هماهنگ‌سازی Async Generator در جاوا اسکریپت: همگام‌سازی استریم‌ها

عملیات ناهمگام، اساس توسعه مدرن جاوا اسکریپت است، به‌ویژه هنگام کار با ورودی/خروجی (I/O)، درخواست‌های شبکه یا محاسبات زمان‌بر. Async Generatorها که در ES2018 معرفی شدند، روشی قدرتمند و زیبا برای مدیریت استریم‌های داده ناهمگام فراهم می‌کنند. این مقاله به بررسی تکنیک‌های پیشرفته برای هماهنگ‌سازی چندین Async Generator به‌منظور دستیابی به پردازش همگام استریم‌ها می‌پردازد که باعث افزایش عملکرد و قابلیت مدیریت در گردش‌کارهای پیچیده ناهمگام می‌شود.

درک Async Generatorها

پیش از پرداختن به هماهنگ‌سازی، بیایید به سرعت Async Generatorها را مرور کنیم. آن‌ها توابعی هستند که می‌توانند اجرا را متوقف کرده و مقادیر ناهمگام را بازگردانند (yield) و امکان ایجاد تکرارکننده‌های ناهمگام (asynchronous iterators) را فراهم می‌کنند.

در اینجا یک مثال ساده آورده شده است:

            
async function* numberGenerator(limit) {
  for (let i = 0; i < limit; i++) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100)); // Simulate async operation
    yield i;
  }
}

(async () => {
  for await (const number of numberGenerator(5)) {
    console.log(number);
  }
})();

            

              
                Copy
              
            
          

این کد یک Async Generator به نام `numberGenerator` را تعریف می‌کند که اعداد از 0 تا `limit` را با تأخیر 100 میلی‌ثانیه بازمی‌گرداند. حلقه `for await...of` به صورت ناهمگام روی مقادیر تولید شده تکرار می‌شود.

چرا Async Generatorها را هماهنگ کنیم؟

در بسیاری از سناریوهای واقعی، ممکن است نیاز به پردازش همزمان داده‌ها از چندین منبع ناهمگام یا همگام‌سازی مصرف داده‌ها از استریم‌های مختلف داشته باشید. برای مثال:

• تجمیع داده‌ها: دریافت داده‌ها از چندین API و ترکیب نتایج در یک استریم واحد.
• پردازش موازی: توزیع وظایف محاسباتی سنگین بین چندین worker و تجمیع نتایج.
• محدودیت نرخ (Rate Limiting): اطمینان از اینکه درخواست‌های API در چارچوب محدودیت‌های نرخ تعیین‌شده انجام می‌شوند.
• خطوط لوله تبدیل داده: پردازش داده‌ها از طریق یک سری تبدیلات ناهمگام.
• همگام‌سازی داده‌های بلادرنگ: ادغام فیدهای داده بلادرنگ از منابع مختلف.

هماهنگ‌سازی Async Generatorها به شما امکان می‌دهد تا خطوط لوله (pipelines) ناهمگام قوی و کارآمدی برای این موارد و کاربردهای دیگر بسازید.

تکنیک‌های هماهنگ‌سازی Async Generator

چندین تکنیک برای هماهنگ‌سازی Async Generatorها وجود دارد که هر کدام نقاط قوت و ضعف خود را دارند.

۱. پردازش ترتیبی

ساده‌ترین رویکرد، پردازش ترتیبی Async Generatorها است. این کار شامل تکرار کامل روی یک ژنراتور پیش از رفتن به سراغ ژنراتور بعدی است.

مثال:

            
async function* generator1(limit) {
  for (let i = 0; i < limit; i++) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 50));
    yield `Generator 1: ${i}`;
  }
}

async function* generator2(limit) {
  for (let i = 0; i < limit; i++) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100));
    yield `Generator 2: ${i}`;
  }
}

async function processSequentially() {
  for await (const value of generator1(3)) {
    console.log(value);
  }
  for await (const value of generator2(2)) {
    console.log(value);
  }
}

processSequentially();

            

              
                Copy
              
            
          

مزایا: درک و پیاده‌سازی آن آسان است. ترتیب اجرا را حفظ می‌کند.

معایب: اگر ژنراتورها مستقل باشند و بتوان آن‌ها را به صورت همزمان پردازش کرد، می‌تواند ناکارآمد باشد.

۲. پردازش موازی با Promise.all

برای Async Generatorهای مستقل، می‌توانید از `Promise.all` برای پردازش موازی آن‌ها و تجمیع نتایجشان استفاده کنید.

مثال:

            
async function* generator1(limit) {
  for (let i = 0; i < limit; i++) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 50));
    yield `Generator 1: ${i}`;
  }
}

async function* generator2(limit) {
  for (let i = 0; i < limit; i++) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100));
    yield `Generator 2: ${i}`;
  }
}

async function processInParallel() {
  const results = await Promise.all([
    ...generator1(3),
    ...generator2(2),
  ]);
  results.forEach(result => console.log(result));
}

processInParallel();

            

              
                Copy
              
            
          

مزایا: به موازات‌سازی دست می‌یابد و به‌طور بالقوه عملکرد را بهبود می‌بخشد.

معایب: نیازمند جمع‌آوری تمام مقادیر از ژنراتورها در یک آرایه قبل از پردازش است. به دلیل محدودیت‌های حافظه برای استریم‌های نامتناهی یا بسیار بزرگ مناسب نیست. مزایای استریمینگ ناهمگام را از دست می‌دهد.

۳. مصرف همزمان با Promise.race و صف اشتراکی

یک رویکرد پیچیده‌تر شامل استفاده از `Promise.race` و یک صف اشتراکی برای مصرف همزمان مقادیر از چندین Async Generator است. این به شما امکان می‌دهد تا مقادیر را به محض در دسترس قرار گرفتن پردازش کنید، بدون اینکه منتظر بمانید تا همه ژنراتورها کامل شوند.

مثال:

            
class SharedQueue {
  constructor() {
    this.queue = [];
    this.resolvers = [];
  }

  enqueue(item) {
    if (this.resolvers.length > 0) {
      const resolver = this.resolvers.shift();
      resolver(item);
    } else {
      this.queue.push(item);
    }
  }

  dequeue() {
    return new Promise(resolve => {
      if (this.queue.length > 0) {
        resolve(this.queue.shift());
      } else {
        this.resolvers.push(resolve);
      }
    });
  }
}

async function* generator1(limit, queue) {
  for (let i = 0; i < limit; i++) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 50));
    queue.enqueue(`Generator 1: ${i}`);
  }
  queue.enqueue(null); // Signal completion
}

async function* generator2(limit, queue) {
  for (let i = 0; i < limit; i++) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100));
    queue.enqueue(`Generator 2: ${i}`);
  }
  queue.enqueue(null); // Signal completion
}

async function processConcurrently() {
  const queue = new SharedQueue();
  const gen1 = generator1(3, queue);
  const gen2 = generator2(2, queue);

  let completedGenerators = 0;
  const totalGenerators = 2;

  while (completedGenerators < totalGenerators) {
    const value = await queue.dequeue();
    if (value === null) {
      completedGenerators++;
    } else {
      console.log(value);
    }
  }
}

processConcurrently();

            

              
                Copy
              
            
          

در این مثال، `SharedQueue` به عنوان یک بافر بین ژنراتورها و مصرف‌کننده عمل می‌کند. هر ژنراتور مقادیر خود را در صف قرار می‌دهد و مصرف‌کننده آن‌ها را به صورت همزمان از صف خارج کرده و پردازش می‌کند. مقدار `null` به عنوان سیگنالی برای نشان دادن تکمیل یک ژنراتور استفاده می‌شود. این تکنیک به‌ویژه زمانی مفید است که ژنراتورها با نرخ‌های متفاوتی داده تولید می‌کنند.

مزایا: مصرف همزمان مقادیر از چندین ژنراتور را امکان‌پذیر می‌کند. برای استریم‌هایی با طول نامشخص مناسب است. داده‌ها را به محض در دسترس قرار گرفتن پردازش می‌کند.

معایب: پیاده‌سازی آن پیچیده‌تر از پردازش ترتیبی یا `Promise.all` است. نیازمند مدیریت دقیق سیگنال‌های تکمیل است.

۴. استفاده مستقیم از Async Iteratorها با فشار معکوس (Backpressure)

روش‌های قبلی شامل استفاده مستقیم از async generatorها بودند. ما همچنین می‌توانیم تکرارکننده‌های ناهمگام سفارشی ایجاد کرده و فشار معکوس (backpressure) را پیاده‌سازی کنیم. فشار معکوس تکنیکی برای جلوگیری از این است که یک تولیدکننده سریع داده، یک مصرف‌کننده کند داده را تحت فشار قرار دهد.

            
class MyAsyncIterator {
  constructor(data) {
    this.data = data;
    this.index = 0;
  }

  async next() {
    if (this.index < this.data.length) {
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 50));
      return { value: this.data[this.index++], done: false };
    } else {
      return { value: undefined, done: true };
    }
  }

  [Symbol.asyncIterator]() {
    return this;
  }
}

async function* generatorFromIterator(iterator) {
  let result = await iterator.next();
  while (!result.done) {
    yield result.value;
    result = await iterator.next();
  }
}

async function processIterator() {
  const data = [1, 2, 3, 4, 5];
  const iterator = new MyAsyncIterator(data);
  for await (const value of generatorFromIterator(iterator)) {
    console.log(value);
  }
}

processIterator();

            

              
                Copy
              
            
          

در این مثال، `MyAsyncIterator` پروتکل تکرارکننده ناهمگام را پیاده‌سازی می‌کند. متد `next()` یک عملیات ناهمگام را شبیه‌سازی می‌کند. فشار معکوس را می‌توان با متوقف کردن فراخوانی‌های `next()` بر اساس توانایی مصرف‌کننده در پردازش داده‌ها پیاده‌سازی کرد.

۵. افزونه‌های واکنشی (RxJS) و Observableها

افزونه‌های واکنشی (RxJS) یک کتابخانه قدرتمند برای ساخت برنامه‌های ناهمگام و مبتنی بر رویداد با استفاده از دنباله‌های قابل مشاهده (observable sequences) است. این کتابخانه مجموعه غنی از اپراتورها برای تبدیل، فیلتر کردن، ترکیب و مدیریت استریم‌های داده ناهمگام فراهم می‌کند. RxJS به خوبی با async generatorها کار می‌کند تا امکان تبدیل‌های پیچیده استریم را فراهم کند.

مثال:

            
import { from, interval } from 'rxjs';
import { map, merge, take } from 'rxjs/operators';

async function* generator1(limit) {
  for (let i = 0; i < limit; i++) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 50));
    yield `Generator 1: ${i}`;
  }
}

async function* generator2(limit) {
  for (let i = 0; i < limit; i++) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100));
    yield `Generator 2: ${i}`;
  }
}

async function processWithRxJS() {
  const observable1 = from(generator1(3));
  const observable2 = from(generator2(2));

  observable1.pipe(
    merge(observable2),
    map(value => `Processed: ${value}`),
  ).subscribe(value => console.log(value));
}

processWithRxJS();

            

              
                Copy
              
            
          

در این مثال، `from` ژنراتورهای ناهمگام را به Observable تبدیل می‌کند. اپراتور `merge` دو استریم را با هم ترکیب می‌کند و اپراتور `map` مقادیر را تبدیل می‌کند. RxJS مکانیزم‌های داخلی برای فشار معکوس، مدیریت خطا و مدیریت همزمانی فراهم می‌کند.

مزایا: مجموعه جامعی از ابزارها برای مدیریت استریم‌های ناهمگام فراهم می‌کند. از فشار معکوس، مدیریت خطا و مدیریت همزمانی پشتیبانی می‌کند. گردش‌کارهای پیچیده ناهمگام را ساده می‌کند.

معایب: نیازمند یادگیری API کتابخانه RxJS است. ممکن است برای سناریوهای ساده بیش از حد پیچیده باشد.

مدیریت خطا

مدیریت خطا هنگام کار با عملیات ناهمگام بسیار حیاتی است. هنگام هماهنگ‌سازی Async Generatorها، باید اطمینان حاصل کنید که خطاها به درستی گرفته و منتقل می‌شوند تا از استثناهای مدیریت‌نشده جلوگیری کرده و پایداری برنامه خود را تضمین کنید.

در اینجا چند استراتژی برای مدیریت خطا آورده شده است:

• بلوک‌های Try-Catch: کدی که مقادیر را از Async Generatorها مصرف می‌کند را در بلوک‌های try-catch قرار دهید تا هرگونه استثنای احتمالی را بگیرید.
• مدیریت خطا در ژنراتور: مدیریت خطا را در خود Async Generator پیاده‌سازی کنید تا خطاهایی که در حین تولید داده رخ می‌دهند را مدیریت کنید. از بلوک‌های `try...finally` برای اطمینان از پاکسازی مناسب، حتی در صورت بروز خطا، استفاده کنید.
• مدیریت Rejection در Promiseها: هنگام استفاده از `Promise.all` یا `Promise.race`، رد شدن (rejection) پرامیس‌ها را مدیریت کنید تا از رد شدن‌های مدیریت‌نشده جلوگیری شود.
• مدیریت خطا در RxJS: از اپراتورهای مدیریت خطای RxJS مانند `catchError` برای مدیریت خطاهای موجود در استریم‌های observable استفاده کنید.

مثال (Try-Catch):

            
async function* generatorWithError(limit) {
  for (let i = 0; i < limit; i++) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 50));
    if (i === 2) {
      throw new Error('Simulated error');
    }
    yield `Generator: ${i}`;
  }
}

async function processWithErrorHandling() {
  try {
    for await (const value of generatorWithError(5)) {
      console.log(value);
    }
  } catch (error) {
    console.error(`Error: ${error.message}`);
  }
}

processWithErrorHandling();

            

              
                Copy
              
            
          

استراتژی‌های فشار معکوس (Backpressure)

فشار معکوس (Backpressure) مکانیزمی برای جلوگیری از این است که یک تولیدکننده سریع داده، یک مصرف‌کننده کند داده را تحت فشار قرار دهد. این به مصرف‌کننده اجازه می‌دهد تا به تولیدکننده سیگنال دهد که آماده دریافت داده‌های بیشتر نیست و به تولیدکننده این امکان را می‌دهد که سرعت خود را کاهش داده یا داده‌ها را تا زمان آماده شدن مصرف‌کننده بافر کند.

در اینجا چند استراتژی رایج فشار معکوس آورده شده است:

• بافرینگ (Buffering): تولیدکننده داده‌ها را تا زمانی که مصرف‌کننده آماده دریافت آن‌ها شود، بافر می‌کند. این کار را می‌توان با استفاده از یک صف یا ساختار داده دیگر پیاده‌سازی کرد. با این حال، بافرینگ می‌تواند در صورت بزرگ شدن بیش از حد بافر، منجر به مشکلات حافظه شود.
• حذف کردن (Dropping): تولیدکننده در صورتی که مصرف‌کننده آماده دریافت داده نباشد، داده‌ها را حذف می‌کند. این می‌تواند برای استریم‌های داده بلادرنگ که از دست دادن برخی داده‌ها قابل قبول است، مفید باشد.
• کاهش نرخ (Throttling): تولیدکننده نرخ داده خود را کاهش می‌دهد تا با نرخ پردازش مصرف‌کننده مطابقت داشته باشد.
• سیگنال‌دهی (Signaling): مصرف‌کننده زمانی که آماده دریافت داده‌های بیشتر است، به تولیدکننده سیگنال می‌دهد. این کار را می‌توان با استفاده از یک callback یا promise پیاده‌سازی کرد.

کتابخانه RxJS با استفاده از اپراتورهایی مانند `throttleTime`، `debounceTime` و `sample` پشتیبانی داخلی از فشار معکوس را فراهم می‌کند. این اپراتورها به شما امکان می‌دهند نرخ انتشار داده از یک استریم observable را کنترل کنید.

مثال‌های عملی و موارد استفاده

بیایید چند مثال عملی از نحوه استفاده از هماهنگ‌سازی Async Generator در سناریوهای واقعی را بررسی کنیم.

۱. تجمیع داده‌ها از چندین API

تصور کنید نیاز دارید داده‌ها را از چندین API دریافت کرده و نتایج را در یک استریم واحد ترکیب کنید. هر API ممکن است زمان پاسخ‌دهی و فرمت داده متفاوتی داشته باشد. می‌توان از Async Generatorها برای دریافت همزمان داده از هر API استفاده کرد و نتایج را با استفاده از `Promise.race` و یک صف اشتراکی یا با استفاده از اپراتور `merge` در RxJS در یک استریم واحد ادغام کرد.

۲. همگام‌سازی داده‌های بلادرنگ

سناریویی را در نظر بگیرید که در آن نیاز به همگام‌سازی فیدهای داده بلادرنگ از منابع مختلف، مانند قیمت سهام یا داده‌های سنسورها، دارید. می‌توان از Async Generatorها برای مصرف داده از هر فید استفاده کرد و داده‌ها را با استفاده از یک مهر زمانی (timestamp) مشترک یا مکانیزم همگام‌سازی دیگر، همگام کرد. RxJS اپراتورهایی مانند `combineLatest` و `zip` را فراهم می‌کند که می‌توانند برای ترکیب استریم‌های داده بر اساس معیارهای مختلف استفاده شوند.

۳. خطوط لوله (Pipeline) تبدیل داده

می‌توان از Async Generatorها برای ساخت خطوط لوله تبدیل داده استفاده کرد که در آن داده‌ها از طریق یک سری تبدیلات ناهمگام پردازش می‌شوند. هر تبدیل می‌تواند به عنوان یک Async Generator پیاده‌سازی شود و ژنراتورها می‌توانند برای تشکیل یک خط لوله به یکدیگر زنجیر شوند. RxJS طیف گسترده‌ای از اپراتورها برای تبدیل، فیلتر کردن و دستکاری استریم‌های داده فراهم می‌کند که ساخت خطوط لوله پیچیده تبدیل داده را آسان می‌سازد.

۴. پردازش پس‌زمینه با Workerها

در Node.js، می‌توانید از worker threadها برای انتقال وظایف محاسباتی سنگین به رشته‌های جداگانه استفاده کنید و از مسدود شدن رشته اصلی جلوگیری کنید. می‌توان از Async Generatorها برای توزیع وظایف به worker threadها و جمع‌آوری نتایج استفاده کرد. APIهای `SharedArrayBuffer` و `Atomics` می‌توانند برای به اشتراک‌گذاری کارآمد داده بین رشته اصلی و worker threadها استفاده شوند. این تنظیمات به شما امکان می‌دهد تا از قدرت پردازنده‌های چند هسته‌ای برای بهبود عملکرد برنامه خود بهره ببرید. این می‌تواند شامل مواردی مانند پردازش پیچیده تصویر، پردازش داده‌های بزرگ یا وظایف یادگیری ماشین باشد.

ملاحظات Node.js

هنگام کار با Async Generatorها در Node.js، موارد زیر را در نظر بگیرید:

• حلقه رویداد (Event Loop): به حلقه رویداد Node.js توجه داشته باشید. از مسدود کردن حلقه رویداد با عملیات همگام طولانی‌مدت خودداری کنید. از عملیات ناهمگام و Async Generatorها برای پاسخگو نگه داشتن حلقه رویداد استفاده کنید.
• Streams API: ای‌پی‌آی استریم‌های Node.js روشی قدرتمند برای مدیریت کارآمد حجم زیادی از داده‌ها فراهم می‌کند. استفاده از استریم‌ها را در کنار Async Generatorها برای پردازش داده به صورت جریانی در نظر بگیرید.
• Worker Threads: از worker threadها برای انتقال وظایف سنگین پردازشی به رشته‌های جداگانه استفاده کنید. این کار می‌تواند عملکرد برنامه شما را به طور قابل توجهی بهبود بخشد.
• ماژول Cluster: ماژول cluster به شما امکان می‌دهد چندین نمونه از برنامه Node.js خود را ایجاد کنید و از پردازنده‌های چند هسته‌ای بهره ببرید. این کار می‌تواند مقیاس‌پذیری و عملکرد برنامه شما را بهبود بخشد.

نتیجه‌گیری

هماهنگ‌سازی Async Generatorهای جاوا اسکریپت یک تکنیک قدرتمند برای ساخت گردش‌کارهای ناهمگام کارآمد و قابل مدیریت است. با درک تکنیک‌های مختلف هماهنگ‌سازی و استراتژی‌های مدیریت خطا، می‌توانید برنامه‌های قوی بسازید که قادر به مدیریت استریم‌های داده ناهمگام پیچیده باشند. چه در حال تجمیع داده‌ها از چندین API باشید، چه در حال همگام‌سازی فیدهای داده بلادرنگ یا ساخت خطوط لوله تبدیل داده، Async Generatorها راه‌حلی همه‌کاره و زیبا برای برنامه‌نویسی ناهمگام ارائه می‌دهند.

به یاد داشته باشید که تکنیک هماهنگ‌سازی را انتخاب کنید که به بهترین وجه با نیازهای خاص شما مطابقت دارد و با دقت مدیریت خطا و فشار معکوس را برای اطمینان از پایداری و عملکرد برنامه خود در نظر بگیرید. کتابخانه‌هایی مانند RxJS می‌توانند سناریوهای پیچیده را به شدت ساده کنند و ابزارهای قدرتمندی برای مدیریت استریم‌های داده ناهمگام ارائه دهند.

همچنان که برنامه‌نویسی ناهمگام به تکامل خود ادامه می‌دهد، تسلط بر Async Generatorها و تکنیک‌های هماهنگ‌سازی آن‌ها یک مهارت ارزشمند برای توسعه‌دهندگان جاوا اسکریپت خواهد بود.