Avastage JavaScripti suure jõudlusega maailm, uurides iteraatori abiliste abil samaaegse andmetöötluse tulevikku. Õppige looma tõhusaid, paralleelseid andmetorustikke.
JavaScripti iteraatoriabilised ja paralleeltöötlus: sügavuti ülevaade samaaegsest voo töötlemisest
Pidevalt arenevas veebiarenduse maailmas ei ole jõudlus pelgalt funktsioon, vaid fundamentaalne nõue. Kuna rakendused töötlevad üha suuremaid andmehulki ja keerukamaid operatsioone, võib JavaScripti traditsiooniline, järjestikune olemus muutuda oluliseks kitsaskohaks. Alates tuhandete kirjete pärimisest API-st kuni suurte failide töötlemiseni on võime teostada ülesandeid samaaegselt ülioluline.
Siin tuleb mängu Iteraatori abiliste (Iterator Helpers) ettepanek, TC39 3. etapi ettepanek, mis on valmis revolutsiooniliselt muutma seda, kuidas arendajad JavaScriptis itereeritavate andmetega töötavad. Kuigi selle peamine eesmärk on pakkuda rikkalikku, aheldatavat API-d iteraatoritele (sarnaselt sellele, mida `Array.prototype` pakub massiividele), avab selle sünergia asünkroonsete operatsioonidega uue horisondi: elegantne, tõhus ja natiivne samaaegne voo töötlemine.
See artikkel juhatab teid läbi paralleeltöötluse paradigma, kasutades asünkroonseid iteraatoriabilisi. Uurime 'miks', 'kuidas' ja 'mis edasi saab', pakkudes teile teadmisi, kuidas ehitada kaasaegses JavaScriptis kiiremaid ja vastupidavamaid andmetöötlustorustikke.
Kitsaskoht: iteratsiooni järjestikune olemus
Enne kui sukeldume lahendusse, määratleme kindlalt probleemi. Kujutage ette tavalist stsenaariumi: teil on nimekiri kasutajate ID-dest ja iga ID jaoks peate API-st pärima üksikasjalikud kasutajaandmed.
Traditsiooniline lähenemine, kasutades `for...of` tsüklit koos `async/await`-iga, näeb välja puhas ja loetav, kuid sellel on varjatud jõudlusviga.
async function fetchUserDetailsSequentially(userIds) {
const userDetails = [];
console.time("Sequential Fetch");
for (const id of userIds) {
// Iga 'await' peatab kogu tsükli, kuni promise laheneb.
const response = await fetch(`https://api.example.com/users/${id}`);
const user = await response.json();
userDetails.push(user);
console.log(`Fetched user ${id}`);
}
console.timeEnd("Sequential Fetch");
return userDetails;
}
const ids = [1, 2, 3, 4, 5];
// Kui iga API-kutse võtab 1 sekundi, võtab kogu see funktsioon aega ~5 sekundit.
fetchUserDetailsSequentially(ids);
Selles koodis blokeerib iga `await` tsükli sees edasise täitmise, kuni see konkreetne võrgupäring on lõpule viidud. Kui teil on 100 ID-d ja iga päring võtab aega 500 ms, on koguaeg vapustavad 50 sekundit! See on väga ebaefektiivne, sest operatsioonid ei sõltu üksteisest; kasutaja 2 andmete pärimine ei nõua, et kasutaja 1 andmed oleksid enne olemas.
Klassikaline lahendus: `Promise.all`
Selle probleemi väljakujunenud lahendus on `Promise.all`. See võimaldab meil käivitada kõik asünkroonsed operatsioonid korraga ja oodata, kuni need kõik on lõpule viidud.
async function fetchUserDetailsWithPromiseAll(userIds) {
console.time("Promise.all Fetch");
const promises = userIds.map(id =>
fetch(`https://api.example.com/users/${id}`).then(res => res.json())
);
// Kõik päringud käivitatakse samaaegselt.
const userDetails = await Promise.all(promises);
console.timeEnd("Promise.all Fetch");
return userDetails;
}
// Kui iga API-kutse võtab 1 sekundi, võtab see nüüd aega vaid ~1 sekundi (kõige pikema päringu aeg).
fetchUserDetailsWithPromiseAll(ids);
`Promise.all` on tohutu edasiminek. Siiski on sellel oma piirangud:
- Mälukasutus: See nõuab kõigi lubaduste (promise'ide) massiivi loomist ette ja hoiab kõiki tulemusi mälus enne tagastamist. See on problemaatiline väga suurte või lõpmatute andmevoogude puhul.
- Tagasisurve kontrolli puudumine: See käivitab kõik päringud samaaegselt. Kui teil on 10 000 ID-d, võite üle koormata oma süsteemi, serveri päringute piiranguid või võrguühendust. Puudub sisseehitatud viis samaaegsuse piiramiseks näiteks 10 päringule korraga.
- "Kõik või mitte midagi" veakäsitlus: Kui üksainus lubadus (promise) massiivis lükatakse tagasi, lükkab `Promise.all` kohe tagasi, hüljates kõigi teiste edukate lubaduste tulemused.
Just siin tuleb esile asünkroonsete iteraatorite ja pakutud abiliste tõeline jõud. Need võimaldavad voopõhist töötlemist peeneteralise kontrolliga samaaegsuse üle.
Asünkroonsete iteraatorite mõistmine
Enne kui saame joosta, peame kõndima. Kordame lühidalt üle asünkroonsed iteraatorid. Kui tavalise iteraatori `.next()` meetod tagastab objekti nagu `{ value: 'some_value', done: false }`, siis asünkroonse iteraatori `.next()` meetod tagastab Promise'i, mis laheneb selleks objektiks.
See võimaldab meil itereerida üle andmete, mis saabuvad aja jooksul, näiteks failivoo tükid, lehekülgedeks jaotatud API tulemused või sündmused WebSocketist.
Asünkroonsete iteraatorite tarbimiseks kasutame `for await...of` tsüklit:
// Generaatorfunktsioon, mis väljastab väärtuse iga sekundi järel.
async function* createSlowStream() {
for (let i = 1; i <= 5; i++) {
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000));
yield i;
}
}
async function consumeStream() {
const stream = createSlowStream();
// Tsükkel peatub iga 'await' juures, oodates järgmise väärtuse väljastamist.
for await (const value of stream) {
console.log(`Received: ${value}`); // Logib 1, 2, 3, 4, 5, ühe sekundis
}
}
consumeStream();
Mängumuutja: Iteraatori abiliste ettepanek
TC39 iteraatori abiliste ettepanek lisab tuttavad meetodid nagu `.map()`, `.filter()` ja `.take()` otse kõikidele iteraatoritele (nii sünkroonsetele kui ka asünkroonsetele) `Iterator.prototype` ja `AsyncIterator.prototype` kaudu. See võimaldab meil luua võimsaid, deklaratiivseid andmetöötlustorustikke, ilma et peaksime iteraatorit esmalt massiiviks teisendama.
Kujutage ette asünkroonset andurite näitude voogu. Asünkroonsete iteraatori abilistega saame seda töödelda nii:
async function processSensorData() {
const sensorStream = getAsyncSensorReadings(); // Tagastab asünkroonse iteraatori
// Hüpoteetiline tulevane süntaks natiivsete asünkroonsete iteraatori abilistega
const processedStream = sensorStream
.filter(reading => reading.temperature > 30) // Filtreeri kõrgete temperatuuride jaoks
.map(reading => ({ ...reading, temperature: toFahrenheit(reading.temperature) })) // Teisenda Fahrenheitiks
.take(10); // Võta ainult esimesed 10 kriitilist näitu
for await (const criticalReading of processedStream) {
await sendAlert(criticalReading);
}
}
See on elegantne, mälusäästlik (töötleb ühte elementi korraga) ja väga loetav. Kuid standardne `.map()` abiline, isegi asünkroonsete iteraatorite puhul, on endiselt järjestikune. Iga kaardistamisoperatsioon peab lõppema enne, kui järgmine saab alata.
Puuduv lüli: samaaegne kaardistamine
Tõeline jõud jõudluse optimeerimiseks tuleneb samaaegse kaardistamise ideest. Mis siis, kui `.map()` operatsioon saaks alustada järgmise elemendi töötlemist, samal ajal kui eelmist veel oodatakse? See on paralleeltöötluse tuum iteraatori abilistega.
Kuigi `mapConcurrent` abiline ei ole ametlikult praeguse ettepaneku osa, võimaldavad asünkroonsete iteraatorite pakutavad ehitusplokid meil seda mustrit ise rakendada. Selle ehitamise mõistmine annab sügava sissevaate kaasaegsesse JavaScripti samaaegsusesse.
Samaaegse `map` abilise ehitamine
Disainime oma `asyncMapConcurrent` abilise. See on asünkroonne generaatorfunktsioon, mis võtab sisendiks asünkroonse iteraatori, kaardistamisfunktsiooni ja samaaegsuse piirangu.
Meie eesmärgid on:
- Töödelda mitut elementi lähteiteraatorist paralleelselt.
- Piirata samaaegsete operatsioonide arvu määratud tasemele (nt 10 korraga).
- Väljastada tulemused algses järjekorras, nagu need esinesid lähtevoos.
- Käsitleda tagasisurvet loomulikult: ärge tõmmake elemente allikast kiiremini, kui neid suudetakse töödelda ja tarbida.
Rakendusstrateegia
Haldame aktiivsete ülesannete kogumit. Kui ülesanne lõpeb, alustame uut, tagades, et aktiivsete ülesannete arv ei ületa kunagi meie samaaegsuse piirangut. Salvestame ootel olevad lubadused (promise'id) massiivi ja kasutame `Promise.race()`, et teada saada, millal järgmine ülesanne on lõppenud, mis võimaldab meil selle tulemuse väljastada ja selle asendada.
/**
* Töötleb asünkroonse iteraatori elemente paralleelselt samaaegsuse piiranguga.
* @param {AsyncIterable} source Lähte asünkroonne iteraator.
* @param {(item: T) => Promise} mapper Asünkroonne funktsioon, mida rakendada igale elemendile.
* @param {number} concurrency Paralleelsete operatsioonide maksimaalne arv.
* @returns {AsyncGenerator}
*/
async function* asyncMapConcurrent(source, mapper, concurrency) {
const executing = []; // Hetkel täitmisel olevate lubaduste (promise'ide) kogum
const iterator = source[Symbol.asyncIterator]();
async function processNext() {
const { value, done } = await iterator.next();
if (done) {
return; // Rohkem elemente töötlemiseks pole
}
// Alusta kaardistamisoperatsiooni ja lisa promise kogumisse
const promise = Promise.resolve(mapper(value)).then(mappedValue => ({
result: mappedValue,
sourceValue: value
}));
executing.push(promise);
}
// Täida kogum esialgsete ülesannetega kuni samaaegsuse piiranguni
for (let i = 0; i < concurrency; i++) {
processNext();
}
while (executing.length > 0) {
// Oota, kuni mõni täitmisel olev promise laheneb
const finishedPromise = await Promise.race(executing);
// Leia indeks ja eemalda lõpetatud promise kogumist
const index = executing.indexOf(finishedPromise);
executing.splice(index, 1);
const { result } = await finishedPromise;
yield result;
// Kuna vabanenud on koht, alusta uut ülesannet, kui on veel elemente
processNext();
}
}
Märkus: See implementatsioon väljastab tulemused nende valmimise järjekorras, mitte algses järjekorras. Järjekorra säilitamine lisab keerukust, nõudes sageli puhvrit ja keerukamat promise'ide haldamist. Paljude voo töötlemise ülesannete jaoks on valmimise järjekord piisav.
Praktikas proovimine
Vaatame uuesti meie kasutajate pärimise probleemi, kuid seekord meie võimsa `asyncMapConcurrent` abilisega.
// Abifunktsioon API-kutse simuleerimiseks juhusliku viivitusega
function fetchUser(id) {
const delay = Math.random() * 1000 + 500; // 500ms - 1500ms viivitus
return new Promise(resolve => {
setTimeout(() => {
console.log(`Resolved fetch for user ${id}`);
resolve({ id, name: `User ${id}`, fetchedAt: Date.now() });
}, delay);
});
}
// Asünkroonne generaator ID-de voo loomiseks
async function* createIdStream() {
for (let i = 1; i <= 20; i++) {
yield i;
}
}
async function main() {
const idStream = createIdStream();
const concurrency = 5; // Töötle 5 päringut korraga
console.time("Concurrent Stream Processing");
const userStream = asyncMapConcurrent(idStream, fetchUser, concurrency);
// Tarbi tulemuseks olev voog
for await (const user of userStream) {
console.log(`Processed and received:`, user);
}
console.timeEnd("Concurrent Stream Processing");
}
main();
Selle koodi käivitamisel märkate suurt erinevust:
- Esimesed 5 `fetchUser` kutset käivitatakse peaaegu koheselt.
- Niipea kui üks päring lõpeb (nt `Resolved fetch for user 3`), logitakse selle tulemus (`Processed and received: { id: 3, ... }`) ja kohe alustatakse uut päringut järgmise vaba ID jaoks (kasutaja 6).
- Süsteem hoiab stabiilset 5 aktiivse päringu taset, luues efektiivselt töötlemistorustiku.
- Koguaeg on ligikaudu (Elementide koguarv / Samaaegsus) * Keskmine viivitus, mis on tohutu edasiminek võrreldes järjestikuse lähenemisega ja palju kontrollitum kui `Promise.all`.
Reaalse maailma kasutusjuhud ja globaalsed rakendused
See samaaegse voo töötlemise muster ei ole pelgalt teoreetiline harjutus. Sellel on praktilisi rakendusi erinevates valdkondades, mis on olulised arendajatele üle maailma.
1. Andmete pakett-sünkroniseerimine
Kujutage ette ülemaailmset e-kaubanduse platvormi, mis peab sünkroniseerima toodete laoseisu mitmest tarnija andmebaasist. Selle asemel, et töödelda tarnijaid ükshaaval, saate luua tarnija ID-de voo ja kasutada samaaegset kaardistamist laoseisu paralleelseks pärimiseks ja uuendamiseks, vähendades oluliselt kogu sünkroonimisoperatsiooni aega.
2. Suuremahuline andmete migratsioon
Kasutajaandmete migreerimisel vanast süsteemist uude võib teil olla miljoneid kirjeid. Nende kirjete lugemine voona ja samaaegse torustiku kasutamine nende teisendamiseks ja uude andmebaasi sisestamiseks väldib kõige mällu laadimist ja maksimeerib läbilaskevõimet, kasutades andmebaasi võimet käsitleda mitut ühendust.
3. Meedia töötlemine ja ümberkodeerimine
Teenus, mis töötleb kasutajate üles laaditud videoid, saab luua videofailide voo. Samaaegne torustik saab seejärel tegeleda ülesannetega nagu pisipiltide genereerimine, erinevatesse formaatidesse ümberkodeerimine (nt 480p, 720p, 1080p) ja nende üleslaadimine sisuedastusvõrku (CDN). Iga samm võib olla samaaegne kaardistamine, mis võimaldab ühte videot töödelda palju kiiremini.
4. Veebikaapimine ja andmete koondamine
Finantsandmete koondaja võib vajada teabe kaapimist sadadelt veebisaitidelt. Järjestikuse kaapimise asemel saab URL-ide voo suunata samaaegsesse pärimisseadmesse. See lähenemine, kombineerituna viisaka päringute piiramise ja veakäsitlusega, muudab andmete kogumise protsessi robustseks ja tõhusaks.
`Promise.all`-i eelised uuesti vaadelduna
Nüüd, kui oleme näinud samaaegseid iteraatoreid tegevuses, võtame kokku, miks see muster on nii võimas:
- Samaaegsuse kontroll: Teil on täpne kontroll paralleelsuse taseme üle, vältides süsteemi ülekoormust ja austades väliste API-de päringute piiranguid.
- Mälutõhusus: Andmeid töödeldakse voona. Te ei pea kogu sisendite või väljundite hulka mällu puhverdama, mis muudab selle sobivaks hiiglaslike või isegi lõpmatute andmekogumite jaoks.
- Varajased tulemused ja tagasisurve: Voo tarbija hakkab tulemusi saama kohe, kui esimene ülesanne on lõpule viidud. Kui tarbija on aeglane, tekitab see loomulikult tagasisurvet, takistades torustikul uute elementide tõmbamist allikast, kuni tarbija on valmis.
- Vastupidav veakäsitlus: Saate `mapper` loogika mähkida `try...catch` plokki. Kui ühe elemendi töötlemine ebaõnnestub, saate vea logida ja jätkata ülejäänud voo töötlemist, mis on oluline eelis `Promise.all`-i "kõik või mitte midagi" käitumise ees.
Tulevik on helge: natiivne tugi
Iteraatori abiliste ettepanek on 3. etapis, mis tähendab, et see on loetud lõpetatuks ja ootab implementeerimist JavaScripti mootorites. Kuigi spetsiaalne `mapConcurrent` ei ole esialgse spetsifikatsiooni osa, muudab asünkroonsete iteraatorite ja põhiliste abiliste loodud vundament selliste utiliitide ehitamise triviaalseks.
Teegid nagu `iter-tools` ja teised ökosüsteemis pakuvad juba robustseid implementatsioone nendest täiustatud samaaegsuse mustritest. Kuna JavaScripti kogukond jätkab voopõhise andmevoo omaksvõtmist, võime oodata võimsamate, natiivsete või teekide toetatud lahenduste tekkimist paralleeltöötluseks.
Kokkuvõte: samaaegse mõtteviisi omaksvõtt
Üleminek järjestikustelt tsüklitelt `Promise.all`-ile oli suur samm edasi asünkroonsete ülesannete käsitlemisel JavaScriptis. Liikumine samaaegse voo töötlemise suunas asünkroonsete iteraatoritega esindab järgmist evolutsiooni. See ühendab paralleeltöötluse jõudluse voogude mälutõhususe ja kontrolliga.
Nende mustrite mõistmise ja rakendamise kaudu saavad arendajad:
- Ehitada suure jõudlusega I/O-seotud rakendusi: Vähendada drastiliselt täitmisaega ülesannete puhul, mis hõlmavad võrgupäringuid või failisüsteemi operatsioone.
- Luua skaleeritavaid andmetorustikke: Töödelda massiivseid andmekogumeid usaldusväärselt ilma mälupiiranguteta.
- Kirjutada vastupidavamat koodi: Rakendada keerukat kontrollvoogu ja veakäsitlust, mis ei ole teiste meetoditega kergesti saavutatav.
Kui seisate silmitsi järgmise andmemahuka väljakutsega, mõelge kaugemale lihtsast `for` tsüklist või `Promise.all`-ist. Käsitlege andmeid voona ja küsige endalt: kas seda saab töödelda samaaegselt? Asünkroonsete iteraatorite jõuga on vastus üha enam ja rõhutatult jah.