تسلط بر همزمانی در جاوااسکریپت: مقایسه Promise Pools و Rate Limiting برای برنامه‌های جهانی

در دنیای متصل امروز، ساخت برنامه‌های جاوااسکریپت قوی و کارآمد اغلب به معنای سروکار داشتن با عملیات ناهمزمان است. چه در حال دریافت داده از APIهای راه دور باشید، چه در حال تعامل با پایگاه‌های داده یا مدیریت ورودی‌های کاربر، درک نحوه مدیریت همزمان این عملیات بسیار حیاتی است. این امر به ویژه برای برنامه‌هایی که برای مخاطبان جهانی طراحی شده‌اند صادق است، جایی که تأخیر شبکه، بارهای متغیر سرور و رفتارهای متنوع کاربران می‌تواند به طور قابل توجهی بر عملکرد تأثیر بگذارد. دو الگوی قدرتمند که به مدیریت این پیچیدگی کمک می‌کنند، Promise Pools و Rate Limiting هستند. در حالی که هر دو به موضوع همزمانی می‌پردازند، مشکلات متفاوتی را حل می‌کنند و اغلب می‌توانند در کنار هم برای ایجاد سیستم‌های بسیار کارآمد استفاده شوند.

چالش عملیات ناهمزمان در برنامه‌های جاوااسکریپت جهانی

برنامه‌های جاوااسکریپت مدرن وب و سمت سرور ذاتاً ناهمزمان هستند. عملیاتی مانند ارسال درخواست‌های HTTP به سرویس‌های خارجی، خواندن فایل‌ها یا انجام محاسبات پیچیده به صورت آنی اتفاق نمی‌افتند. آنها یک Promise را برمی‌گردانند که نشان‌دهنده نتیجه نهایی آن عملیات ناهمزمان است. بدون مدیریت صحیح، شروع همزمان تعداد زیادی از این عملیات می‌تواند منجر به موارد زیر شود:

• اتمام منابع: وارد آوردن بار بیش از حد به منابع کلاینت (مرورگر) یا سرور (Node.js) مانند حافظه، CPU یا اتصالات شبکه.
• محدودسازی/مسدود شدن توسط API: عبور از محدودیت‌های استفاده که توسط APIهای شخص ثالث اعمال می‌شود و منجر به شکست درخواست‌ها یا تعلیق موقت حساب کاربری می‌گردد. این یک مسئله رایج هنگام کار با سرویس‌های جهانی است که محدودیت‌های نرخ (rate limits) سختگیرانه‌ای برای تضمین استفاده منصفانه در بین همه کاربران دارند.
• تجربه کاربری ضعیف: زمان پاسخ‌دهی کند، رابط‌های کاربری غیرپاسخگو و خطاهای غیرمنتظره می‌تواند کاربران را ناامید کند، به ویژه کاربرانی که در مناطقی با تأخیر شبکه بالاتر قرار دارند.
• رفتار غیرقابل پیش‌بینی: شرایط رقابتی (Race conditions) و تداخل غیرمنتظره عملیات می‌تواند اشکال‌زدایی را دشوار کرده و منجر به رفتار متناقض برنامه شود.

برای یک برنامه جهانی، این چالش‌ها تشدید می‌شوند. سناریویی را تصور کنید که در آن کاربران از مکان‌های جغرافیایی مختلف به طور همزمان با سرویس شما تعامل دارند و درخواست‌هایی را ارسال می‌کنند که عملیات ناهمزمان بیشتری را آغاز می‌کند. بدون یک استراتژی همزمانی قوی، برنامه شما می‌تواند به سرعت ناپایدار شود.

درک Promise Pools: کنترل Promiseهای همزمان

یک Promise Pool یک الگوی همزمانی است که تعداد عملیات ناهمزمان (که توسط Promiseها نمایش داده می‌شوند) را که می‌توانند به طور همزمان در حال اجرا باشند، محدود می‌کند. این مانند داشتن تعداد محدودی کارگر برای انجام وظایف است. وقتی یک وظیفه آماده است، به یک کارگر در دسترس اختصاص داده می‌شود. اگر همه کارگران مشغول باشند، وظیفه منتظر می‌ماند تا یک کارگر آزاد شود.

چرا از Promise Pool استفاده کنیم؟

استفاده از Promise Pools زمانی ضروری است که نیاز دارید:

• جلوگیری از تحت فشار قرار دادن سرویس‌های خارجی: اطمینان حاصل کنید که یک API را با درخواست‌های بیش از حد در یک زمان بمباران نمی‌کنید، که می‌تواند منجر به محدودسازی یا کاهش عملکرد آن سرویس شود.
• مدیریت منابع محلی: تعداد اتصالات شبکه باز، دستگیره‌های فایل یا محاسبات سنگین را محدود کنید تا از crash کردن برنامه به دلیل اتمام منابع جلوگیری کنید.
• تضمین عملکرد قابل پیش‌بینی: با کنترل تعداد عملیات همزمان، می‌توانید سطح عملکرد ثابت‌تری را حتی تحت بار سنگین حفظ کنید.
• پردازش کارآمد مجموعه‌داده‌های بزرگ: هنگام پردازش یک آرایه بزرگ از آیتم‌ها، می‌توانید از یک Promise Pool برای مدیریت آنها به صورت دسته‌ای به جای همه به یکباره استفاده کنید.

پیاده‌سازی یک Promise Pool

پیاده‌سازی یک Promise Pool معمولاً شامل مدیریت یک صف از وظایف و یک استخر از کارگران است. در اینجا یک طرح کلی مفهومی و یک مثال عملی جاوااسکریپت ارائه شده است.

پیاده‌سازی مفهومی

1. تعیین اندازه استخر: یک تعداد حداکثری برای عملیات همزمان تعیین کنید.
2. نگهداری یک صف: وظایف (توابعی که Promise برمی‌گردانند) که در انتظار اجرا هستند را ذخیره کنید.
3. پیگیری عملیات فعال: تعداد Promiseهایی که در حال حاضر در حال اجرا هستند را بشمارید.
4. اجرای وظایف: وقتی یک وظیفه جدید می‌رسد و تعداد عملیات فعال کمتر از اندازه استخر است، وظیفه را اجرا کرده و شمارنده فعال را افزایش دهید.
5. مدیریت تکمیل عملیات: وقتی یک Promise به نتیجه می‌رسد یا رد می‌شود، شمارنده فعال را کاهش دهید و اگر وظایفی در صف وجود دارد، وظیفه بعدی را شروع کنید.

مثال جاوااسکریپت (Node.js/مرورگر)

بیایید یک کلاس `PromisePool` قابل استفاده مجدد ایجاد کنیم.

            class PromisePool {
  constructor(concurrency) {
    if (concurrency <= 0) {
      throw new Error('Concurrency must be a positive number.');
    }
    this.concurrency = concurrency;
    this.activeCount = 0;
    this.queue = [];
  }

  async run(taskFn) {
    return new Promise((resolve, reject) => {
      const task = { taskFn, resolve, reject };
      this.queue.push(task);
      this._processQueue();
    });
  }

  async _processQueue() {
    while (this.activeCount < this.concurrency && this.queue.length > 0) {
      const { taskFn, resolve, reject } = this.queue.shift();
      this.activeCount++;

      try {
        const result = await taskFn();
        resolve(result);
      } catch (error) {
        reject(error);
      } finally {
        this.activeCount--;
        this._processQueue(); // Try to process more tasks
      }
    }
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

استفاده از Promise Pool

در اینجا نحوه استفاده از این `PromisePool` برای دریافت داده از چندین URL با محدودیت همزمانی ۵ نشان داده شده است:

            const urls = [
  'https://api.example.com/data/1',
  'https://api.example.com/data/2',
  'https://api.example.com/data/3',
  'https://api.example.com/data/4',
  'https://api.example.com/data/5',
  'https://api.example.com/data/6',
  'https://api.example.com/data/7',
  'https://api.example.com/data/8',
  'https://api.example.com/data/9',
  'https://api.example.com/data/10'
];

async function fetchData(url) {
  console.log(`Fetching ${url}...`);
  // In a real scenario, use fetch or a similar HTTP client
  return new Promise(resolve => setTimeout(() => {
    console.log(`Finished fetching ${url}`);
    resolve({ url, data: `Sample data from ${url}` });
  }, Math.random() * 2000 + 500)); // Simulate network delay
}

async function processUrls(urls, concurrency) {
  const pool = new PromisePool(concurrency);
  const promises = urls.map(url => {
    return pool.run(() => fetchData(url));
  });

  try {
    const results = await Promise.all(promises);
    console.log('All data fetched:', results);
  } catch (error) {
    console.error('An error occurred during fetching:', error);
  }
}

processUrls(urls, 5);

            

              
                Copy
              
            
          

در این مثال، با وجود اینکه ۱۰ URL برای دریافت داریم، `PromisePool` تضمین می‌کند که بیش از ۵ عملیات `fetchData` به طور همزمان اجرا نشود. این کار از تحت فشار قرار دادن تابع `fetchData` (که ممکن است نماینده یک فراخوانی API باشد) یا منابع شبکه زیربنایی جلوگیری می‌کند.

ملاحظات جهانی برای Promise Pools

هنگام طراحی Promise Pools برای برنامه‌های جهانی:

• محدودیت‌های API: محدودیت‌های همزمانی هر API خارجی که با آن تعامل دارید را تحقیق کرده و رعایت کنید. این محدودیت‌ها اغلب در مستندات آنها منتشر می‌شوند. به عنوان مثال، بسیاری از APIهای ارائه‌دهندگان ابری یا APIهای رسانه‌های اجتماعی دارای محدودیت‌های نرخ مشخصی هستند.
• موقعیت کاربر: در حالی که یک pool درخواست‌های خروجی برنامه شما را محدود می‌کند، در نظر داشته باشید که کاربران در مناطق مختلف ممکن است تأخیر متفاوتی را تجربه کنند. اندازه pool شما ممکن است نیاز به تنظیم بر اساس عملکرد مشاهده شده در مناطق جغرافیایی مختلف داشته باشد.
• ظرفیت سرور: اگر کد جاوااسکریپت شما روی سرور اجرا می‌شود (مانند Node.js)، اندازه pool باید ظرفیت خود سرور (CPU، حافظه، پهنای باند شبکه) را نیز در نظر بگیرد.

درک Rate Limiting: کنترل سرعت عملیات

در حالی که یک Promise Pool تعداد عملیاتی را که می‌توانند *همزمان اجرا شوند* محدود می‌کند، Rate Limiting به کنترل *فرکانس* وقوع عملیات در یک دوره زمانی مشخص می‌پردازد. این به این سؤال پاسخ می‌دهد: «چه تعداد درخواست می‌توانم در هر ثانیه/دقیقه/ساعت ارسال کنم؟»

چرا از Rate Limiting استفاده کنیم؟

استفاده از Rate Limiting زمانی ضروری است که:

• رعایت محدودیت‌های API: این رایج‌ترین مورد استفاده است. APIها برای جلوگیری از سوءاستفاده، تضمین استفاده منصفانه و حفظ پایداری، محدودیت‌های نرخ را اعمال می‌کنند. عبور از این محدودیت‌ها معمولاً منجر به کد وضعیت HTTP `429 Too Many Requests` می‌شود.
• محافظت از سرویس‌های خودتان: اگر یک API را ارائه می‌دهید، می‌خواهید برای محافظت از سرورهای خود در برابر حملات انکار سرویس (DoS) و اطمینان از اینکه همه کاربران سطح معقولی از خدمات را دریافت می‌کنند، rate limiting را پیاده‌سازی کنید.
• جلوگیری از سوءاستفاده: نرخ اقداماتی مانند تلاش برای ورود، ایجاد منابع یا ارسال داده را محدود کنید تا از سوءاستفاده توسط عوامل مخرب یا استفاده نادرست تصادفی جلوگیری کنید.
• کنترل هزینه: برای سرویس‌هایی که بر اساس تعداد درخواست‌ها هزینه دریافت می‌کنند، rate limiting می‌تواند به مدیریت هزینه‌ها کمک کند.

الگوریتم‌های رایج Rate Limiting

چندین الگوریتم برای rate limiting استفاده می‌شود. دو مورد محبوب عبارتند از:

1. سطل توکن (Token Bucket): سطلی را تصور کنید که با نرخ ثابتی با توکن‌ها پر می‌شود. هر درخواست یک توکن مصرف می‌کند. اگر سطل خالی باشد، درخواست‌ها رد یا در صف قرار می‌گیرند. این الگوریتم اجازه می‌دهد تا درخواست‌ها به صورت ناگهانی تا ظرفیت سطل ارسال شوند.
2. سطل نشتی (Leaky Bucket): درخواست‌ها به یک سطل اضافه می‌شوند. سطل با نرخ ثابتی نشت می‌کند (درخواست‌ها را پردازش می‌کند). اگر سطل پر باشد، درخواست‌های جدید رد می‌شوند. این الگوریتم ترافیک را در طول زمان هموار می‌کند و نرخ ثابتی را تضمین می‌کند.

پیاده‌سازی Rate Limiting در جاوااسکریپت

Rate Limiting را می‌توان به چندین روش پیاده‌سازی کرد:

• سمت کلاینت (مرورگر): برای رعایت دقیق محدودیت‌های API کمتر رایج است، اما می‌توان از آن برای جلوگیری از غیرپاسخگو شدن UI یا تحت فشار قرار دادن پشته شبکه مرورگر استفاده کرد.
• سمت سرور (Node.js): این قوی‌ترین مکان برای پیاده‌سازی rate limiting است، به ویژه هنگام ارسال درخواست به APIهای خارجی یا محافظت از API خودتان.

مثال: یک Rate Limiter ساده (Throttling)

بیایید یک rate limiter پایه ایجاد کنیم که تعداد مشخصی عملیات را در هر بازه زمانی مجاز می‌داند. این نوعی از throttling است.

            class RateLimiter {
  constructor(limit, intervalMs) {
    if (limit <= 0 || intervalMs <= 0) {
      throw new Error('Limit and interval must be positive numbers.');
    }
    this.limit = limit;
    this.intervalMs = intervalMs;
    this.timestamps = [];
  }

  async waitForAvailability() {
    const now = Date.now();

    // Remove timestamps older than the interval
    this.timestamps = this.timestamps.filter(ts => now - ts < this.intervalMs);

    if (this.timestamps.length < this.limit) {
      // Enough capacity, record the current timestamp and allow execution
      this.timestamps.push(now);
      return true;
    } else {
      // Capacity reached, calculate when the next slot will be available
      const oldestTimestamp = this.timestamps[0];
      const timeToWait = this.intervalMs - (now - oldestTimestamp);
      console.log(`Rate limit reached. Waiting for ${timeToWait}ms.`);
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, timeToWait));
      // After waiting, try again (recursive call or re-check logic)
      // For simplicity here, we'll just push the new timestamp and return true.
      // A more robust implementation might re-enter the check.
      this.timestamps.push(Date.now()); // Add the current time after waiting
      return true;
    }
  }

  async execute(taskFn) {
    await this.waitForAvailability();
    return taskFn();
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

استفاده از Rate Limiter

فرض کنید یک API اجازه ۳ درخواست در ثانیه را می‌دهد:

            
const API_RATE_LIMIT = 3;
const API_INTERVAL_MS = 1000; // 1 second

const apiRateLimiter = new RateLimiter(API_RATE_LIMIT, API_INTERVAL_MS);

async function callExternalApi(id) {
  console.log(`Calling API for item ${id}...`);
  // In a real scenario, this would be an actual API call
  return new Promise(resolve => setTimeout(() => {
    console.log(`API call for item ${id} succeeded.`);
    resolve({ id, status: 'success' });
  }, 200)); // Simulate API response time
}

async function processItemsWithRateLimit(items) {
  const promises = items.map(item => {
    // Use the rate limiter's execute method
    return apiRateLimiter.execute(() => callExternalApi(item.id));
  });

  try {
    const results = await Promise.all(promises);
    console.log('All API calls completed:', results);
  } catch (error) {
    console.error('An error occurred during API calls:', error);
  }
}

const itemsToProcess = Array.from({ length: 10 }, (_, i) => ({ id: i + 1 }));
processItemsWithRateLimit(itemsToProcess);

            

              
                Copy
              
            
          

وقتی این کد را اجرا می‌کنید، متوجه خواهید شد که لاگ‌های کنسول تماس‌ها را نشان می‌دهند، اما از ۳ تماس در ثانیه تجاوز نمی‌کنند. اگر بیش از ۳ تماس در یک ثانیه تلاش شود، متد `waitForAvailability` تماس‌های بعدی را تا زمانی که محدودیت نرخ اجازه دهد، متوقف می‌کند.

ملاحظات جهانی برای Rate Limiting

• مستندات API کلیدی است: همیشه مستندات API را برای محدودیت‌های نرخ خاص آنها مطالعه کنید. این محدودیت‌ها اغلب بر حسب درخواست در دقیقه، ساعت یا روز تعریف می‌شوند و ممکن است شامل محدودیت‌های متفاوتی برای endpointهای مختلف باشند.
• مدیریت خطای `429 Too Many Requests`: هنگام دریافت پاسخ `429`، مکانیزم‌های تلاش مجدد با عقب‌نشینی نمایی (exponential backoff) را پیاده‌سازی کنید. این یک روش استاندارد برای برخورد محترمانه با محدودیت‌های نرخ است. کد سمت کلاینت یا سرور شما باید این خطا را بگیرد، برای مدتی که در هدر `Retry-After` مشخص شده (در صورت وجود) صبر کند و سپس درخواست را دوباره ارسال کند.
• محدودیت‌های مختص کاربر: برای برنامه‌هایی که به پایگاه کاربران جهانی خدمات ارائه می‌دهند، ممکن است نیاز به پیاده‌سازی rate limiting به ازای هر کاربر یا هر آدرس IP داشته باشید، به ویژه اگر در حال محافظت از منابع خودتان هستید.
• مناطق زمانی و زمان: هنگام پیاده‌سازی rate limiting مبتنی بر زمان، اطمینان حاصل کنید که تایم‌استمپ‌های شما به درستی مدیریت می‌شوند، به ویژه اگر سرورهای شما در مناطق زمانی مختلف توزیع شده‌اند. استفاده از UTC به طور کلی توصیه می‌شود.

Promise Pools در مقابل Rate Limiting: چه زمانی از کدام (و هر دو) استفاده کنیم

درک نقش‌های متمایز Promise Pools و Rate Limiting حیاتی است:

• Promise Pool: *تعداد وظایف همزمان* در حال اجرا در هر لحظه را کنترل می‌کند. آن را به عنوان مدیریت *حجم* عملیات همزمان در نظر بگیرید.
• Rate Limiting: *فرکانس* عملیات را در یک دوره زمانی کنترل می‌کند. آن را به عنوان مدیریت *سرعت* عملیات در نظر بگیرید.

سناریوها:

سناریوی ۱: دریافت داده از یک API با محدودیت همزمانی.

• مشکل: شما باید داده ۱۰۰ آیتم را دریافت کنید، اما API فقط اجازه ۱۰ اتصال همزمان را برای جلوگیری از بار بیش از حد روی سرورهایش می‌دهد.
• راه‌حل: از یک Promise Pool با همزمانی ۱۰ استفاده کنید. این تضمین می‌کند که بیش از ۱۰ اتصال را در یک زمان باز نکنید.

سناریوی ۲: استفاده از یک API با محدودیت دقیق درخواست در ثانیه.

• مشکل: یک API فقط ۵ درخواست در ثانیه را مجاز می‌داند. شما باید ۵۰ درخواست ارسال کنید.
• راه‌حل: از Rate Limiting استفاده کنید تا اطمینان حاصل شود که بیش از ۵ درخواست در هر ثانیه ارسال نمی‌شود.

سناریوی ۳: پردازش داده‌ای که هم شامل فراخوانی API خارجی و هم استفاده از منابع محلی است.

• مشکل: شما باید لیستی از آیتم‌ها را پردازش کنید. برای هر آیتم، باید یک API خارجی را فراخوانی کنید (که دارای محدودیت نرخ ۲۰ درخواست در دقیقه است) و همچنین یک عملیات محلی و سنگین از نظر CPU انجام دهید. شما می‌خواهید تعداد کل عملیات همزمان را به ۵ محدود کنید تا از crash کردن سرور خود جلوگیری کنید.
• راه‌حل: اینجاست که از هر دو الگو استفاده می‌کنید.
• کل وظیفه برای هر آیتم را در یک Promise Pool با همزمانی ۵ قرار دهید. این کار کل عملیات فعال را محدود می‌کند.
• در داخل وظیفه‌ای که توسط Promise Pool اجرا می‌شود، هنگام فراخوانی API، از یک Rate Limiter که برای ۲۰ درخواست در دقیقه پیکربندی شده است، استفاده کنید.

این رویکرد لایه‌ای تضمین می‌کند که نه منابع محلی شما و نه API خارجی تحت فشار قرار نمی‌گیرند.

ترکیب Promise Pools و Rate Limiting

یک الگوی رایج و قوی، استفاده از یک Promise Pool برای محدود کردن تعداد عملیات همزمان و سپس، در داخل هر عملیات اجرا شده توسط pool، اعمال rate limiting برای فراخوانی سرویس‌های خارجی است.

            
// Assume PromisePool and RateLimiter classes are defined as above

const API_RATE_LIMIT_PER_MINUTE = 20;
const API_INTERVAL_MS = 60 * 1000; // 1 minute
const MAX_CONCURRENT_OPERATIONS = 5;

const apiRateLimiter = new RateLimiter(API_RATE_LIMIT_PER_MINUTE, API_INTERVAL_MS);
const taskPool = new PromisePool(MAX_CONCURRENT_OPERATIONS);

async function processItemWithLimits(itemId) {
  console.log(`Starting task for item ${itemId}...`);

  // Simulate a local, potentially heavy operation
  await new Promise(resolve => setTimeout(() => {
    console.log(`Local processing for item ${itemId} done.`);
    resolve();
  }, Math.random() * 500));

  // Call the external API, respecting its rate limit
  const apiResult = await apiRateLimiter.execute(() => {
    console.log(`Calling API for item ${itemId}`);
    // Simulate actual API call
    return new Promise(resolve => setTimeout(() => {
      console.log(`API call for item ${itemId} completed.`);
      resolve({ itemId, data: `data for ${itemId}` });
    }, 300));
  });

  console.log(`Finished task for item ${itemId}.`);
  return { ...itemId, apiResult };
}

async function processLargeDataset(items) {
  const promises = items.map(item => {
    // Use the pool to limit overall concurrency
    return taskPool.run(() => processItemWithLimits(item.id));
  });

  try {
    const results = await Promise.all(promises);
    console.log('All items processed:', results);
  } catch (error) {
    console.error('An error occurred during dataset processing:', error);
  }
}

const dataset = Array.from({ length: 20 }, (_, i) => ({ id: `item-${i + 1}` }));
processLargeDataset(dataset);

            

              
                Copy
              
            
          

در این مثال ترکیبی:

• `taskPool` تضمین می‌کند که بیش از ۵ تابع `processItemWithLimits` به طور همزمان اجرا نشوند.
• در داخل هر تابع `processItemWithLimits`، `apiRateLimiter` تضمین می‌کند که فراخوانی‌های شبیه‌سازی شده API از ۲۰ تماس در دقیقه تجاوز نکنند.

این رویکرد یک راه قوی برای مدیریت محدودیت‌های منابع، هم به صورت محلی و هم خارجی، فراهم می‌کند که برای برنامه‌های جهانی که ممکن است با سرویس‌های سراسر جهان تعامل داشته باشند، حیاتی است.

ملاحظات پیشرفته برای برنامه‌های جاوااسکریپت جهانی

فراتر از الگوهای اصلی، چندین مفهوم پیشرفته برای برنامه‌های جاوااسکریپت جهانی حیاتی هستند:

۱. مدیریت خطا و تلاش مجدد

مدیریت خطای قوی: هنگام کار با عملیات ناهمزمان، به ویژه درخواست‌های شبکه، خطاها اجتناب‌ناپذیر هستند. مدیریت خطای جامعی را پیاده‌سازی کنید.

• انواع خطای خاص: بین خطاهای شبکه، خطاهای خاص API (مانند کدهای وضعیت `4xx` یا `5xx`) و خطاهای منطق برنامه تمایز قائل شوید.
• استراتژی‌های تلاش مجدد: برای خطاهای گذرا (مانند مشکلات شبکه، عدم دسترسی موقت API)، مکانیزم‌های تلاش مجدد را پیاده‌سازی کنید.
• عقب‌نشینی نمایی (Exponential Backoff): به جای تلاش مجدد فوری، تأخیر بین تلاش‌ها را افزایش دهید (مثلاً ۱ ثانیه، ۲ ثانیه، ۴ ثانیه، ۸ ثانیه). این کار از تحت فشار قرار دادن یک سرویس در حال مشکل جلوگیری می‌کند.
• جیتر (Jitter): یک تأخیر تصادفی کوچک به زمان عقب‌نشینی اضافه کنید تا از تلاش مجدد همزمان بسیاری از کلاینت‌ها (مشکل "گله خروشان" یا thundering herd) جلوگیری کنید.
• حداکثر تلاش مجدد: محدودیتی برای تعداد تلاش‌های مجدد تعیین کنید تا از حلقه‌های بی‌نهایت جلوگیری شود.
• الگوی قطع‌کننده مدار (Circuit Breaker): اگر یک API به طور مداوم با شکست مواجه شود، یک قطع‌کننده مدار می‌تواند به طور موقت ارسال درخواست به آن را متوقف کند، از شکست‌های بیشتر جلوگیری کرده و به سرویس زمان برای بهبودی می‌دهد.

۲. صف‌های وظایف ناهمزمان (سمت سرور)

برای برنامه‌های بک‌اند Node.js، مدیریت تعداد زیادی از وظایف ناهمزمان را می‌توان به سیستم‌های صف وظایف اختصاصی (مانند RabbitMQ، Kafka، Redis Queue) واگذار کرد. این سیستم‌ها فراهم می‌کنند:

• پایداری: وظایف به طور قابل اعتمادی ذخیره می‌شوند، بنابراین در صورت crash کردن برنامه از بین نمی‌روند.
• مقیاس‌پذیری: می‌توانید فرآیندهای کارگر بیشتری را برای مدیریت بارهای فزاینده اضافه کنید.
• جداسازی: سرویسی که وظایف را تولید می‌کند از کارگرانی که آنها را پردازش می‌کنند جدا است.
• Rate Limiting داخلی: بسیاری از سیستم‌های صف وظایف ویژگی‌هایی برای کنترل همزمانی کارگران و نرخ‌های پردازش ارائه می‌دهند.

۳. قابلیت مشاهده و نظارت (Observability and Monitoring)

برای برنامه‌های جهانی، درک اینکه الگوهای همزمانی شما در مناطق مختلف و تحت بارهای متفاوت چگونه عمل می‌کنند، ضروری است.

• لاگ‌برداری: رویدادهای کلیدی را لاگ کنید، به ویژه موارد مربوط به اجرای وظایف، صف‌بندی، rate limiting و خطاها. تایم‌استمپ‌ها و زمینه مربوطه را نیز شامل کنید.
• متریک‌ها: متریک‌هایی در مورد اندازه‌های صف، تعداد وظایف فعال، تأخیر درخواست، نرخ خطا و زمان پاسخ API جمع‌آوری کنید.
• ردیابی توزیع‌شده (Distributed Tracing): ردیابی را برای دنبال کردن سفر یک درخواست در میان چندین سرویس و عملیات ناهمزمان پیاده‌سازی کنید. این برای اشکال‌زدایی سیستم‌های پیچیده و توزیع‌شده بسیار ارزشمند است.
• هشداردهی: برای آستانه‌های حیاتی (مانند پر شدن صف، نرخ خطای بالا) هشدار تنظیم کنید تا بتوانید به طور پیشگیرانه واکنش نشان دهید.

۴. بین‌المللی‌سازی (i18n) و محلی‌سازی (l10n)

اگرچه این موارد مستقیماً به الگوهای همزمانی مرتبط نیستند، اما برای برنامه‌های جهانی اساسی هستند.

• زبان و منطقه کاربر: برنامه شما ممکن است نیاز به تطبیق رفتار خود بر اساس منطقه کاربر داشته باشد، که می‌تواند بر endpointهای API مورد استفاده، فرمت‌های داده یا حتی *نیاز* به عملیات ناهمزمان خاص تأثیر بگذارد.
• مناطق زمانی: اطمینان حاصل کنید که تمام عملیات حساس به زمان، از جمله rate limiting و لاگ‌برداری، با توجه به UTC یا مناطق زمانی خاص کاربر به درستی مدیریت می‌شوند.

نتیجه‌گیری

مدیریت مؤثر عملیات ناهمزمان، سنگ بنای ساخت برنامه‌های جاوااسکریپت با کارایی بالا و مقیاس‌پذیر است، به ویژه آنهایی که مخاطبان جهانی را هدف قرار داده‌اند. Promise Pools کنترل ضروری بر تعداد عملیات همزمان را فراهم می‌کند و از اتمام منابع و بار بیش از حد جلوگیری می‌کند. از سوی دیگر، Rate Limiting فرکانس عملیات را کنترل می‌کند و از رعایت محدودیت‌های API خارجی و محافظت از سرویس‌های خودتان اطمینان می‌دهد.

با درک تفاوت‌های ظریف هر الگو و تشخیص اینکه چه زمانی از آنها به طور مستقل یا ترکیبی استفاده شود، توسعه‌دهندگان می‌توانند برنامه‌های مقاوم‌تر، کارآمدتر و کاربرپسندتری بسازند. علاوه بر این، گنجاندن مدیریت خطای قوی، مکانیزم‌های تلاش مجدد و شیوه‌های نظارت جامع، شما را قادر می‌سازد تا با اطمینان با پیچیدگی‌های توسعه جاوااسکریپت جهانی مقابله کنید.

همانطور که پروژه جاوااسکریپت جهانی بعدی خود را طراحی و پیاده‌سازی می‌کنید، در نظر بگیرید که چگونه این الگوهای همزمانی می‌توانند عملکرد و قابلیت اطمینان برنامه شما را تضمین کرده و تجربه مثبتی را برای کاربران در سراسر جهان فراهم کنند.