JavaScript V8 tagasisidevektorite optimeerimine: sügav sukeldumine omaduste juurdepääsumustrite õppimisse

V8 JavaScripti mootor, mis on Chrome'i ja Node.js-i aluseks, on tuntud oma jõudluse poolest. Selle jõudluse oluline komponent on keerukas optimeerimisprotsess, mis tugineb suuresti tagasisidevektoritele. Need vektorid on V8 võimekuse süda, mis võimaldab õppida ja kohaneda teie JavaScripti koodi käitusaja käitumisega, tagades märkimisväärse kiiruse kasvu, eriti omaduste juurdepääsul. See artikkel pakub sügavat ülevaadet sellest, kuidas V8 kasutab tagasisidevektoreid omaduste juurdepääsumustrite optimeerimiseks, kasutades vahemälu (inline caching) ja peidetud klasse.

Põhimõistete mõistmine

Mis on tagasisidevektorid?

Tagasisidevektorid on andmestruktuurid, mida V8 kasutab käitusaja teabe kogumiseks JavaScripti koodi toimingute kohta. See teave hõlmab manipuleeritavate objektide tüüpe, juurdepääsetavaid omadusi ja erinevate toimingute sagedust. Mõelge neist kui V8 viisist jälgida ja õppida, kuidas teie kood reaalajas käitub.

Täpsemalt on tagasisidevektorid seotud konkreetsete baidikoodi juhistega. Igal juhisel võib olla oma tagasisidevektoris mitu pesa. Iga pesa salvestab teavet, mis on seotud just selle juhise täitmisega.

Peidetud klassid: tõhusa omadustele juurdepääsu alus

JavaScript on dünaamiliselt tüübitud keel, mis tähendab, et muutuja tüüp võib käitusajal muutuda. See seab optimeerimisele väljakutse, kuna mootor ei tea kompileerimise ajal objekti struktuuri. Selle lahendamiseks kasutab V8 peidetud klasse (mida mõnikord nimetatakse ka kaartideks või kujudeks). Peidetud klass kirjeldab objekti struktuuri (omadused ja nende nihked). Iga kord, kui luuakse uus objekt, määrab V8 sellele peidetud klassi. Kui kahel objektil on samad omaduste nimed samas järjekorras, jagavad nad sama peidetud klassi.

Vaatleme neid JavaScripti objekte:

const obj1 = { x: 10, y: 20 };
const obj2 = { x: 5, y: 15 };

Nii obj1 kui ka obj2 jagavad tõenäoliselt sama peidetud klassi, kuna neil on samad omadused samas järjekorras. Kui me aga lisame objektile obj1 omaduse pärast selle loomist:

obj1.z = 30;

obj1 läheb nüüd üle uude peidetud klassi. See üleminek on ülioluline, sest V8 peab värskendama oma arusaama objekti struktuurist.

Vahemälud (IC-d): omaduste otsingute kiirendamine

Vahemälud (IC-d) on oluline optimeerimistehnika, mis kasutab peidetud klasse omaduste juurdepääsu kiirendamiseks. Kui V8 kohtab omaduse juurdepääsu, ei pea ta tegema aeglast, üldotstarbelist otsingut. Selle asemel saab ta kasutada objektiga seotud peidetud klassi, et pääseda omadusele otse juurde teadaoleva nihkega mälus.

Esimest korda omadusele juurde pääsedes on IC initsialiseerimata. V8 teostab omaduse otsingu ja salvestab peidetud klassi ning nihke IC-sse. Järgnevad juurdepääsud samale omadusele objektidel, millel on sama peidetud klass, saavad seejärel kasutada vahemällu salvestatud nihet, vältides kulukat otsinguprotsessi. See on tohutu jõudluse võit.

Siin on lihtsustatud näide:

1. Esimene juurdepääs: V8 kohtab obj.x. IC on initsialiseerimata.
2. Otsing: V8 leiab x-i nihke objekti obj peidetud klassis.
3. Vahemällu salvestamine: V8 salvestab peidetud klassi ja nihke IC-sse.
4. Järgnevad juurdepääsud: Kui obj-l (või mõnel teisel objektil) on sama peidetud klass, kasutab V8 vahemällu salvestatud nihet, et otse x-ile juurde pääseda.

Kuidas tagasisidevektorid ja peidetud klassid koos töötavad

Tagasisidevektoritel on oluline roll peidetud klasside ja vahemälude haldamisel. Nad salvestavad omaduste juurdepääsude ajal vaadeldud peidetud klassid. Seda teavet kasutatakse, et:

• Käivitada peidetud klassi üleminekuid: Kui V8 märkab muutust objekti struktuuris (nt uue omaduse lisamine), aitab tagasisidevektor algatada ülemineku uude peidetud klassi.
• Optimeerida IC-sid: Tagasisidevektor teavitab IC-süsteemi antud omaduse juurdepääsu puhul levinud peidetud klassidest. See võimaldab V8-l optimeerida IC-d kõige levinumate juhtude jaoks.
• Deoptimeerida koodi: Kui vaadeldud peidetud klassid kalduvad oluliselt kõrvale sellest, mida IC eeldab, võib V8 koodi deoptimeerida ja naasta aeglasema, üldisema omaduste otsingumehhanismi juurde. See on sellepärast, et IC ei ole enam tõhus ja teeb rohkem kahju kui kasu.

Näidisstsenaarium: omaduste dünaamiline lisamine

Vaatame uuesti varasemat näidet ja uurime, kuidas tagasisidevektorid on kaasatud:

function Point(x, y) {
 this.x = x;
 this.y = y;
}

const p1 = new Point(10, 20);
const p2 = new Point(5, 15);

// Access properties
console.log(p1.x + p1.y);
console.log(p2.x + p2.y);

// Now, add a property to p1
p1.z = 30;

// Access properties again
console.log(p1.x + p1.y + p1.z);
console.log(p2.x + p2.y);

Siin on see, mis toimub kapoti all:

1. Algne peidetud klass: Kui p1 ja p2 luuakse, jagavad nad sama algset peidetud klassi (mis sisaldab x ja y).
2. Omaduse juurdepääs (esimest korda): Esimest korda, kui p1.x ja p1.y juurde pääsetakse, on vastavate baidikoodi juhiste tagasisidevektorid tühjad. V8 teostab omaduse otsingu ja täidab IC-d peidetud klassi ja nihetega.
3. Omaduse juurdepääs (järgmised korrad): Teist korda, kui p2.x ja p2.y juurde pääsetakse, kasutatakse IC-sid ja omaduse juurdepääs on palju kiirem.
4. Omaduse z lisamine: Omaduse p1.z lisamine põhjustab p1 ülemineku uude peidetud klassi. Omaduse määramise operatsiooniga seotud tagasisidevektor salvestab selle muudatuse.
5. Deoptimeerimine (potentsiaalselt): Kui p1.x ja p1.y juurde pääsetakse uuesti *pärast* p1.z lisamist, võivad IC-d muutuda kehtetuks (sõltuvalt V8 heuristikast). See on sellepärast, et p1 peidetud klass on nüüd erinev sellest, mida IC-d eeldavad. Lihtsamate juhtude puhul võib V8 olla võimeline looma üleminekupuu, mis seob vana peidetud klassi uuega, säilitades teatud optimeerimistaseme. Keerulisemates stsenaariumides võib toimuda deoptimeerimine.
6. Optimeerimine (lõpuks): Aja jooksul, kui p1-le pääsetakse sageli juurde uue peidetud klassiga, õpib V8 uue juurdepääsumustri ja optimeerib vastavalt, luues potentsiaalselt uusi IC-sid, mis on spetsialiseerunud uuendatud peidetud klassile.

Praktilised optimeerimisstrateegiad

Mõistmine, kuidas V8 optimeerib omaduste juurdepääsumustreid, võimaldab teil kirjutada jõudluselt paremat JavaScripti koodi. Siin on mõned praktilised strateegiad:

1. Initsialiseerige kõik objekti omadused konstruktoris

Initsialiseerige alati kõik objekti omadused konstruktoris või objektiliteraalis, et tagada, et kõik sama "tüüpi" objektid omaksid sama peidetud klassi. See on eriti oluline jõudluskriitilises koodis.

// Bad: Adding properties outside the constructor
function BadPoint(x, y) {
 this.x = x;
 this.y = y;
}

const badPoint = new BadPoint(1, 2);
badPoint.z = 3; // Avoid this!

// Good: Initializing all properties in the constructor
function GoodPoint(x, y, z) {
 this.x = x;
 this.y = y;
 this.z = z !== undefined ? z : 0; // Default value
}

const goodPoint = new GoodPoint(1, 2, 3);

Konstruktor GoodPoint tagab, et kõigil GoodPoint objektidel on samad omadused, sõltumata sellest, kas z väärtus on antud. Isegi kui z-d alati ei kasutata, on selle vaikeväärtusega eelnevalt eraldamine sageli jõudluselt parem kui selle hilisem lisamine.

2. Lisage omadused samas järjekorras

Järjekord, milles omadused objektile lisatakse, mõjutab selle peidetud klassi. Peidetud klasside jagamise maksimeerimiseks lisage omadused samas järjekorras kõigile sama "tüüpi" objektidele.

// Inconsistent property order (Bad)
const objA = { a: 1, b: 2 };
const objB = { b: 2, a: 1 }; // Different order

// Consistent property order (Good)
const objC = { a: 1, b: 2 };
const objD = { a: 1, b: 2 }; // Same order

Kuigi objA ja objB omavad samu omadusi, on neil tõenäoliselt erinevad peidetud klassid erineva omaduste järjekorra tõttu, mis viib vähem tõhusa omadustele juurdepääsuni.

3. Vältige omaduste dünaamilist kustutamist

Omaduste kustutamine objektist võib muuta selle peidetud klassi kehtetuks ja sundida V8-t naasma aeglasemate omaduste otsingumehhanismide juurde. Vältige omaduste kustutamist, kui see pole absoluutselt vajalik.

// Avoid deleting properties (Bad)
const obj = { a: 1, b: 2, c: 3 };
delete obj.b; // Avoid!

// Use null or undefined instead (Good)
const obj2 = { a: 1, b: 2, c: 3 };
obj2.b = null; // Or undefined

Omaduse seadmine väärtusele null või undefined on üldiselt jõudluselt parem kui selle kustutamine, kuna see säilitab objekti peidetud klassi.

4. Kasutage numbriliste andmete jaoks tüübitud massiive

Suurte numbriliste andmemahtudega töötades kaaluge tüübitud massiivide kasutamist. Tüübitud massiivid pakuvad viisi esindada konkreetsete andmetüüpide massiive (nt Int32Array, Float64Array) tõhusamalt kui tavalised JavaScripti massiivid. V8 suudab sageli optimeerida toiminguid tüübitud massiividega efektiivsemalt.

// Regular JavaScript array
const arr = [1, 2, 3, 4, 5];

// Typed Array (Int32Array)
const typedArr = new Int32Array([1, 2, 3, 4, 5]);

// Perform operations (e.g., sum)
let sum = 0;
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
 sum += arr[i];
}

let typedSum = 0;
for (let i = 0; i < typedArr.length; i++) {
 typedSum += typedArr[i];
}

Tüübitud massiivid on eriti kasulikud numbriliste arvutuste, pilditöötluse või muude andmemahukate ülesannete täitmisel.

5. Profiilige oma koodi

Kõige tõhusam viis jõudluse kitsaskohtade tuvastamiseks on oma koodi profiilimine selliste tööriistadega nagu Chrome DevTools. DevTools võib anda ülevaate sellest, kus teie kood kõige rohkem aega veedab, ja tuvastada valdkonnad, kus saate rakendada selles artiklis käsitletud optimeerimistehnikaid.

1. Avage Chrome DevTools: Paremklõpsake veebilehel ja valige "Inspect". Seejärel navigeerige vahekaardile "Performance".
2. Salvestage: Klõpsake salvestusnupul ja tehke toimingud, mida soovite profiilida.
3. Analüüsige: Lõpetage salvestamine ja analüüsige tulemusi. Otsige funktsioone, mille täitmine võtab kaua aega või mis põhjustavad sagedast prügikoristust.

Täiendavad kaalutlused

Polümorfsed vahemälud

Mõnikord võidakse omadusele juurde pääseda erinevate peidetud klassidega objektidel. Nendel juhtudel kasutab V8 polümorfseid vahemälusid (PIC). PIC suudab vahemällu salvestada teavet mitme peidetud klassi jaoks, võimaldades tal toime tulla piiratud polümorfismi astmega. Kui aga erinevate peidetud klasside arv muutub liiga suureks, võib PIC muutuda ebaefektiivseks ja V8 võib kasutada megamorfset otsingut (kõige aeglasem tee).

Üleminekupuud

Nagu varem mainitud, võib V8 objektile omaduse lisamisel luua üleminekupuu, mis ühendab vana peidetud klassi uuega. See võimaldab V8-l säilitada teatud optimeerimistaseme isegi siis, kui objektid lähevad üle erinevatesse peidetud klassidesse. Siiski võivad liigsed üleminekud siiski põhjustada jõudluse langust.

Deoptimeerimine

Kui V8 tuvastab, et selle optimeerimised ei ole enam kehtivad (nt ootamatute peidetud klassi muudatuste tõttu), võib see koodi deoptimeerida. Deoptimeerimine hõlmab naasmist aeglasema, üldisema täitmistee juurde. Deoptimeerimised võivad olla kulukad, seega on oluline vältida olukordi, mis neid käivitavad.

Reaalse maailma näited ja rahvusvahelistumise kaalutlused

Siin käsitletud optimeerimistehnikad on universaalselt rakendatavad, sõltumata konkreetsest rakendusest või kasutajate geograafilisest asukohast. Siiski võivad teatud kodeerimismustrid olla teatud piirkondades või tööstusharudes levinumad. Näiteks:

• Andmemahukad rakendused (nt finantsmodelleerimine, teaduslikud simulatsioonid): Need rakendused saavad sageli kasu tüübitud massiivide kasutamisest ja hoolikast mäluhaldusest. Indias, Ameerika Ühendriikides ja Euroopas selliste rakenduste kallal töötavate meeskondade kirjutatud kood peab olema optimeeritud suurte andmemahtude käsitlemiseks.
• Dünaamilise sisuga veebirakendused (nt e-kaubanduse saidid, sotsiaalmeedia platvormid): Need rakendused hõlmavad sageli sagedast objektide loomist ja manipuleerimist. Omaduste juurdepääsumustrite optimeerimine võib oluliselt parandada nende rakenduste reageerimisvõimet, millest saavad kasu kasutajad üle maailma. Kujutage ette Jaapani e-kaubanduse saidi laadimisaegade optimeerimist, et vähendada ostukorvi hülgamiste arvu.
• Mobiilirakendused: Mobiilseadmetel on piiratud ressursid, seega on JavaScripti koodi optimeerimine veelgi olulisem. Tehnikad nagu tarbetu objektide loomise vältimine ja tüübitud massiivide kasutamine võivad aidata vähendada aku tarbimist ja parandada jõudlust. Näiteks Sahara-taguses Aafrikas laialdaselt kasutatav kaardirakendus peab olema jõudluselt hea ka madalama klassi seadmetes, millel on aeglasemad võrguühendused.

Lisaks on globaalsele publikule rakenduste arendamisel oluline arvestada rahvusvahelistumise (i18n) ja lokaliseerimise (l10n) parimate tavadega. Kuigi need on V8 optimeerimisest eraldiseisvad mured, võivad need kaudselt mõjutada jõudlust. Näiteks võivad keerulised stringimanipulatsiooni või kuupäevade vormindamise toimingud olla jõudlusmahukad. Seetõttu võib optimeeritud i18n-teekide kasutamine ja tarbetute toimingute vältimine veelgi parandada teie rakenduse üldist jõudlust.

Kokkuvõte

V8 omaduste juurdepääsumustrite optimeerimise mõistmine on oluline kõrge jõudlusega JavaScripti koodi kirjutamiseks. Järgides selles artiklis kirjeldatud parimaid tavasid, nagu objektide omaduste initsialiseerimine konstruktoris, omaduste lisamine samas järjekorras ja dünaamilise omaduste kustutamise vältimine, saate aidata V8-l oma koodi optimeerida ja parandada oma rakenduste üldist jõudlust. Ärge unustage oma koodi profiilida, et tuvastada kitsaskohad ja rakendada neid tehnikaid strateegiliselt. Jõudluse kasu võib olla märkimisväärne, eriti jõudluskriitilistes rakendustes. Tõhusa JavaScripti kirjutamisega pakute oma globaalsele publikule parema kasutajakogemuse.

Kuna V8 areneb pidevalt, on oluline olla kursis uusimate optimeerimistehnikatega. Konsulteerige regulaarselt V8 blogi ja muude ressurssidega, et hoida oma oskused ajakohased ja tagada, et teie kood kasutab mootori võimalusi täielikult ära.

Nende põhimõtete omaksvõtmisega saavad arendajad üle maailma kaasa aidata kiirematele, tõhusamatele ja reageerimisvõimelisematele veebikogemustele kõigi jaoks.