درخت B همزمان در جاوااسکریپت: نگاهی عمیق به ساختارهای درختی امن برای نخ‌ها

در حوزه توسعه برنامه‌های کاربردی مدرن، به‌ویژه با ظهور محیط‌های جاوااسکریپت سمت سرور مانند Node.js و Deno، نیاز به ساختارهای داده کارآمد و قابل اعتماد اهمیت بالایی پیدا می‌کند. هنگام سروکار داشتن با عملیات همزمان، تضمین یکپارچگی داده و عملکرد به طور همزمان یک چالش بزرگ است. اینجاست که درخت B همزمان (Concurrent B-Tree) وارد عمل می‌شود. این مقاله به بررسی جامع درخت‌های B همزمان پیاده‌سازی شده در جاوااسکریپت می‌پردازد و بر ساختار، مزایا، ملاحظات پیاده‌سازی و کاربردهای عملی آن‌ها تمرکز دارد.

درک درخت‌های B

قبل از پرداختن به پیچیدگی‌های همزمانی، بیایید با درک اصول اولیه درخت‌های B یک پایه محکم ایجاد کنیم. درخت B یک ساختار داده درختی خود-متوازن است که برای بهینه‌سازی عملیات ورودی/خروجی دیسک طراحی شده و آن را به‌ویژه برای نمایه‌سازی پایگاه داده و سیستم‌های فایل مناسب می‌سازد. برخلاف درخت‌های جستجوی دودویی، درخت‌های B می‌توانند چندین فرزند داشته باشند که این امر به طور قابل توجهی ارتفاع درخت را کاهش داده و تعداد دسترسی‌های لازم به دیسک برای یافتن یک کلید خاص را به حداقل می‌رساند. در یک درخت B معمولی:

• هر گره شامل مجموعه‌ای از کلیدها و اشاره‌گرهایی به گره‌های فرزند است.
• تمام گره‌های برگ در یک سطح قرار دارند که زمان دسترسی متعادل را تضمین می‌کند.
• هر گره (به جز ریشه) بین t-1 و 2t-1 کلید دارد، که در آن t حداقل درجه درخت B است.
• گره ریشه می‌تواند بین 1 و 2t-1 کلید داشته باشد.
• کلیدها در یک گره به صورت مرتب ذخیره می‌شوند.

طبیعت متعادل درخت‌های B پیچیدگی زمانی لگاریتمی را برای عملیات جستجو، درج و حذف تضمین می‌کند که آن‌ها را به گزینه‌ای عالی برای مدیریت مجموعه‌های داده بزرگ تبدیل می‌کند. به عنوان مثال، مدیریت موجودی در یک پلتفرم تجارت الکترونیک جهانی را در نظر بگیرید. یک نمایه درخت B امکان بازیابی سریع جزئیات محصول را بر اساس شناسه محصول فراهم می‌کند، حتی با افزایش موجودی به میلیون‌ها قلم کالا.

نیاز به همزمانی

در محیط‌های تک نخی، عملیات درخت B نسبتاً ساده است. با این حال، برنامه‌های مدرن اغلب نیاز به مدیریت همزمان چندین درخواست دارند. به عنوان مثال، یک وب سرور که درخواست‌های متعدد مشتری را به طور همزمان مدیریت می‌کند، به یک ساختار داده نیاز دارد که بتواند عملیات خواندن و نوشتن همزمان را بدون به خطر انداختن یکپارچگی داده تحمل کند. در این سناریوها، استفاده از یک درخت B استاندارد بدون مکانیزم‌های همگام‌سازی مناسب می‌تواند منجر به شرایط رقابتی (race conditions) و خرابی داده شود. سناریوی یک سیستم فروش بلیط آنلاین را در نظر بگیرید که در آن چندین کاربر به طور همزمان در حال تلاش برای رزرو بلیط برای یک رویداد هستند. بدون کنترل همزمانی، ممکن است بلیط‌ها بیش از حد فروخته شوند که منجر به تجربه کاربری ضعیف و ضررهای مالی بالقوه می‌شود.

هدف کنترل همزمانی این است که اطمینان حاصل شود چندین نخ یا فرآیند می‌توانند به طور ایمن و کارآمد به داده‌های مشترک دسترسی داشته و آن‌ها را اصلاح کنند. پیاده‌سازی یک درخت B همزمان شامل افزودن مکانیزم‌هایی برای مدیریت دسترسی همزمان به گره‌های درخت، جلوگیری از ناهماهنگی داده‌ها و حفظ عملکرد کلی سیستم است.

تکنیک‌های کنترل همزمانی

چندین تکنیک را می‌توان برای دستیابی به کنترل همزمانی در درخت‌های B به کار برد. در اینجا برخی از رایج‌ترین رویکردها آورده شده است:

1. قفل‌گذاری (Locking)

قفل‌گذاری یک مکانیزم کنترل همزمانی بنیادی است که دسترسی به منابع مشترک را محدود می‌کند. در زمینه یک درخت B، قفل‌ها می‌توانند در سطوح مختلفی اعمال شوند، مانند کل درخت (قفل‌گذاری درشت‌دانه) یا گره‌های جداگانه (قفل‌گذاری ریزدانه). هنگامی که یک نخ نیاز به اصلاح یک گره دارد، یک قفل بر روی آن گره به دست می‌آورد و از دسترسی سایر نخ‌ها به آن تا زمان آزاد شدن قفل جلوگیری می‌کند.

قفل‌گذاری درشت‌دانه (Coarse-Grained Locking)

قفل‌گذاری درشت‌دانه شامل استفاده از یک قفل واحد برای کل درخت B است. در حالی که پیاده‌سازی آن ساده است، این رویکرد می‌تواند همزمانی را به شدت محدود کند، زیرا در هر زمان فقط یک نخ می‌تواند به درخت دسترسی داشته باشد. این رویکرد شبیه به داشتن تنها یک صندوق پرداخت باز در یک سوپرمارکت بزرگ است - ساده است اما باعث صف‌های طولانی و تأخیر می‌شود.

قفل‌گذاری ریزدانه (Fine-Grained Locking)

از سوی دیگر، قفل‌گذاری ریزدانه شامل استفاده از قفل‌های جداگانه برای هر گره در درخت B است. این امکان را به چندین نخ می‌دهد تا به طور همزمان به بخش‌های مختلف درخت دسترسی داشته باشند و عملکرد کلی را بهبود بخشند. با این حال، قفل‌گذاری ریزدانه پیچیدگی بیشتری در مدیریت قفل‌ها و جلوگیری از بن‌بست (deadlocks) ایجاد می‌کند. تصور کنید هر بخش از یک سوپرمارکت بزرگ صندوق پرداخت خود را داشته باشد - این امکان پردازش بسیار سریع‌تری را فراهم می‌کند اما به مدیریت و هماهنگی بیشتری نیاز دارد.

2. قفل‌های خواندن-نوشتن (Read-Write Locks)

قفل‌های خواندن-نوشتن (که به عنوان قفل‌های مشترک-انحصاری نیز شناخته می‌شوند) بین عملیات خواندن و نوشتن تمایز قائل می‌شوند. چندین نخ می‌توانند به طور همزمان یک قفل خواندن بر روی یک گره به دست آورند، اما تنها یک نخ می‌تواند قفل نوشتن را به دست آورد. این رویکرد از این واقعیت بهره می‌برد که عملیات خواندن ساختار درخت را تغییر نمی‌دهد و امکان همزمانی بیشتر را در مواقعی که عملیات خواندن بیشتر از عملیات نوشتن است، فراهم می‌کند. به عنوان مثال، در یک سیستم کاتالوگ محصولات، خواندن (مرور اطلاعات محصول) بسیار بیشتر از نوشتن (به‌روزرسانی جزئیات محصول) است. قفل‌های خواندن-نوشتن به کاربران متعدد اجازه می‌دهد تا به طور همزمان کاتالوگ را مرور کنند در حالی که هنوز دسترسی انحصاری را هنگام به‌روزرسانی اطلاعات یک محصول تضمین می‌کنند.

3. قفل‌گذاری خوش‌بینانه (Optimistic Locking)

قفل‌گذاری خوش‌بینانه فرض می‌کند که تداخل‌ها نادر هستند. به جای به دست آوردن قفل قبل از دسترسی به یک گره، هر نخ گره را می‌خواند و عملیات خود را انجام می‌دهد. قبل از اعمال تغییرات، نخ بررسی می‌کند که آیا گره در این فاصله توسط نخ دیگری اصلاح شده است یا خیر. این بررسی را می‌توان با مقایسه یک شماره نسخه یا یک مهر زمانی مرتبط با گره انجام داد. اگر تداخلی تشخیص داده شود، نخ عملیات را دوباره امتحان می‌کند. قفل‌گذاری خوش‌بینانه برای سناریوهایی مناسب است که عملیات خواندن به طور قابل توجهی بیشتر از عملیات نوشتن است و تداخل‌ها نادر هستند. در یک سیستم ویرایش اسناد مشترک، قفل‌گذاری خوش‌بینانه می‌تواند به چندین کاربر اجازه دهد تا به طور همزمان سند را ویرایش کنند. اگر دو کاربر به طور همزمان یک بخش را ویرایش کنند، سیستم می‌تواند از یکی از آن‌ها بخواهد که تداخل را به صورت دستی حل کند.

4. تکنیک‌های بدون قفل (Lock-Free)

تکنیک‌های بدون قفل، مانند عملیات مقایسه و تعویض (CAS)، به طور کلی از استفاده از قفل‌ها اجتناب می‌کنند. این تکنیک‌ها بر عملیات اتمی ارائه شده توسط سخت‌افزار زیربنایی تکیه می‌کنند تا اطمینان حاصل شود که عملیات به صورت امن برای نخ انجام می‌شود. الگوریتم‌های بدون قفل می‌توانند عملکرد عالی ارائه دهند، اما پیاده‌سازی صحیح آن‌ها بسیار دشوار است. تصور کنید در حال ساختن یک سازه پیچیده با استفاده از حرکات دقیق و کاملاً زمان‌بندی شده هستید، بدون اینکه هرگز مکث کنید یا از ابزاری برای نگه داشتن قطعات استفاده کنید. این سطح از دقت و هماهنگی برای تکنیک‌های بدون قفل مورد نیاز است.

پیاده‌سازی یک درخت B همزمان در جاوااسکریپت

پیاده‌سازی یک درخت B همزمان در جاوااسکریپت نیازمند توجه دقیق به مکانیزم‌های کنترل همزمانی و ویژگی‌های خاص محیط جاوااسکریپت است. از آنجایی که جاوااسکریپت عمدتاً تک نخی است، موازی‌سازی واقعی به طور مستقیم قابل دستیابی نیست. با این حال، همزمانی را می‌توان با استفاده از عملیات ناهمزمان و تکنیک‌هایی مانند Web Workers شبیه‌سازی کرد.

1. عملیات ناهمزمان

عملیات ناهمزمان به جاوااسکریپت اجازه می‌دهد تا عملیات ورودی/خروجی غیر مسدودکننده و سایر کارهای زمان‌بر را بدون متوقف کردن نخ اصلی انجام دهد. با استفاده از Promiseها و async/await، می‌توانید با در هم آمیختن عملیات، همزمانی را شبیه‌سازی کنید. این امر به‌ویژه در محیط‌های Node.js که کارهای وابسته به ورودی/خروجی رایج هستند، مفید است. سناریویی را در نظر بگیرید که در آن یک وب سرور نیاز به بازیابی داده‌ها از یک پایگاه داده و به‌روزرسانی نمایه درخت B دارد. با انجام این عملیات به صورت ناهمزمان، سرور می‌تواند در حین انتظار برای تکمیل عملیات پایگاه داده به مدیریت سایر درخواست‌ها ادامه دهد.

2. Web Workers

Web Workers راهی برای اجرای کد جاوااسکریپت در نخ‌های جداگانه فراهم می‌کنند که امکان موازی‌سازی واقعی را در مرورگرهای وب فراهم می‌کند. در حالی که Web Workers دسترسی مستقیم به DOM ندارند، می‌توانند کارهای محاسباتی سنگین را در پس‌زمینه بدون مسدود کردن نخ اصلی انجام دهند. برای پیاده‌سازی یک درخت B همزمان با استفاده از Web Workers، باید داده‌های درخت B را سریال‌سازی کرده و آن را بین نخ اصلی و نخ‌های کارگر منتقل کنید. سناریویی را در نظر بگیرید که در آن یک مجموعه داده بزرگ نیاز به پردازش و نمایه‌سازی در یک درخت B دارد. با واگذاری کار نمایه‌سازی به یک Web Worker، نخ اصلی پاسخگو باقی می‌ماند و تجربه کاربری روان‌تری را فراهم می‌کند.

3. پیاده‌سازی قفل‌های خواندن-نوشتن در جاوااسکریپت

از آنجایی که جاوااسکریپت به طور بومی از قفل‌های خواندن-نوشتن پشتیبانی نمی‌کند، می‌توان آنها را با استفاده از Promiseها و یک رویکرد مبتنی بر صف شبیه‌سازی کرد. این شامل نگهداری صف‌های جداگانه برای درخواست‌های خواندن و نوشتن و اطمینان از این است که در هر زمان فقط یک درخواست نوشتن یا چندین درخواست خواندن پردازش می‌شود. در اینجا یک مثال ساده آورده شده است:

class ReadWriteLock {
 constructor() {
 this.readers = [];
 this.writer = null;
 this.queue = [];
 }

 async readLock() {
 return new Promise((resolve) => {
 this.queue.push({
 type: 'read',
 resolve,
 });
 this.processQueue();
 });
 }

 async writeLock() {
 return new Promise((resolve) => {
 this.queue.push({
 type: 'write',
 resolve,
 });
 this.processQueue();
 });
 }

 unlock() {
 if (this.writer) {
 this.writer = null;
 } else {
 this.readers.shift();
 }
 this.processQueue();
 }

 async processQueue() {
 if (this.writer || this.readers.length > 0) {
 return; // Already locked
 }

 if (this.queue.length > 0) {
 const next = this.queue.shift();
 if (next.type === 'read') {
 this.readers.push(next);
 next.resolve();
 this.processQueue(); // Allow multiple readers
 } else if (next.type === 'write') {
 this.writer = next;
 next.resolve();
 }
 }
 }
}

این پیاده‌سازی اولیه نحوه شبیه‌سازی قفل خواندن-نوشتن در جاوااسکریپت را نشان می‌دهد. یک پیاده‌سازی آماده برای تولید به مدیریت خطای قوی‌تر و احتمالاً سیاست‌های انصاف برای جلوگیری از گرسنگی (starvation) نیاز دارد.

مثال: یک پیاده‌سازی ساده از درخت B همزمان

در زیر یک مثال ساده از یک درخت B همزمان در جاوااسکریپت آورده شده است. توجه داشته باشید که این یک نمایش اولیه است و برای استفاده در محیط تولید نیاز به اصلاحات بیشتری دارد.

class BTreeNode {
 constructor(leaf = false) {
 this.keys = [];
 this.children = [];
 this.leaf = leaf;
 }
}

class ConcurrentBTree {
 constructor(t) {
 this.root = new BTreeNode(true);
 this.t = t; // Minimum degree
 this.lock = new ReadWriteLock();
 }

 async insert(key) {
 await this.lock.writeLock();
 try {
 let r = this.root;
 if (r.keys.length === 2 * this.t - 1) {
 let s = new BTreeNode();
 this.root = s;
 s.children[0] = r;
 this.splitChild(s, 0, r);
 this.insertNonFull(s, key);
 } else {
 this.insertNonFull(r, key);
 }
 } finally {
 this.lock.unlock();
 }
 }

 async insertNonFull(x, key) {
 let i = x.keys.length - 1;

 if (x.leaf) {
 while (i >= 0 && key < x.keys[i]) {
 x.keys[i + 1] = x.keys[i];
 i--;
 }
 x.keys[i + 1] = key;
 } else {
 while (i >= 0 && key < x.keys[i]) {
 i--;
 }
 i++;
 await this.lock.readLock(); // Read lock for child
 try {
 if (x.children[i].keys.length === 2 * this.t - 1) {
 this.splitChild(x, i, x.children[i]);
 if (key > x.keys[i]) {
 i++;
 }
 }
 await this.insertNonFull(x.children[i], key);
 } finally {
 this.lock.unlock(); // Unlock after accessing child
 }
 }
 }

 async splitChild(x, i, y) {
 let z = new BTreeNode(y.leaf);
 for (let j = 0; j < this.t - 1; j++) {
 z.keys[j] = y.keys[j + this.t];
 }
 if (!y.leaf) {
 for (let j = 0; j < this.t; j++) {
 z.children[j] = y.children[j + this.t];
 }
 }
 y.keys.length = this.t - 1;
 y.children.length = this.t;

 for (let j = x.keys.length; j >= i + 1; j--) {
 x.keys[j + 1] = x.keys[j];
 }
 x.keys[i] = y.keys[this.t - 1];

 for (let j = x.children.length; j >= i + 2; j--) {
 x.children[j + 1] = x.children[j];
 }
 x.children[i + 1] = z;

 x.keys.length++;
 }

 async search(key) {
 await this.lock.readLock();
 try {
 return this.searchKey(this.root, key);
 } finally {
 this.lock.unlock();
 }
 }

 async searchKey(x, key) {
 let i = 0;
 while (i < x.keys.length && key > x.keys[i]) {
 i++;
 }
 if (i < x.keys.length && key === x.keys[i]) {
 return true;
 }
 if (x.leaf) {
 return false;
 }
 await this.lock.readLock(); // Read lock for child
 try {
 return this.searchKey(x.children[i], key);
 } finally {
 this.lock.unlock(); // Unlock after accessing child
 }
 }
}

این مثال از یک قفل خواندن-نوشتن شبیه‌سازی شده برای محافظت از درخت B در طول عملیات همزمان استفاده می‌کند. متدهای insert و search قبل از دسترسی به گره‌های درخت، قفل‌های مناسب را به دست می‌آورند.

ملاحظات عملکردی

در حالی که کنترل همزمانی برای یکپارچگی داده ضروری است، می‌تواند سربار عملکردی نیز ایجاد کند. مکانیزم‌های قفل‌گذاری، به ویژه، اگر با دقت پیاده‌سازی نشوند، می‌توانند منجر به رقابت و کاهش توان عملیاتی شوند. بنابراین، در هنگام طراحی یک درخت B همزمان، در نظر گرفتن عوامل زیر بسیار مهم است:

• دانه‌بندی قفل (Lock Granularity): قفل‌گذاری ریزدانه به طور کلی همزمانی بهتری نسبت به قفل‌گذاری درشت‌دانه فراهم می‌کند، اما پیچیدگی مدیریت قفل را نیز افزایش می‌دهد.
• استراتژی قفل‌گذاری: قفل‌های خواندن-نوشتن می‌توانند عملکرد را در مواقعی که عملیات خواندن بیشتر از عملیات نوشتن است، بهبود بخشند.
• عملیات ناهمزمان: استفاده از عملیات ناهمزمان می‌تواند به جلوگیری از مسدود شدن نخ اصلی کمک کرده و پاسخگویی کلی را بهبود بخشد.
• Web Workers: واگذاری کارهای محاسباتی سنگین به Web Workers می‌تواند موازی‌سازی واقعی را در مرورگرهای وب فراهم کند.
• بهینه‌سازی حافظه پنهان (Cache): گره‌هایی که به طور مکرر به آنها دسترسی پیدا می‌شود را در حافظه پنهان قرار دهید تا نیاز به کسب قفل کاهش یافته و عملکرد بهبود یابد.

بنچمارک‌گیری برای ارزیابی عملکرد تکنیک‌های مختلف کنترل همزمانی و شناسایی گلوگاه‌های بالقوه ضروری است. ابزارهایی مانند ماژول داخلی perf_hooks در Node.js می‌توانند برای اندازه‌گیری زمان اجرای عملیات مختلف استفاده شوند.

موارد استفاده و کاربردها

درخت‌های B همزمان طیف وسیعی از کاربردها را در حوزه‌های مختلف دارند، از جمله:

• پایگاه‌های داده: درخت‌های B معمولاً برای نمایه‌سازی در پایگاه‌های داده برای سرعت بخشیدن به بازیابی داده‌ها استفاده می‌شوند. درخت‌های B همزمان یکپارچگی داده و عملکرد را در سیستم‌های پایگاه داده چندکاربره تضمین می‌کنند. یک سیستم پایگاه داده توزیع‌شده را در نظر بگیرید که در آن چندین سرور نیاز به دسترسی و اصلاح یک نمایه دارند. یک درخت B همزمان تضمین می‌کند که نمایه در تمام سرورها سازگار باقی بماند.
• سیستم‌های فایل: درخت‌های B می‌توانند برای سازماندهی فراداده‌های سیستم فایل مانند نام فایل‌ها، اندازه‌ها و مکان‌ها استفاده شوند. درخت‌های B همزمان به چندین فرآیند امکان دسترسی و اصلاح همزمان سیستم فایل را بدون خرابی داده می‌دهند.
• موتورهای جستجو: درخت‌های B می‌توانند برای نمایه‌سازی صفحات وب برای نتایج جستجوی سریع استفاده شوند. درخت‌های B همزمان به چندین کاربر اجازه می‌دهند تا به طور همزمان جستجوها را بدون تأثیر بر عملکرد انجام دهند. یک موتور جستجوی بزرگ را تصور کنید که میلیون‌ها پرس‌وجو در ثانیه را مدیریت می‌کند. یک نمایه درخت B همزمان تضمین می‌کند که نتایج جستجو به سرعت و با دقت بازگردانده می‌شوند.
• سیستم‌های بلادرنگ (Real-Time): در سیستم‌های بلادرنگ، داده‌ها باید به سرعت و با اطمینان قابل دسترسی و به‌روزرسانی باشند. درخت‌های B همزمان یک ساختار داده قوی و کارآمد برای مدیریت داده‌های بلادرنگ فراهم می‌کنند. به عنوان مثال، در یک سیستم معاملات بورس، می‌توان از یک درخت B همزمان برای ذخیره و بازیابی قیمت سهام به صورت بلادرنگ استفاده کرد.

نتیجه‌گیری

پیاده‌سازی یک درخت B همزمان در جاوااسکریپت هم چالش‌ها و هم فرصت‌هایی را به همراه دارد. با در نظر گرفتن دقیق مکانیزم‌های کنترل همزمانی، پیامدهای عملکردی و ویژگی‌های خاص محیط جاوااسکریپت، می‌توانید یک ساختار داده قوی و کارآمد ایجاد کنید که پاسخگوی نیازهای برنامه‌های مدرن و چند نخی باشد. در حالی که طبیعت تک نخی جاوااسکریپت نیازمند رویکردهای خلاقانه مانند عملیات ناهمزمان و Web Workers برای شبیه‌سازی همزمانی است، مزایای یک درخت B همزمان که به خوبی پیاده‌سازی شده باشد از نظر یکپارچگی داده و عملکرد غیرقابل انکار است. با ادامه تکامل جاوااسکریپت و گسترش دامنه آن به حوزه‌های سمت سرور و سایر حوزه‌های حساس به عملکرد، اهمیت درک و پیاده‌سازی ساختارهای داده همزمان مانند درخت B همچنان رو به افزایش خواهد بود.

مفاهیم مورد بحث در این مقاله در زبان‌های برنامه‌نویسی و سیستم‌های مختلف قابل اعمال هستند. چه در حال ساخت یک سیستم پایگاه داده با عملکرد بالا، یک برنامه بلادرنگ یا یک موتور جستجوی توزیع‌شده باشید، درک اصول درخت‌های B همزمان در تضمین قابلیت اطمینان و مقیاس‌پذیری برنامه‌های شما ارزشمند خواهد بود.