پردازش جریان در جاوا اسکریپت: تسلط بر الگوهای Async Iterator

در توسعه وب و سمت سرور مدرن، مدیریت مجموعه‌داده‌های بزرگ و جریان‌های داده بلادرنگ یک چالش رایج است. جاوا اسکریپت ابزارهای قدرتمندی برای پردازش جریان فراهم می‌کند و تکرارگرهای ناهمزمان (async iterators) به عنوان یک الگوی حیاتی برای مدیریت کارآمد جریان‌های داده ناهمزمان ظهور کرده‌اند. این پست وبلاگ به بررسی عمیق الگوهای تکرارگر ناهمزمان در جاوا اسکریپت می‌پردازد و مزایا، پیاده‌سازی و کاربردهای عملی آن‌ها را کاوش می‌کند.

Async Iterator ها چه هستند؟

تکرارگرهای ناهمزمان افزونه‌ای بر پروتکل استاندارد تکرارگر جاوا اسکریپت هستند که برای کار با منابع داده ناهمزمان طراحی شده‌اند. برخلاف تکرارگرهای معمولی که مقادیر را به صورت همزمان برمی‌گردانند، تکرارگرهای ناهمزمان Promise هایی را برمی‌گردانند که با مقدار بعدی در توالی resolve می‌شوند. این طبیعت ناهمزمان آن‌ها را برای مدیریت داده‌هایی که در طول زمان می‌رسند، مانند درخواست‌های شبکه، خواندن فایل‌ها یا پرس‌وجوهای پایگاه داده، ایده‌آل می‌سازد.

مفاهیم کلیدی:

• Async Iterable (تکرارپذیر ناهمزمان): یک شیء که متدی به نام `Symbol.asyncIterator` دارد که یک تکرارگر ناهمزمان را برمی‌گرداند.
• Async Iterator (تکرارگر ناهمزمان): یک شیء که متد `next()` را تعریف می‌کند، که یک Promise را برمی‌گرداند که به یک شیء با ویژگی‌های `value` و `done` resolve می‌شود، مشابه تکرارگرهای معمولی.
• حلقه `for await...of`: یک ساختار زبانی که تکرار روی تکرارپذیرهای ناهمزمان را ساده می‌کند.

چرا از Async Iterator ها برای پردازش جریان استفاده کنیم؟

تکرارگرهای ناهمزمان مزایای متعددی برای پردازش جریان در جاوا اسکریپت ارائه می‌دهند:

• بهینگی حافظه: پردازش داده‌ها به صورت تکه تکه به جای بارگذاری کل مجموعه داده در حافظه به یکباره.
• پاسخگویی: جلوگیری از مسدود شدن رشته اصلی با مدیریت ناهمزمان داده‌ها.
• ترکیب‌پذیری: زنجیر کردن چندین عملیات ناهمزمان به یکدیگر برای ایجاد پایپ‌لاین‌های داده پیچیده.
• مدیریت خطا: پیاده‌سازی مکانیزم‌های قوی مدیریت خطا برای عملیات ناهمزمان.
• مدیریت فشار معکوس (Backpressure): کنترل نرخ مصرف داده برای جلوگیری از سرریز شدن مصرف‌کننده.

ایجاد Async Iterator ها

چندین راه برای ایجاد تکرارگرهای ناهمزمان در جاوا اسکریپت وجود دارد:

۱. پیاده‌سازی دستی پروتکل Async Iterator

این کار شامل تعریف یک شیء با متد `Symbol.asyncIterator` است که یک شیء با متد `next()` را برمی‌گرداند. متد `next()` باید یک Promise را برگرداند که با مقدار بعدی در توالی resolve شود، یا یک Promise که با `{ value: undefined, done: true }` در زمان تکمیل توالی resolve شود.

class Counter {
 constructor(limit) {
 this.limit = limit;
 this.count = 0;
 }

 async *[Symbol.asyncIterator]() {
 while (this.count < this.limit) {
 await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500)); // شبیه‌سازی تأخیر ناهمزمان
 yield this.count++;
 }
 }
}

async function main() {
 const counter = new Counter(5);
 for await (const value of counter) {
 console.log(value); // خروجی: 0, 1, 2, 3, 4 (با تأخیر 500 میلی‌ثانیه بین هر مقدار)
 }
 console.log("Done!");
}

main();

۲. استفاده از توابع مولد ناهمزمان (Async Generator Functions)

توابع مولد ناهمزمان یک سینتکس مختصرتر برای ایجاد تکرارگرهای ناهمزمان فراهم می‌کنند. آن‌ها با استفاده از سینتکس `async function*` تعریف می‌شوند و از کلمه کلیدی `yield` برای تولید مقادیر به صورت ناهمزمان استفاده می‌کنند.

async function* generateSequence(start, end) {
 for (let i = start; i <= end; i++) {
 await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500)); // شبیه‌سازی تأخیر ناهمزمان
 yield i;
 }
}

async function main() {
 const sequence = generateSequence(1, 3);
 for await (const value of sequence) {
 console.log(value); // خروجی: 1, 2, 3 (با تأخیر 500 میلی‌ثانیه بین هر مقدار)
 }
 console.log("Done!");
}

main();

۳. تبدیل Async Iterable های موجود

شما می‌توانید تکرارپذیرهای ناهمزمان موجود را با استفاده از توابعی مانند `map`، `filter` و `reduce` تبدیل کنید. این توابع را می‌توان با استفاده از توابع مولد ناهمزمان پیاده‌سازی کرد تا تکرارپذیرهای ناهمزمان جدیدی ایجاد شوند که داده‌های موجود در تکرارپذیر اصلی را پردازش می‌کنند.

async function* map(iterable, transform) {
 for await (const value of iterable) {
 yield await transform(value);
 }
}

async function* filter(iterable, predicate) {
 for await (const value of iterable) {
 if (await predicate(value)) {
 yield value;
 }
 }
}

async function main() {
 async function* numbers() {
 yield 1;
 yield 2;
 yield 3;
 }

 const doubled = map(numbers(), async (x) => x * 2);
 const even = filter(doubled, async (x) => x % 2 === 0);

 for await (const value of even) {
 console.log(value); // خروجی: 2, 4, 6
 }
 console.log("Done!");
}

main();

الگوهای رایج Async Iterator

چندین الگوی رایج از قدرت تکرارگرهای ناهمزمان برای پردازش کارآمد جریان بهره می‌برند:

۱. بافرینگ (Buffering)

بافرینگ شامل جمع‌آوری چندین مقدار از یک تکرارپذیر ناهمزمان در یک بافر قبل از پردازش آنهاست. این کار می‌تواند با کاهش تعداد عملیات ناهمزمان، عملکرد را بهبود بخشد.

async function* buffer(iterable, bufferSize) {
 let buffer = [];
 for await (const value of iterable) {
 buffer.push(value);
 if (buffer.length === bufferSize) {
 yield buffer;
 buffer = [];
 }
 }
 if (buffer.length > 0) {
 yield buffer;
 }
}

async function main() {
 async function* numbers() {
 yield 1;
 yield 2;
 yield 3;
 yield 4;
 yield 5;
 }

 const buffered = buffer(numbers(), 2);

 for await (const value of buffered) {
 console.log(value); // خروجی: [1, 2], [3, 4], [5]
 }
 console.log("Done!");
}

main();

۲. تعدیل (Throttling)

تعدیل نرخ پردازش مقادیر از یک تکرارپذیر ناهمزمان را محدود می‌کند. این کار می‌تواند از سرریز شدن مصرف‌کننده جلوگیری کرده و پایداری کلی سیستم را بهبود بخشد.

async function* throttle(iterable, delay) {
 for await (const value of iterable) {
 yield value;
 await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay));
 }
}

async function main() {
 async function* numbers() {
 yield 1;
 yield 2;
 yield 3;
 yield 4;
 yield 5;
 }

 const throttled = throttle(numbers(), 1000); // تأخیر 1 ثانیه

 for await (const value of throttled) {
 console.log(value); // خروجی: 1, 2, 3, 4, 5 (با تأخیر 1 ثانیه بین هر مقدار)
 }
 console.log("Done!");
}

main();

۳. دفع لرزش (Debouncing)

دفع لرزش تضمین می‌کند که یک مقدار تنها پس از یک دوره عدم فعالیت پردازش شود. این برای سناریوهایی که می‌خواهید از پردازش مقادیر میانی اجتناب کنید، مانند مدیریت ورودی کاربر در یک کادر جستجو، مفید است.

async function* debounce(iterable, delay) {
 let timeoutId;
 let lastValue;
 for await (const value of iterable) {
 lastValue = value;
 clearTimeout(timeoutId);
 timeoutId = setTimeout(() => {
 yield lastValue;
 }, delay);
 }
 if (timeoutId) {
 clearTimeout(timeoutId);
 yield lastValue; // پردازش آخرین مقدار
 }
}

async function main() {
 async function* input() {
 yield 'a';
 await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 200));
 yield 'ab';
 await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100));
 yield 'abc';
 await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500));
 yield 'abcd';
 }

 const debounced = debounce(input(), 300);

 for await (const value of debounced) {
 console.log(value); // خروجی: abcd
 }
 console.log("Done!");
}

main();

۴. مدیریت خطا

مدیریت خطای قوی برای پردازش جریان ضروری است. تکرارگرهای ناهمزمان به شما امکان می‌دهند خطاهایی را که در طول عملیات ناهمزمان رخ می‌دهند، گرفته و مدیریت کنید.

async function* processData(iterable) {
 for await (const value of iterable) {
 try {
 // شبیه‌سازی خطای احتمالی در حین پردازش
 if (value === 3) {
 throw new Error("Processing error!");
 }
 yield value * 2;
 } catch (error) {
 console.error("Error processing value:", value, error);
 yield null; // یا مدیریت خطا به روش دیگر
 }
 }
}

async function main() {
 async function* numbers() {
 yield 1;
 yield 2;
 yield 3;
 yield 4;
 yield 5;
 }

 const processed = processData(numbers());

 for await (const value of processed) {
 console.log(value); // خروجی: 2, 4, null, 8, 10
 }
 console.log("Done!");
}

main();

کاربردهای دنیای واقعی

الگوهای تکرارگر ناهمزمان در سناریوهای مختلف دنیای واقعی ارزشمند هستند:

• فیدهای داده بلادرنگ: پردازش داده‌های بازار بورس، خوانش‌های سنسور، یا جریان‌های رسانه‌های اجتماعی.
• پردازش فایل‌های بزرگ: خواندن و پردازش فایل‌های بزرگ به صورت تکه تکه بدون بارگذاری کل فایل در حافظه. برای مثال، تحلیل فایل‌های لاگ از یک وب‌سرور واقع در فرانکفورت، آلمان.
• پرس‌وجوهای پایگاه داده: استریم کردن نتایج از پرس‌وجوهای پایگاه داده، به ویژه برای مجموعه‌داده‌های بزرگ یا پرس‌وجوهای طولانی‌مدت. تصور کنید تراکنش‌های مالی را از یک پایگاه داده در توکیو، ژاپن، استریم می‌کنید.
• یکپارچه‌سازی API: مصرف داده از APIهایی که داده‌ها را به صورت تکه تکه یا جریانی برمی‌گردانند، مانند یک API هواشناسی که به‌روزرسانی‌های ساعتی را برای شهری در بوینس آیرس، آرژانتین، فراهم می‌کند.
• رویدادهای ارسالی از سرور (SSE): مدیریت رویدادهای ارسالی از سرور در یک مرورگر یا برنامه Node.js، که امکان به‌روزرسانی‌های بلادرنگ از سرور را فراهم می‌کند.

مقایسه Async Iterator ها با Observable ها (RxJS)

در حالی که تکرارگرهای ناهمزمان یک راه بومی برای مدیریت جریان‌های ناهمزمان فراهم می‌کنند، کتابخانه‌هایی مانند RxJS (Reactive Extensions for JavaScript) ویژگی‌های پیشرفته‌تری برای برنامه‌نویسی واکنشی ارائه می‌دهند. در اینجا یک مقایسه آمده است:

ویژگی	Async Iterators	RxJS Observables
پشتیبانی بومی	بله (ES2018+)	خیر (نیاز به کتابخانه RxJS دارد)
اپراتورها	محدود (نیاز به پیاده‌سازی سفارشی دارد)	گسترده (اپراتورهای داخلی برای فیلتر کردن، نگاشت، ادغام و غیره)
فشار معکوس (Backpressure)	پایه‌ای (قابل پیاده‌سازی دستی)	پیشرفته (استراتژی‌هایی برای مدیریت فشار معکوس، مانند بافرینگ، حذف و تعدیل)
مدیریت خطا	دستی (بلوک‌های Try/catch)	داخلی (اپراتورهای مدیریت خطا)
لغو کردن (Cancellation)	دستی (نیاز به منطق سفارشی دارد)	داخلی (مدیریت اشتراک و لغو)
منحنی یادگیری	کمتر (مفهوم ساده‌تر)	بیشتر (مفاهیم و API پیچیده‌تر)

برای سناریوهای پردازش جریان ساده‌تر یا زمانی که می‌خواهید از وابستگی‌های خارجی اجتناب کنید، تکرارگرهای ناهمزمان را انتخاب کنید. برای نیازهای برنامه‌نویسی واکنشی پیچیده‌تر، به ویژه هنگام کار با تبدیل‌های داده‌ای پیچیده، مدیریت فشار معکوس و مدیریت خطا، RxJS را در نظر بگیرید.

بهترین شیوه‌ها

هنگام کار با تکرارگرهای ناهمزمان، بهترین شیوه‌های زیر را در نظر بگیرید:

• مدیریت خطاها به صورت صحیح: مکانیزم‌های قوی مدیریت خطا را پیاده‌سازی کنید تا از خراب شدن برنامه شما توسط استثناهای مدیریت‌نشده جلوگیری شود.
• مدیریت منابع: اطمینان حاصل کنید که منابعی مانند دستگیره‌های فایل یا اتصالات پایگاه داده را زمانی که دیگر به یک تکرارگر ناهمزمان نیاز نیست، به درستی آزاد می‌کنید.
• پیاده‌سازی فشار معکوس: نرخ مصرف داده را کنترل کنید تا از سرریز شدن مصرف‌کننده جلوگیری شود، به ویژه هنگام کار با جریان‌های داده با حجم بالا.
• استفاده از ترکیب‌پذیری: از طبیعت ترکیب‌پذیر تکرارگرهای ناهمزمان برای ایجاد پایپ‌لاین‌های داده ماژولار و قابل استفاده مجدد بهره ببرید.
• تست کامل: تست‌های جامعی بنویسید تا اطمینان حاصل شود که تکرارگرهای ناهمزمان شما تحت شرایط مختلف به درستی کار می‌کنند.

نتیجه‌گیری

تکرارگرهای ناهمزمان یک راه قدرتمند و کارآمد برای مدیریت جریان‌های داده ناهمزمان در جاوا اسکریپت فراهم می‌کنند. با درک مفاهیم اساسی و الگوهای رایج، می‌توانید از تکرارگرهای ناهمزمان برای ساخت برنامه‌های مقیاس‌پذیر، پاسخگو و قابل نگهداری که داده‌ها را به صورت بلادرنگ پردازش می‌کنند، بهره ببرید. چه با فیدهای داده بلادرنگ، فایل‌های بزرگ یا پرس‌وجوهای پایگاه داده کار کنید، تکرارگرهای ناهمزمان می‌توانند به شما در مدیریت مؤثر جریان‌های داده ناهمزمان کمک کنند.

برای مطالعه بیشتر

• مستندات وب MDN: دستور for await...of
• API استریم‌های Node.js: استریم‌های Node.js
• RxJS: افزونه‌های واکنشی برای جاوا اسکریپت