JavaScript'i mootori sisemised mehhanismid: varjatud klassid ja polümorfsed inline-vahemälud globaalse jõudluse tagamiseks

JavaScript, keel, mis on dünaamilise veebi liikumapanev jõud, on ületanud oma brauseripõhise päritolu ja saanud alustalaks serveripoolsetele rakendustele, mobiiliarendusele ja isegi töölauatarkvarale. Alates elavatest e-kaubanduse platvormidest kuni keerukate andmete visualiseerimise tööriistadeni on selle mitmekülgsus vaieldamatu. Selle laialdase levikuga kaasneb aga olemuslik väljakutse: JavaScript on dünaamiliselt tüübitud keel. See paindlikkus, mis on arendajatele õnnistuseks, on ajalooliselt tekitanud olulisi jõudlusprobleeme võrreldes staatiliselt tüübitud keeltega.

Tänapäevased JavaScripti mootorid, nagu V8 (kasutusel Chrome'is ja Node.js-is), SpiderMonkey (Firefox) ja JavaScriptCore (Safari), on saavutanud märkimisväärseid tulemusi JavaScripti täitmise kiiruse optimeerimisel. Need on arenenud lihtsatest interpretaatoritest keerukateks jõujaamadeks, mis kasutavad Just-In-Time (JIT) kompileerimist, keerukaid prügikogujaid ja peeneid optimeerimistehnikaid. Nende optimeerimiste seas on kõige olulisemad varjatud klassid (tuntud ka kui Maps või Shapes) ja polümorfsed inline-vahemälud (PIC). Nende sisemiste mehhanismide mõistmine ei ole pelgalt akadeemiline harjutus; see annab arendajatele võimaluse kirjutada jõudluslikumat, tõhusamat ja robustsemat JavaScripti koodi, mis aitab lõppkokkuvõttes kaasa paremale kasutajakogemusele üle kogu maailma.

See põhjalik juhend demüstifitseerib need mootori põhilised optimeerimised. Uurime põhiprobleeme, mida need lahendavad, süveneme nende sisemisse toimimisse praktiliste näidetega ja anname rakendatavaid teadmisi, mida saate oma igapäevases arenduspraktikas kasutada. Ükskõik, kas ehitate globaalset rakendust või lokaliseeritud utiliiti, on need põhimõtted JavaScripti jõudluse suurendamiseks universaalselt kohaldatavad.

Vajadus kiiruse järele: miks on JavaScripti mootorid keerulised

Tänapäeva ühendatud maailmas ootavad kasutajad kohest tagasisidet ja sujuvat suhtlust. Aeglaselt laadiv või mittereageeriv rakendus, olenemata selle päritolust või sihtrühmast, võib põhjustada pettumust ja selle hülgamist. JavaScript, olles interaktiivsete veebikogemuste peamine keel, mõjutab otseselt seda kiiruse ja reageerimisvõime tajumist.

Ajalooliselt oli JavaScript interpreteeritav keel. Interpretaator loeb ja täidab koodi rida-realt, mis on olemuslikult aeglasem kui kompileeritud kood. Kompileeritavad keeled nagu C++ või Java tõlgitakse masinloetavateks juhisteks üks kord, enne täitmist, mis võimaldab ulatuslikke optimeerimisi kompileerimisfaasis. JavaScripti dünaamiline olemus, kus muutujad võivad tüüpe muuta ja objektistruktuurid võivad käitusajal muteeruda, muutis traditsioonilise staatilise kompileerimise keeruliseks.

JIT-kompilaatorid: tänapäevase JavaScripti süda

Jõudluse lünga ületamiseks kasutavad tänapäevased JavaScripti mootorid Just-In-Time (JIT) kompileerimist. JIT-kompilaator ei kompileeri kogu programmi enne täitmist. Selle asemel jälgib see käitatavat koodi, tuvastab sageli täidetavad osad (tuntud kui "kuumad kooditeed") ja kompileerib need osad programmi töötamise ajal kõrgelt optimeeritud masinakoodiks. See protsess on dünaamiline ja kohanduv:

• Interpreteerimine: Algselt täidab koodi kiire, optimeerimata interpretaator (nt V8 Ignition).
• Profileerimine: Koodi töötamise ajal kogub interpretaator andmeid muutujate tüüpide, objektide kujude ja funktsioonikõnede mustrite kohta.
• Optimeerimine: Kui funktsiooni või koodiplokki täidetakse sageli, kasutab JIT-kompilaator (nt V8 Turbofan) kogutud profileerimisandmeid, et kompileerida see kõrgelt optimeeritud masinakoodiks. See optimeeritud kood teeb oletusi vaadeldud andmete põhjal.
• Deoptimeerimine: Kui optimeeriva kompilaatori tehtud oletus osutub käitusajal valeks (nt muutuja, mis oli alati arv, muutub äkki stringiks), heidab mootor optimeeritud koodi kõrvale ja naaseb aeglasema, üldisema interpreteeritud koodi või vähem optimeeritud kompileeritud koodi juurde.

Kogu JIT-protsess on delikaatne tasakaal optimeerimisele kuluva aja ja optimeeritud koodist saadava kiiruse vahel. Eesmärk on teha õigeid oletusi õigel ajal, et saavutada maksimaalne läbilaskevõime.

Dünaamilise tüüpimise väljakutse

JavaScripti dünaamiline tüüpimine on kahe teraga mõõk. See pakub arendajatele võrratut paindlikkust, võimaldades neil lennult objekte luua, dünaamiliselt omadusi lisada või eemaldada ja muutujatele ilma selgesõnaliste deklaratsioonideta mis tahes tüüpi väärtusi määrata. See paindlikkus kujutab endast aga tohutut väljakutset JIT-kompilaatorile, mille eesmärk on toota tõhusat masinakoodi.

Mõelgem lihtsale objekti omadusele juurdepääsule: user.firstName. Staatiliselt tüübitud keeles teab kompilaator User-objekti täpset mälupaigutust juba kompileerimise ajal. See saab otse arvutada mäluaadressi nihet, kus firstName on salvestatud, ja genereerida masinakoodi sellele juurdepääsemiseks üheainsa, kiire käsuga.

JavaScriptis on asjad palju keerulisemad:

1. Objekti struktuur (selle "kuju" või omadused) võib igal ajal muutuda.
2. Omaduse väärtuse tüüp võib muutuda (nt user.age = 30; user.age = "thirty";).
3. Omaduste nimed on stringid, mis nõuavad nende vastavate väärtuste leidmiseks otsingumehhanismi (nagu räsikaart).

Ilma spetsiifiliste optimeerimisteta nõuaks iga omadusele juurdepääs kulukat sõnastikuotsingut, mis aeglustaks täitmist dramaatiliselt. Siin tulevadki mängu varjatud klassid ja polümorfsed inline-vahemälud, pakkudes mootorile vajalikke mehhanisme dünaamilise tüüpimisega tõhusaks toimetulekuks.

Tutvustame varjatud klasse

Dünaamiliste objektikujude jõudluskulude ületamiseks kasutavad JavaScripti mootorid sisemist kontseptsiooni nimega varjatud klassid. Kuigi neil on traditsiooniliste klassidega sama nimi, on need puhtalt sisemine optimeerimisartefakt ja arendajatele otse kättesaamatud. Teised mootorid võivad neile viidata kui "Maps" (V8) või "Shapes" (SpiderMonkey).

Mis on varjatud klassid?

Kujutage ette, et ehitate raamaturiiulit. Kui te teaksite täpselt, millised raamatud sinna lähevad ja mis järjekorras, saaksite selle ehitada täpselt õige suurusega lahtritega. Kui raamatud saaksid igal hetkel suurust, tüüpi ja järjekorda muuta, vajaksite palju kohanduvamat, kuid tõenäoliselt vähem tõhusat süsteemi. Varjatud klasside eesmärk on tuua JavaScripti objektidesse tagasi osa sellest "ennustatavusest".

Varjatud klass on sisemine andmestruktuur, mida JavaScripti mootorid kasutavad objekti paigutuse kirjeldamiseks. Sisuliselt on see kaart, mis seob omaduste nimed nende vastavate mälunihete ja atribuutidega (nt kirjutatav, konfigureeritav, loendatav). Oluline on see, et objektidel, millel on sama varjatud klass, on sama mälupaigutus, mis võimaldab mootoril neid optimeerimise eesmärgil sarnaselt käsitleda.

Kuidas varjatud klasse luuakse

Varjatud klassid ei ole staatilised; need arenevad koos objektile omaduste lisamisega. See protsess hõlmab rida "üleminekuid":

1. Kui luuakse tühi objekt (nt const obj = {};), määratakse sellele algne, tühi varjatud klass.
2. Kui objektile lisatakse esimene omadus (nt obj.x = 10;), loob mootor uue varjatud klassi. See uus varjatud klass kirjeldab objekti, millel on nüüd omadus 'x' kindlal mäluaadressi nihkel. See lingib ka tagasi eelmise varjatud klassi juurde, moodustades üleminekuahela.
3. Kui lisatakse teine omadus (nt obj.y = 'hello';), luuakse veel üks uus varjatud klass, mis kirjeldab objekti omadustega 'x' ja 'y' ning lingib eelmise klassi juurde.
4. Järgmised objektid, mis on loodud täpselt samade omadustega ja lisatud täpselt samas järjekorras, järgivad sama üleminekuahelat ja taaskasutavad olemasolevaid varjatud klasse, vältides uute loomise kulusid.

See üleminekumehhanism võimaldab mootoril objektide paigutusi tõhusalt hallata. Selle asemel, et teha iga omaduse juurdepääsu jaoks räsikaardi otsing, saab mootor lihtsalt vaadata objekti praegust varjatud klassi, leida omaduse nihe ja otse mälukohale juurde pääseda. See on oluliselt kiirem.

Omaduste järjekorra roll

Järjekord, milles omadused objektile lisatakse, on varjatud klasside taaskasutamiseks ülioluline. Kui kahel objektil on lõpuks samad omadused, kuid need lisati erinevas järjekorras, saavad nad erinevad varjatud klasside ahelad ja seega erinevad varjatud klassid.

Illustreerime seda näitega:

            
function createPoint(x, y) {
  const p = {};
  p.x = x;
  p.y = y;
  return p;
}

function createAnotherPoint(x, y) {
  const p = {};
  p.y = y; // Different order
  p.x = x; // Different order
  return p;
}

const p1 = createPoint(10, 20); // Varjatud klass 1 -> VK {x} jaoks -> VK {x, y} jaoks
const p2 = createPoint(30, 40); // Taaskasutab samu varjatud klasse kui p1

const p3 = createAnotherPoint(50, 60); // Varjatud klass 1 -> VK {y} jaoks -> VK {y, x} jaoks

console.log(p1.x, p1.y); // Juurdepääs põhineb VK-l {x, y} jaoks
console.log(p2.x, p2.y); // Juurdepääs põhineb VK-l {x, y} jaoks
console.log(p3.x, p3.y); // Juurdepääs põhineb VK-l {y, x} jaoks

            

              
                Copy
              
            
          

Selles näites jagavad p1 ja p2 sama varjatud klasside jada, kuna nende omadused ('x' ja seejärel 'y') lisatakse samas järjekorras. See võimaldab mootoril nende objektidega seotud operatsioone väga tõhusalt optimeerida. Kuid p3, kuigi sellel on lõpuks samad omadused, on need lisatud erinevas järjekorras ('y' ja seejärel 'x'), mis viib erineva varjatud klasside komplektini. See erinevus takistab mootoril rakendamast sama taseme optimeerimist, mida ta saaks kasutada p1 ja p2 puhul.

Varjatud klasside eelised

Varjatud klasside kasutuselevõtt pakub mitmeid olulisi jõudluse eeliseid:

• Kiire omaduste otsing: Kui objekti varjatud klass on teada, saab mootor kiiresti määrata selle mis tahes omaduse täpse mälunihe, möödudes aeglasematest räsikaardi otsingutest.
• Vähendatud mälukasutus: Selle asemel, et iga objekt salvestaks oma omaduste täieliku sõnastiku, saavad sama kujuga objektid osutada samale varjatud klassile, jagades struktuurseid metaandmeid.
• Võimaldab JIT-optimeerimist: Varjatud klassid pakuvad JIT-kompilaatorile olulist tüübiinfot ja objekti paigutuse ennustatavust. See võimaldab kompilaatoril genereerida kõrgelt optimeeritud masinakoodi, mis teeb oletusi objektistruktuuride kohta, suurendades oluliselt täitmise kiirust.

Varjatud klassid muudavad dünaamiliste JavaScripti objektide näiliselt kaootilise olemuse struktureeritumaks ja ennustatavamaks süsteemiks, millega optimeerivad kompilaatorid saavad tõhusalt töötada.

Polümorfism ja selle mõju jõudlusele

Kuigi varjatud klassid toovad objektide paigutustesse korda, võimaldab JavaScripti dünaamiline olemus endiselt funktsioonidel töötada erineva struktuuriga objektidega. Seda kontseptsiooni tuntakse kui polümorfismi.

JavaScripti mootori sisemiste mehhanismide kontekstis esineb polümorfism siis, kui funktsiooni või operatsiooni (näiteks omadusele juurdepääs) kutsutakse mitu korda välja objektidega, millel on erinevad varjatud klassid. Näiteks:

            
function processValue(obj) {
  return obj.value * 2;
}

// Monomorfne juhtum: alati sama varjatud klass
processValue({ value: 10 });
processValue({ value: 20 });

// Polümorfne juhtum: erinevad varjatud klassid
processValue({ value: 30 }); // Varjatud klass A
processValue({ id: 1, value: 40 }); // Varjatud klass B (eeldades erinevat omaduste järjekorda/komplekti)
processValue({ value: 50, timestamp: Date.now() }); // Varjatud klass C

            

              
                Copy
              
            
          

Kui funktsiooni processValue kutsutakse välja erinevate varjatud klassidega objektidega, ei saa mootor enam tugineda ühele kindlale mälunihkele omaduse value jaoks. See peab käsitlema mitut võimalikku paigutust. Kui see juhtub sageli, võib see viia aeglasemate täitmisteedeni, sest mootor ei saa JIT-kompileerimise ajal teha tugevaid, tüübispetsiifilisi oletusi. Siin muutuvad oluliseks inline-vahemälud (IC).

Inline-vahemälude (IC) mõistmine

Inline-vahemälud (IC) on veel üks fundamentaalne optimeerimistehnika, mida JavaScripti mootorid kasutavad operatsioonide kiirendamiseks, nagu omadustele juurdepääs (nt obj.prop), funktsioonikutsed ja aritmeetilised tehted. IC on väike kompileeritud koodi paik, mis "mäletab" eelmiste operatsioonide tüübi tagasisidet kindlas koodipunktis.

Mis on inline-vahemälu (IC)?

Mõelge IC-le kui lokaliseeritud, kõrgelt spetsialiseerunud memoiseerimisvahendile tavaliste operatsioonide jaoks. Kui JIT-kompilaator kohtab operatsiooni (nt omaduse hankimine objektist), lisab see koodijupi, mis kontrollib operandi tüüpi (nt objekti varjatud klassi). Kui see on teadaolev tüüp, saab see jätkata väga kiire ja optimeeritud teega. Kui ei, siis langeb see tagasi aeglasemale, üldisele otsingule ja uuendab vahemälu tulevaste kutsete jaoks.

Monomorfsed IC-d

IC-d peetakse monomorfseks, kui see näeb konkreetse operatsiooni jaoks järjepidevalt sama varjatud klassi. Näiteks kui funktsiooni getUserName(user) { return user.name; } kutsutakse alati objektidega, millel on täpselt sama varjatud klass (mis tähendab, et neil on samad omadused lisatud samas järjekorras), muutub IC monomorfseks.

Monomorfses olekus salvestab IC:

• Objekti varjatud klassi, mida see viimati kohtas.
• Täpse mälunihe, kus omadus name selle varjatud klassi jaoks asub.

Kui getUserName uuesti välja kutsutakse, kontrollib IC esmalt, kas sissetuleva objekti varjatud klass vastab vahemällu salvestatule. Kui jah, saab see otse hüpata mäluaadressile, kus name on salvestatud, möödudes igasugusest keerulisest otsinguloogikast. See on kiireim täitmistee.

Polümorfsed IC-d (PIC)

Kui operatsiooni kutsutakse välja objektidega, millel on mõned erinevad varjatud klassid (nt kaks kuni neli erinevat varjatud klassi), läheb IC üle polümorfsesse olekusse. Polümorfne inline-vahemälu (PIC) suudab salvestada mitu (varjatud klass, nihe) paari.

Näiteks kui getUserName kutsutakse mõnikord välja objektiga { name: 'Alice' } (varjatud klass A) ja mõnikord objektiga { id: 1, name: 'Bob' } (varjatud klass B), salvestab PIC kirjed nii varjatud klassi A kui ka varjatud klassi B jaoks. Kui objekt saabub, itereerib PIC läbi oma vahemällu salvestatud kirjete. Kui leitakse vaste, kasutab see vastavat nihet kiireks omaduste otsinguks.

PIC-id on endiselt väga tõhusad, kuid veidi aeglasemad kui monomorfsed IC-d, kuna need hõlmavad mõningaid lisavõrdlusi. Mootor püüab hoida IC-sid polümorfsetena pigem kui monomorfsetena, kui erinevaid kujusid on väike, hallatav arv.

Megamorfsed IC-d

Kui operatsioon kohtab liiga palju erinevaid varjatud klasse (nt rohkem kui neli või viis, olenevalt mootori heuristikast), loobub IC üksikute kujude vahemällu salvestamisest. See läheb üle megamorfsesse olekusse.

Megamorfses olekus naaseb IC sisuliselt üldise, optimeerimata otsingumehhanismi juurde, tavaliselt räsikaardi otsingu juurde. See on oluliselt aeglasem kui nii monomorfsed kui ka polümorfsed IC-d, kuna see hõlmab iga juurdepääsu jaoks keerukamaid arvutusi. Megamorfism on tugev märk jõudluse kitsaskohast ja käivitab sageli deoptimeerimise, kus kõrgelt optimeeritud JIT-kood visatakse ära vähem optimeeritud või interpreteeritud koodi kasuks.

Kuidas IC-d töötavad koos varjatud klassidega

Varjatud klassid ja inline-vahemälud on lahutamatult seotud. Varjatud klassid pakuvad objekti struktuuri stabiilset "kaarti", samas kui IC-d kasutavad seda kaarti kompileeritud koodis otseteede loomiseks. IC sisuliselt salvestab vahemällu antud varjatud klassi jaoks omaduse otsingu tulemuse. Kui mootor kohtab omadusele juurdepääsu:

1. See hangib objekti varjatud klassi.
2. See konsulteerib koodis selle omaduse juurdepääsukohaga seotud IC-ga.
3. Kui varjatud klass vastab IC-s olevale vahemällu salvestatud kirjele, kasutab mootor omaduse väärtuse hankimiseks otse salvestatud nihet.
4. Kui vastet ei ole, teostab see täieliku otsingu (mis hõlmab varjatud klasside ahela läbimist või tagasilangemist sõnastiku otsingule), uuendab IC-d uue (varjatud klass, nihe) paariga ja jätkab.

See tagasisideahel võimaldab mootoril kohaneda koodi tegeliku käitumisega käitusajal, optimeerides pidevalt kõige sagedamini kasutatavaid teid.

Vaatame näidet, mis demonstreerib IC käitumist:

            
function getFullName(person) {
  return person.firstName + ' ' + person.lastName;
}

// --- Stsenaarium 1: Monomorfsed IC-d ---
const employee1 = { firstName: 'John', lastName: 'Doe' }; // VK_A
const employee2 = { firstName: 'Jane', lastName: 'Smith' }; // VK_A (sama kuju ja loomise järjekord)

// Mootor näeb järjepidevalt VK_A 'firstName' ja 'lastName' jaoks
// IC-d muutuvad monomorfseteks, kõrgelt optimeeritud.
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
  getFullName(i % 2 === 0 ? employee1 : employee2);
}

console.log('Monomorfne tee läbitud.');

// --- Stsenaarium 2: Polümorfsed IC-d ---
const customer1 = { firstName: 'Alice', lastName: 'Johnson' }; // VK_B
const manager1 = { title: 'Director', firstName: 'Bob', lastName: 'Williams' }; // VK_C (erinev loomise järjekord/omadused)

// Mootor näeb nüüd VK_A, VK_B, VK_C 'firstName' ja 'lastName' jaoks
// IC-d muutuvad tõenäoliselt polümorfseteks, salvestades mitu VK-nihe paari.
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
  if (i % 3 === 0) {
    getFullName(employee1);
  } else if (i % 3 === 1) {
    getFullName(customer1);
  } else {
    getFullName(manager1);
  }
}

console.log('Polümorfne tee läbitud.');

// --- Stsenaarium 3: Megamorfsed IC-d ---
function createRandomUser() {
  const user = {};
  user.id = Math.random();
  if (Math.random() > 0.5) {
    user.firstName = 'User' + Math.random();
    user.lastName = 'Surname' + Math.random();
  } else {
    user.givenName = 'Given' + Math.random(); // Erinev omaduse nimi
    user.familyName = 'Family' + Math.random(); // Erinev omaduse nimi
  }
  user.age = Math.floor(Math.random() * 50);
  return user;
}

// Kui funktsioon proovib juurde pääseda 'firstName' omadusele väga erineva kujuga objektidel
// IC-d muutuvad tõenäoliselt megamorfseteks.
function getFirstNameSafely(obj) {
  if (obj.firstName) { // See 'firstName' juurdepääsukoht näeb palju erinevaid VK-sid
    return obj.firstName;
  }
  return 'Unknown';
}

for (let i = 0; i < 1000; i++) {
  getFirstNameSafely(createRandomUser());
}

console.log('Megamorfne tee kohatud.');

            

              
                Copy
              
            
          

See illustratsioon rõhutab, kuidas järjepidevad objektikujud võimaldavad tõhusat monomorfset ja polümorfset vahemällu salvestamist, samas kui väga ettearvamatud kujud sunnivad mootorit vähem optimeeritud megamorfsetesse olekutesse.

Kõike kokku pannes: varjatud klassid ja PIC-d

Varjatud klassid ja polümorfsed inline-vahemälud töötavad koos, et pakkuda suure jõudlusega JavaScripti. Need moodustavad tänapäevaste JIT-kompilaatorite võime selgroo dünaamiliselt tüübitud koodi optimeerimiseks.

• Varjatud klassid pakuvad objekti paigutuse struktureeritud esitust, võimaldades mootoril sisemiselt käsitleda sama kujuga objekte nii, nagu kuuluksid nad kindlasse "tüüpi". See annab JIT-kompilaatorile ennustatava struktuuri, millega töötada.
• Inline-vahemälud, mis on paigutatud kompileeritud koodis kindlatesse operatsioonikohtadesse, kasutavad seda struktuurilist teavet. Nad salvestavad vaadeldud varjatud klassid ja nende vastavad omaduste nihked.

Kui kood täitub, jälgib mootor programmist läbi voolavate objektide tüüpe. Kui operatsioone rakendatakse järjepidevalt sama varjatud klassiga objektidele, muutuvad IC-d monomorfseteks, võimaldades ülikiiret otsejuurdepääsu mälule. Kui täheldatakse mõnda erinevat varjatud klassi, muutuvad IC-d polümorfseteks, pakkudes endiselt olulisi kiirusekasvatusi kiirete kontrollide seeria kaudu. Kui aga objektikujude mitmekesisus muutub liiga suureks, lähevad IC-d üle megamorfsesse olekusse, sundides aeglasemaid, üldisi otsinguid ja potentsiaalselt käivitades kompileeritud koodi deoptimeerimise.

See pidev tagasisideahel – käitusaja tüüpide jälgimine, varjatud klasside loomine/taaskasutamine, juurdepääsumustrite vahemällu salvestamine IC-de kaudu ja JIT-kompileerimise kohandamine – on see, mis muudab JavaScripti mootorid nii uskumatult kiireks vaatamata dünaamilise tüüpimise olemuslikele väljakutsetele. Arendajad, kes mõistavad seda tantsu varjatud klasside ja IC-de vahel, saavad kirjutada koodi, mis loomulikult ühtib mootori optimeerimisstrateegiatega, viies parema jõudluseni.

Praktilised optimeerimisnõuanded arendajatele

Kuigi JavaScripti mootorid on väga keerukad, võib teie kodeerimisstiil oluliselt mõjutada nende optimeerimisvõimet. Järgides mõningaid parimaid tavasid, mis on inspireeritud varjatud klassidest ja PIC-idest, saate aidata mootoril teie koodi paremini toimima panna.

1. Säilitage järjepidevad objektikujud

See on ehk kõige olulisem näpunäide. Püüdke alati luua objekte ennustatavate ja järjepidevate kujudega. See tähendab:

• Initsialiseerige kõik omadused konstruktoris või loomisel: Määratlege kõik omadused, mida objektilt oodatakse, kohe selle loomisel, selle asemel et neid hiljem järk-järgult lisada.
• Vältige omaduste dünaamilist lisamist või kustutamist pärast loomist: Objekti kuju muutmine pärast selle esialgset loomist sunnib mootorit looma uusi varjatud klasse ja tühistama olemasolevaid IC-sid, mis viib deoptimeerimisteni.
• Tagage järjepidev omaduste järjekord: Luues mitu kontseptuaalselt sarnast objekti, lisage nende omadused samas järjekorras.

            
// Hea: Järjepidev kuju, soodustab monomorfseid IC-sid
class User {
  constructor(id, name) {
    this.id = id;
    this.name = name;
  }
}
const user1 = new User(1, 'Alice');
const user2 = new User(2, 'Bob');

// Halb: Dünaamiline omaduste lisamine, põhjustab varjatud klasside virvendust ja deoptimeerimisi
const customer1 = {};
customer1.id = 1;
customer1.name = 'Charlie';
customer1.email = 'charlie@example.com';

const customer2 = {};
customer2.name = 'David'; // Erinev järjekord
customer2.id = 2;
// Nüüd lisage e-post hiljem, potentsiaalselt.
customer2.email = 'david@example.com';

            

              
                Copy
              
            
          

2. Minimeerige polümorfismi kuumades funktsioonides

Kuigi polümorfism on võimas keeleomadus, võib liigne polümorfism jõudluskriitilistes kooditeedes viia megamorfsete IC-deni. Proovige oma põhilised funktsioonid kavandada nii, et need töötaksid objektidega, millel on järjepidevad varjatud klassid.

• Kui funktsioon peab käsitlema erinevaid objektitüüpe, kaaluge nende rühmitamist tüübi järgi ja kasutage iga tüübi jaoks eraldi, spetsialiseeritud funktsioone või vähemalt tagage, et ühised omadused oleksid samadel nihetel.
• Kui mõne erineva tüübiga tegelemine on vältimatu, võivad PIC-id endiselt olla tõhusad. Olge lihtsalt teadlik, millal erinevate kujude arv liiga suureks muutub.

            
// Hea: Vähem polümorfismi, kui 'users' massiiv sisaldab järjepideva kujuga objekte
function processUsers(users) {
  for (const user of users) {
    // See omadusele juurdepääs on monomorfne/polümorfne, kui kasutajaobjektid on järjepidevad
    console.log(user.id, user.name);
  }
}

// Halb: Kõrge polümorfism, 'items' massiiv sisaldab metsikult erineva kujuga objekte
function processItems(items) {
  for (const item of items) {
    // See omadusele juurdepääs võib muutuda megamorfseks, kui esemete kujud liiga palju varieeruvad
    console.log(item.name || item.title || 'No Name');
    if (item.price) {
      console.log('Price:', item.price);
    } else if (item.cost) {
      console.log('Cost:', item.cost);
    }
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

3. Vältige deoptimeerimisi

Teatud JavaScripti konstruktsioonid muudavad JIT-kompilaatoril tugevate oletuste tegemise raskeks või võimatuks, mis viib deoptimeerimisteni:

• Ärge segage massiivides tüüpe: Homogeensete tüüpidega massiivid (nt kõik numbrid, kõik stringid, kõik sama varjatud klassiga objektid) on kõrgelt optimeeritud. Tüüpide segamine (nt [1, 'hello', true]) sunnib mootorit salvestama väärtusi üldiste objektidena, mis viib aeglasema juurdepääsuni.
• Vältige eval() ja with: Need konstruktsioonid toovad käitusajal sisse äärmise ettearvamatuse, sundides mootorit väga konservatiivsetele, optimeerimata kooditeedele.
• Vältige muutujate tüüpide muutmist: Kuigi see on võimalik, võib muutuja tüübi muutmine (nt let x = 10; x = 'hello';) põhjustada deoptimeerimisi, kui see toimub kuumas kooditees.

4. Eelistage const ja let direktiivi var asemel

Ploki-ulatusega muutujad (`const`, `let`) ja `const` muutumatus (primitiivsete väärtuste või objekti viidete puhul) annavad mootorile rohkem teavet, võimaldades tal teha paremaid optimeerimisotsuseid. `var` on funktsiooni ulatusega ja seda saab uuesti deklareerida, mis muudab staatilise analüüsi raskemaks.

5. Mõistke mootori piiranguid

Kuigi mootorid on targad, ei ole nad maagilised. On piire, kui palju nad suudavad optimeerida. Näiteks liiga keerulised objekti pärilusahelad või väga sügavad prototüübiahelad võivad aeglustada omaduste otsinguid, isegi varjatud klasside ja IC-dega.

6. Kaaluge andmete lokaalsust (mikro-optimeerimine)

Kuigi see on vähem otseselt seotud varjatud klasside ja IC-dega, võib hea andmete lokaalsus (seotud andmete koondamine mälus) parandada jõudlust, kasutades paremini ära protsessori vahemälusid. Näiteks kui teil on massiiv väikestest, järjepidevatest objektidest, suudab mootor need sageli mälus järjestikku salvestada, mis viib kiirema iteratsioonini.

Peale varjatud klasside ja PIC-de: muud optimeerimised

On oluline meeles pidada, et varjatud klassid ja PIC-d on vaid kaks tükki palju suuremast, uskumatult keerulisest puslest. Tänapäevased JavaScripti mootorid kasutavad tippjõudluse saavutamiseks laia valikut muid keerukaid tehnikaid:

Prügikoristus

Tõhus mäluhaldus on ülioluline. Mootorid kasutavad täiustatud põlvkondlikke prügikogujaid (nagu V8 Orinoco), mis jagavad mälu põlvkondadeks, koguvad surnud objekte järk-järgult ja töötavad sageli samaaegselt eraldi lõimedel, et minimeerida täitmise pause, tagades sujuva kasutajakogemuse.

Turbofan ja Ignition

V8 praegune torujuhe koosneb Ignitionist (interpretaator ja baaskompilaator) ja Turbofanist (optimeeriv kompilaator). Ignition täidab koodi kiiresti, kogudes samal ajal profileerimisandmeid. Turbofan kasutab seejärel neid andmeid täiustatud optimeerimiste teostamiseks, nagu inlining, tsükli lahtikerimine ja surnud koodi eemaldamine, tootes kõrgelt optimeeritud masinakoodi.

WebAssembly (Wasm)

Tõeliselt jõudluskriitiliste rakenduse osade jaoks, eriti nende, mis hõlmavad rasket arvutust, pakub WebAssembly alternatiivi. Wasm on madala taseme baitkoodi formaat, mis on loodud peaaegu natiivse jõudluse saavutamiseks. Kuigi see ei asenda JavaScripti, täiendab see seda, võimaldades arendajatel kirjutada osa oma rakendusest keeltes nagu C, C++ või Rust, kompileerida need Wasm-i ja käivitada neid brauseris või Node.js-is erakordse kiirusega. See on eriti kasulik globaalsete rakenduste jaoks, kus järjepidev ja kõrge jõudlus on erinevates riistvarades esmatähtis.

Kokkuvõte

Tänapäevaste JavaScripti mootorite märkimisväärne kiirus on tunnistus aastakümnete pikkusest arvutiteaduse uurimis- ja inseneritöö innovatsioonist. Varjatud klassid ja polümorfsed inline-vahemälud ei ole lihtsalt salapärased sisemised kontseptsioonid; need on fundamentaalsed mehhanismid, mis võimaldavad JavaScriptil lüüa üle oma kaalukategooria, muutes dünaamilise, interpreteeritava keele suure jõudlusega tööhobuseks, mis suudab toita kõige nõudlikumaid rakendusi üle maailma.

Mõistes, kuidas need optimeerimised töötavad, saavad arendajad hindamatu ülevaate teatud JavaScripti jõudluse parimate tavade "miks" taga. Küsimus ei ole iga koodirea mikro-optimeerimises, vaid pigem sellise koodi kirjutamises, mis loomulikult ühtib mootori tugevustega. Järjepidevate objektikujude eelistamine, tarbetu polümorfismi minimeerimine ja optimeerimist takistavate konstruktsioonide vältimine viib robustsemate, tõhusamate ja kiiremate rakendusteni kasutajatele igal kontinendil.

Kuna JavaScript areneb edasi ja selle mootorid muutuvad veelgi keerukamaks, annab nende sisemiste mehhanismide tundmine meile võimaluse kirjutada paremat koodi ja ehitada kogemusi, mis tõeliselt rõõmustavad meie globaalset publikut.

Lisalugemist ja ressursid

• JavaScripti optimeerimine V8 jaoks (ametlik V8 blogi)
• Ignition ja Turbofan: V8 kompilaatori torujuhtme (taas)tutvustus (ametlik V8 blogi)
• MDN Web Docs: WebAssembly
• Artiklid ja dokumentatsioon JavaScripti mootorite sisemistest mehhanismidest SpiderMonkey (Firefox) ja JavaScriptCore (Safari) meeskondadelt.
• Raamatud ja veebikursused edasijõudnutele JavaScripti jõudluse ja mootori arhitektuuri kohta.