JavaScript'i samaaegsete kogumite jõudlus: lõimede jaoks turvaliste struktuuride kiirus

Pidevalt arenevas kaasaegse veebi- ja serveripoolse arenduse maastikul on JavaScripti roll laienenud palju kaugemale kui lihtne DOM-i manipuleerimine. Nüüd ehitame keerukaid rakendusi, mis käitlevad märkimisväärses koguses andmeid ja nõuavad tõhusat paralleelset töötlemist. See eeldab sügavamat arusaamist samaaegsusest ja seda võimaldavatest lõimede jaoks turvalistest andmestruktuuridest. See artikkel pakub põhjaliku ülevaate JavaScripti samaaegsetest kogumitest, keskendudes jõudlusele, lõimede turvalisusele ja praktilistele rakendusstrateegiatele.

Samaaegsuse mõistmine JavaScriptis

Traditsiooniliselt peeti JavaScripti ühelõimeliseks keeleks. Kuid Web Workerite tulek brauserites ja worker_threads moodul Node.js-is on avanud potentsiaali tõeliseks paralleelsuseks. Samaaegsus viitab selles kontekstis programmi võimele täita mitut ülesannet näiliselt samaaegselt. See ei tähenda alati tõelist paralleelset täitmist (kus ülesanded töötavad erinevatel protsessorituumadel), vaid võib hõlmata ka tehnikaid nagu asünkroonsed operatsioonid ja sündmusteahelad näilise paralleelsuse saavutamiseks.

Kui mitu lõime või protsessi pääsevad juurde ja muudavad jagatud andmestruktuure, tekib võidujooksu tingimuste ja andmete rikkumise oht. Lõimede turvalisus muutub andmete terviklikkuse ja prognoositava rakenduse käitumise tagamiseks ülioluliseks.

Vajadus lõimekindlate kogumite järele

Standardsed JavaScripti andmestruktuurid, nagu massiivid ja objektid, ei ole oma olemuselt mitte lõimekindlad. Kui mitu lõime üritab samaaegselt muuta sama massiivi elementi, on tulemus ettearvamatu ja võib põhjustada andmete kadu või valesid tulemusi. Kaaluge stsenaariumi, kus kaks workerit suurendavad massiivis olevat loendurit:

            // Jagatud massiiv
const sharedArray = new Int32Array(new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * 1));

// Worker 1
Atomics.add(sharedArray, 0, 1);

// Worker 2
Atomics.add(sharedArray, 0, 1);

// Oodatav tulemus: sharedArray[0] === 2
// Võimalik vale tulemus: sharedArray[0] === 1 (võidujooksu tõttu, kui kasutatakse standardset inkrementi)

            

              
                Copy
              
            
          

Ilma korralike sünkroniseerimismehhanismideta võivad kaks suurendamisoperatsiooni kattuda, mille tulemusena rakendatakse ainult üks suurendamine. Lõimekindlad kogumid pakuvad vajalikke sünkroniseerimisprimitiive nende võidujooksu tingimuste vältimiseks ja andmete järjepidevuse tagamiseks.

Lõimekindlate andmestruktuuride uurimine JavaScriptis

JavaScriptil ei ole sisseehitatud lõimekindlaid kogumiklasse nagu Java ConcurrentHashMap või Pythoni Queue. Siiski saame kasutada mitmeid funktsioone lõimekindla käitumise loomiseks või simuleerimiseks:

1. SharedArrayBuffer ja Atomics

SharedArrayBuffer võimaldab mitmel Web Workeril või Node.js'i workeril pääseda juurde samale mälukohale. Kuid toores juurdepääs SharedArrayBuffer'ile on ilma korraliku sünkroniseerimiseta endiselt ohtlik. Siin tuleb mängu Atomics objekt.

Atomics objekt pakub aatomilisi operatsioone, mis teostavad lugemis-muutmis-kirjutamisoperatsioone jagatud mälukohtades lõimekindlal viisil. Nende operatsioonide hulka kuuluvad:

• Atomics.add(typedArray, index, value): Lisab väärtuse määratud indeksi elemendile.
• Atomics.sub(typedArray, index, value): Lahutab väärtuse määratud indeksi elemendist.
• Atomics.and(typedArray, index, value): Teostab bitipõhise JA-operatsiooni.
• Atomics.or(typedArray, index, value): Teostab bitipõhise VÕI-operatsiooni.
• Atomics.xor(typedArray, index, value): Teostab bitipõhise XOR-operatsiooni.
• Atomics.exchange(typedArray, index, value): Asendab määratud indeksi väärtuse uue väärtusega ja tagastab algse väärtuse.
• Atomics.compareExchange(typedArray, index, expectedValue, replacementValue): Asendab määratud indeksi väärtuse uue väärtusega ainult siis, kui praegune väärtus vastab oodatud väärtusele.
• Atomics.load(typedArray, index): Laeb väärtuse määratud indeksilt.
• Atomics.store(typedArray, index, value): Salvestab väärtuse määratud indeksile.
• Atomics.wait(typedArray, index, expectedValue, timeout): Ootab, kuni määratud indeksi väärtus erineb oodatud väärtusest.
• Atomics.wake(typedArray, index, count): Äratab määratud arvu ootajaid määratud indeksil.

Need aatomilised operatsioonid on hädavajalikud lõimekindlate loendurite, järjekordade ja muude andmestruktuuride ehitamiseks.

Näide: lõimekindel loendur

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

// Funktsioon loenduri aatomiliseks suurendamiseks
function incrementCounter() {
  Atomics.add(counter, 0, 1);
}

// Kasutusnäide (Web Workeris):
incrementCounter();

// Juurdepääs loenduri väärtusele (põhilõimes):
console.log("Counter value:", counter[0]);

            

              
                Copy
              
            
          

2. Spin-lukud

Spin-lukk on teatud tüüpi lukk, kus lõim kontrollib korduvalt tingimust (tavaliselt lippu), kuni lukk muutub kättesaadavaks. See on hõivatud ootamise lähenemine, mis tarbib oodates protsessori tsükleid, kuid see võib olla tõhus stsenaariumides, kus lukke hoitakse väga lühikest aega.

            class SpinLock {
  constructor() {
    this.lock = new Int32Array(new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT));
  }

  lock() {
    while (Atomics.compareExchange(this.lock, 0, 0, 1) !== 0) {
      // Keerle, kuni lukk on omandatud
    }
  }

  unlock() {
    Atomics.store(this.lock, 0, 0);
  }
}

// Kasutusnäide
const spinLock = new SpinLock();

spinLock.lock();
// Kriitiline sektsioon: pääse siin turvaliselt jagatud ressurssidele juurde
spinLock.unlock();

            

              
                Copy
              
            
          

Oluline märkus: Spin-lukke tuleks kasutada ettevaatlikult. Liigne keerlemine võib põhjustada protsessori nälga, kui lukku hoitakse pikema aja jooksul. Kaaluge teiste sünkroniseerimismehhanismide, nagu muteksite või tingimusmuutujate kasutamist, kui lukke hoitakse kauem.

3. Muteksid (vastastikuse välistamise lukud)

Muteksid pakuvad robustsemat lukustusmehhanismi kui spin-lukud. Need takistavad mitmel lõimel samaaegselt juurdepääsu koodi kriitilisele sektsioonile. Kui lõim üritab omandada muteksit, mida hoiab juba teine lõim, siis see blokeeritakse (jääb magama), kuni muteks muutub kättesaadavaks. See väldib hõivatud ootamist ja vähendab protsessori tarbimist.

Kuigi JavaScriptil ei ole natiivset muteksi implementatsiooni, saab Node.js'i keskkondades kasutada teeke nagu async-mutex, et pakkuda muteksilaadset funktsionaalsust asünkroonsete operatsioonide abil.

            const { Mutex } = require('async-mutex');

const mutex = new Mutex();

async function criticalSection() {
  const release = await mutex.acquire();
  try {
    // Pääse siin turvaliselt jagatud ressurssidele juurde
  } finally {
    release(); // Vabastage muteks
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

4. Blokeerivad järjekorrad

Blokeeriv järjekord on järjekord, mis toetab operatsioone, mis blokeeruvad (ootavad), kui järjekord on tühi (eemaldamisoperatsioonide puhul) või täis (lisamisoperatsioonide puhul). See on hädavajalik töö koordineerimiseks tootjate (lõimed, mis lisavad elemente järjekorda) ja tarbijate (lõimed, mis eemaldavad elemente järjekorrast) vahel.

Blokeeriva järjekorra saab implementeerida, kasutades sünkroniseerimiseks SharedArrayBuffer'it ja Atomics'it.

Kontseptuaalne näide (lihtsustatud):

            // Implementatsioonid nõuaksid järjekorra mahutavuse, täis/tühja olekute ja sünkroniseerimisdetailide käsitlemist
// See on kõrgetasemeline illustratsioon.
class BlockingQueue {
  constructor(capacity) {
    this.capacity = capacity;
    this.buffer = new Array(capacity); // SharedArrayBuffer sobiks tõelise samaaegsuse jaoks paremini
    this.head = 0;
    this.tail = 0;
    this.size = 0;
  }

  enqueue(item) {
    // Oodake, kui järjekord on täis (kasutades Atomics.wait)

    this.buffer[this.tail] = item;
    this.tail = (this.tail + 1) % this.capacity;
    this.size++;

    // Andke märku ootavatele tarbijatele (kasutades Atomics.wake)
  }

  dequeue() {
    // Oodake, kui järjekord on tühi (kasutades Atomics.wait)

    const item = this.buffer[this.head];
    this.head = (this.head + 1) % this.capacity;
    this.size--;

    // Andke märku ootavatele tootjatele (kasutades Atomics.wake)
    return item;
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Jõudlusega seotud kaalutlused

Kuigi lõimede turvalisus on ülioluline, on oluline arvestada ka samaaegsete kogumite ja sünkroniseerimisprimitiivide kasutamise jõudlusmõjudega. Sünkroniseerimine toob alati kaasa lisakulu. Siin on ülevaade mõnest olulisest kaalutlusest:

• Luku konkurents: Suur luku konkurents (mitu lõime üritab sageli omandada sama lukku) võib jõudlust oluliselt halvendada. Optimeerige oma koodi, et minimeerida lukkude hoidmise aega.
• Spin-lukud vs. muteksid: Spin-lukud võivad olla tõhusad lühiajaliste lukkude puhul, kuid need võivad raisata protsessori tsükleid, kui lukku hoitakse pikema aja jooksul. Muteksid, kuigi kaasnevad kontekstivahetuse lisakuluga, sobivad üldiselt paremini pikemalt hoitavate lukkude jaoks.
• Vale jagamine: Vale jagamine toimub siis, kui mitu lõime pääsevad juurde erinevatele muutujatele, mis asuvad samas vahemälureas. See võib põhjustada tarbetut vahemälu tühistamist ja jõudluse halvenemist. Muutujate polsterdamine, et tagada nende paiknemine eraldi vahemäluridades, võib seda probleemi leevendada.
• Aatomiliste operatsioonide lisakulu: Aatomilised operatsioonid, kuigi lõimede turvalisuse jaoks hädavajalikud, on üldiselt kulukamad kui mitte-aatomilised operatsioonid. Kasutage neid kaalutletult ainult siis, kui see on vajalik.
• Andmestruktuuri valik: Andmestruktuuri valik võib jõudlust oluliselt mõjutada. Oma valiku tegemisel arvestage juurdepääsumustrite ja andmestruktuuril tehtavate operatsioonidega. Näiteks võib samaaegne räsivastend olla otsingute jaoks tõhusam kui samaaegne loend.

Praktilised kasutusjuhud

Lõimekindlad kogumid on väärtuslikud mitmesugustes stsenaariumides, sealhulgas:

• Paralleelne andmetöötlus: Suure andmekogumi jagamine väiksemateks tükkideks ja nende samaaegne töötlemine Web Workerite või Node.js'i workerite abil võib oluliselt vähendada töötlemisaega. Lõimekindlaid kogumeid on vaja workerite tulemuste koondamiseks. Näiteks pildiandmete töötlemine mitmest kaamerast samaaegselt turvasüsteemis või paralleelarvutuste tegemine finantsmodelleerimisel.
• Reaalajas andmevoog: Suuremahuliste andmevoogude, nagu IoT-seadmete andurite andmete või reaalajas turuandmete käsitlemine, nõuab tõhusat samaaegset töötlemist. Lõimekindlaid järjekordi saab kasutada andmete puhverdamiseks ja nende jaotamiseks mitmele töötlemislõimele. Kujutage ette süsteemi, mis jälgib tuhandeid andureid nutikas tehases, kus iga andur saadab andmeid asünkroonselt.
• Vahemälu: Samaaegse vahemälu ehitamine sageli kasutatavate andmete salvestamiseks võib parandada rakenduse jõudlust. Lõimekindlad räsivastendid on ideaalsed samaaegsete vahemälude implementeerimiseks. Kujutage ette sisuedastusvõrku (CDN), kus mitu serverit salvestavad vahemällu sageli kasutatavaid veebilehti.
• Mänguarendus: Mängumootorid kasutavad sageli mitut lõime mängu erinevate aspektide, nagu renderdamise, füüsika ja tehisintellekti käsitlemiseks. Lõimekindlad kogumid on üliolulised jagatud mängu oleku haldamiseks. Kujutage ette massiivset mitme mängijaga online-rollimängu (MMORPG) tuhandete samaaegsete mängijatega.

Näide: samaaegne sõnastik (kontseptuaalne)

See on lihtsustatud kontseptuaalne näide samaaegsest sõnastikust (Concurrent Map), mis kasutab SharedArrayBuffer'it ja Atomics'it põhiprintsiipide illustreerimiseks. A complete implementation would be significantly more complex, handling resizing, collision resolution, and other map-specific operations in a thread-safe manner. This example focuses on the thread-safe set and get operations.

            // See on kontseptuaalne näide ja mitte tootmisvalmis implementatsioon
class ConcurrentMap {
  constructor(capacity) {
    this.capacity = capacity;
    // See on VÄGA lihtsustatud näide. Tegelikkuses peaks iga ämber tegelema kokkupõrgete lahendamisega,
    // ja kogu sõnastiku struktuur oleks tõenäoliselt lõimede turvalisuse tagamiseks salvestatud SharedArrayBufferisse.
    this.buckets = new Array(capacity).fill(null);
    this.locks = new Array(capacity).fill(null).map(() => new Int32Array(new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT))); // Iga ämbri jaoks lukkude massiiv
  }

  // VÄGA lihtsustatud räsifunktsioon. Tõeline implementatsioon kasutaks robustsemat räsimisalgoritmi.
  hash(key) {
    let hash = 0;
    for (let i = 0; i < key.length; i++) {
      hash = (hash << 5) - hash + key.charCodeAt(i);
      hash |= 0; // Teisenda 32-bitiseks täisarvuks
    }
    return Math.abs(hash) % this.capacity;
  }

  set(key, value) {
    const index = this.hash(key);

    // Omanda selle ämbri jaoks lukk
    while (Atomics.compareExchange(this.locks[index], 0, 0, 1) !== 0) {
      // Keerle, kuni lukk on omandatud
    }

    try {
      // Tõelises implementatsioonis tegeleksime kokkupõrgetega aheldamise või avatud adresseerimise abil
      this.buckets[index] = { key, value };
    } finally {
      // Vabasta lukk
      Atomics.store(this.locks[index], 0, 0);
    }
  }

  get(key) {
    const index = this.hash(key);

    // Omanda selle ämbri jaoks lukk
    while (Atomics.compareExchange(this.locks[index], 0, 0, 1) !== 0) {
      // Keerle, kuni lukk on omandatud
    }

    try {
      // Tõelises implementatsioonis tegeleksime kokkupõrgetega aheldamise või avatud adresseerimise abil
      const entry = this.buckets[index];
      if (entry && entry.key === key) {
        return entry.value;
      } else {
        return undefined;
      }
    } finally {
      // Vabasta lukk
      Atomics.store(this.locks[index], 0, 0);
    }
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Olulised kaalutlused:

• See näide on väga lihtsustatud ja sellel puuduvad paljud tootmisvalmis samaaegse sõnastiku omadused (nt suuruse muutmine, kokkupõrgete käsitlemine).
• SharedArrayBuffer'i kasutamine kogu sõnastiku andmestruktuuri salvestamiseks on tõelise lõimede turvalisuse tagamiseks ülioluline.
• Luku implementatsioon kasutab lihtsat spin-lukku. Kaaluge keerukamate lukustusmehhanismide kasutamist parema jõudluse saavutamiseks suure konkurentsiga stsenaariumides.
• Reaalses maailmas kasutatavad implementatsioonid kasutavad sageli teeke või optimeeritud andmestruktuure parema jõudluse ja skaleeritavuse saavutamiseks.

Alternatiivid ja teegid

Kuigi lõimekindlate kogumite nullist ülesehitamine on SharedArrayBuffer'i ja Atomics'i abil võimalik, võib see olla keeruline ja vigadele aldis. Mitmed teegid pakuvad kõrgema taseme abstraktsioone ja optimeeritud implementatsioone samaaegsetest andmestruktuuridest:

• threads.js (Node.js): See teek lihtsustab worker-lõimede loomist ja haldamist Node.js'is. See pakub utiliite andmete jagamiseks lõimede vahel ja juurdepääsu sünkroniseerimiseks jagatud ressurssidele.
• async-mutex (Node.js): See teek pakub asünkroonse muteksi implementatsiooni Node.js'i jaoks.
• Kohandatud implementatsioonid: Sõltuvalt teie konkreetsetest nõuetest võite valida oma rakenduse vajadustele kohandatud samaaegsete andmestruktuuride implementeerimise. See võimaldab peeneteralist kontrolli jõudluse ja mälukasutuse üle.

Parimad praktikad

JavaScriptis samaaegsete kogumitega töötamisel järgige neid parimaid praktikaid:

• Minimeerige luku konkurentsi: Kujundage oma kood nii, et vähendada lukkude hoidmisele kuluvat aega. Kasutage vajadusel peeneteralisi lukustusstrateegiaid.
• Vältige surnukseise: Kaaluge hoolikalt järjekorda, milles lõimed lukke omandavad, et vältida surnukseise.
• Kasutage lõimede kogumeid: Taaskasutage worker-lõimesid uute lõimede loomise asemel iga ülesande jaoks. See võib oluliselt vähendada lõimede loomise ja hävitamise lisakulu.
• Profileerige ja optimeerige: Kasutage profileerimisvahendeid, et tuvastada jõudluse kitsaskohad oma samaaegses koodis. Katsetage erinevate sünkroniseerimismehhanismide ja andmestruktuuridega, et leida oma rakenduse jaoks optimaalne konfiguratsioon.
• Põhjalik testimine: Testige oma samaaegset koodi põhjalikult, et tagada selle lõimekindlus ja ootuspärane toimimine suure koormuse all. Kasutage stressitestimise ja samaaegsuse testimise tööriistu, et tuvastada potentsiaalsed võidujooksu tingimused ja muud samaaegsusega seotud probleemid.
• Dokumenteerige oma kood: Dokumenteerige oma kood selgelt, et selgitada kasutatud sünkroniseerimismehhanisme ja potentsiaalseid riske, mis on seotud samaaegse juurdepääsuga jagatud andmetele.

Kokkuvõte

Samaaegsus muutub kaasaegses JavaScripti arenduses üha olulisemaks. Oskus ehitada ja kasutada lõimekindlaid kogumeid on hädavajalik robustsete, skaleeritavate ja jõudluspõhiste rakenduste loomiseks. Kuigi JavaScriptil ei ole sisseehitatud lõimekindlaid kogumeid, pakuvad SharedArrayBuffer ja Atomics API-d vajalikke ehitusplokke kohandatud implementatsioonide loomiseks. Hoolikalt kaaludes erinevate sünkroniseerimismehhanismide jõudlusmõjusid ja järgides parimaid praktikaid, saate tõhusalt kasutada samaaegsust oma rakenduste jõudluse ja reageerimisvõime parandamiseks. Pidage meeles, et alati tuleb eelistada lõimede turvalisust ja testida oma samaaegset koodi põhjalikult, et vältida andmete rikkumist ja ootamatut käitumist. Kuna JavaScript areneb edasi, võime oodata keerukamate tööriistade ja teekide tekkimist, mis lihtsustavad samaaegsete rakenduste arendamist.