web Workers'ite ja Atomics API võimsust jõudluse ja reageerimisvõime parandamiseks. Kuigi jagatud mäluga samaaegsus toob kaasa keerukust, pakub see ka võimsat tööriista arvutusmahukate probleemide lahendamiseks. Kaaluge hoolikalt jõudluse ja keerukuse vahelisi kompromisse, valides jagatud mäluga samaaegsuse, sõnumite edastamise ja aktoripõhise samaaegsuse vahel. Kuna JavaScript areneb edasi, on oodata täiendavaid täiustusi ja abstraktsioone samaaegse programmeerimise valdkonnas, mis muudab skaleeritavate ja jõudluspõhiste rakenduste ehitamise lihtsamaks.

Pidage meeles, et samaaegsete süsteemide kavandamisel on esmatähtis andmete terviklikkus ja järjepidevus. Samaaegse koodi testimine ja silumine võib olla keeruline, seega on põhjalik testimine ja hoolikas disain üliolulised.