JavaScriptin seuraava suorituskykyloikka: Syväsukellus iteraattoriavustajien stream fusioniin

Ohjelmistokehityksen maailmassa suorituskyvyn tavoittelu on jatkuva matka. JavaScript-kehittäjille yleinen ja elegantti tapa käsitellä dataa on ketjuttaa taulukon metodeja, kuten .map(), .filter() ja .reduce(). Tämä sujuva API on luettava ja ilmaisuvoimainen, mutta se kätkee sisäänsä merkittävän suorituskyvyn pullonkaulan: väliaikaisten taulukoiden luomisen. Jokainen ketjun vaihe luo uuden taulukon, mikä kuluttaa muistia ja prosessorin syklejä. Suurille tietomäärille tämä voi olla suorituskykykatastrofi.

Tässä kohtaa kuvaan astuu TC39:n iteraattoriavustajaehdotus, mullistava lisäys ECMAScript-standardiin, joka on valmis määrittelemään uudelleen, miten käsittelemme datakokoelmia JavaScriptissä. Sen ytimessä on tehokas optimointitekniikka, joka tunnetaan nimellä stream fusion (tai operaatioiden yhdistäminen). Tämä artikkeli tarjoaa kattavan katsauksen tähän uuteen paradigmaan, selittäen miten se toimii, miksi se on tärkeä ja kuinka se antaa kehittäjille mahdollisuuden kirjoittaa tehokkaampaa, muistiystävällisempää ja voimakkaampaa koodia.

Perinteisen ketjuttamisen ongelma: Tarina väliaikaisista taulukoista

Jotta voisimme täysin arvostaa iteraattoriavustajien innovaatiota, meidän on ensin ymmärrettävä nykyisen, taulukkopohjaisen lähestymistavan rajoitukset. Tarkastellaan yksinkertaista, jokapäiväistä tehtävää: numerolistasta haluamme löytää viisi ensimmäistä parillista lukua, tuplata ne ja kerätä tulokset.

Perinteinen lähestymistapa

Käyttämällä standardeja taulukon metodeja koodi on siistiä ja intuitiivista:

const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, ...]; // Kuvittele erittäin suuri taulukko

const result = numbers .filter(n => n % 2 === 0) // Vaihe 1: Suodata parilliset luvut .map(n => n * 2) // Vaihe 2: Tuplaa ne .slice(0, 5); // Vaihe 3: Ota viisi ensimmäistä

Tämä koodi on täysin luettavaa, mutta puretaanpa, mitä JavaScript-moottori tekee konepellin alla, erityisesti jos numbers sisältää miljoonia alkioita.

1. Iteraatio 1 (.filter()): Moottori iteroi läpi koko numbers-taulukon. Se luo muistiin uuden väliaikaisen taulukon, kutsutaan sitä nimellä evenNumbers, johon tallennetaan kaikki ehdon täyttävät luvut. Jos numbers-taulukossa on miljoona alkiota, tämä voisi olla noin 500 000 alkion kokoinen taulukko.
2. Iteraatio 2 (.map()): Nyt moottori iteroi läpi koko evenNumbers-taulukon. Se luo toisen väliaikaisen taulukon, kutsutaan sitä nimellä doubledNumbers, johon tallennetaan map-operaation tulos. Tämä on toinen 500 000 alkion kokoinen taulukko.
3. Iteraatio 3 (.slice()): Lopuksi moottori luo kolmannen, lopullisen taulukon ottamalla viisi ensimmäistä alkiota doubledNumbers-taulukosta.

Piilevät kustannukset

Tämä prosessi paljastaa useita kriittisiä suorituskykyongelmia:

• Korkea muistinvaraus: Loimme kaksi suurta väliaikaista taulukkoa, jotka heitettiin välittömästi pois. Erittäin suurilla tietomäärillä tämä voi aiheuttaa merkittävää muistipainetta, mikä saattaa hidastaa sovellusta tai jopa kaataa sen.
• Roskankeräyksen kuormitus: Mitä enemmän väliaikaisia objekteja luodaan, sitä kovemmin roskankerääjän on työskenneltävä niiden siivoamiseksi, mikä aiheuttaa taukoja ja suorituskyvyn pätkimistä.
• Hukkaan mennyt laskenta: Iteroimme miljoonien alkioiden yli useita kertoja. Mikä pahempaa, lopullinen tavoitteemme oli saada vain viisi tulosta. Silti .filter()- ja .map()-metodit käsittelivät koko tietojoukon ja suorittivat miljoonia tarpeettomia laskutoimituksia ennen kuin .slice() hylkäsi suurimman osan työstä.

Tämä on perustavanlaatuinen ongelma, jonka iteraattoriavustajat ja stream fusion on suunniteltu ratkaisemaan.

Esittelyssä iteraattoriavustajat: Uusi paradigma datankäsittelyyn

Iteraattoriavustajaehdotus lisää joukon tuttuja metodeja suoraan Iterator.prototype-prototyyppiin. Tämä tarkoittaa, että mikä tahansa iteraattorina toimiva objekti (mukaan lukien generaattorit ja metodien, kuten Array.prototype.values(), palauttamat arvot) saa käyttöönsä nämä tehokkaat uudet työkalut.

Joitakin keskeisiä metodeja ovat:

• .map(mapperFn)
• .filter(filterFn)
• .take(limit)
• .drop(limit)
• .flatMap(mapperFn)
• .reduce(reducerFn, initialValue)
• .toArray()
• .forEach(fn)
• .some(fn)
• .every(fn)
• .find(fn)

Kirjoitetaan edellinen esimerkkimme uudelleen näiden uusien avustajien avulla:

const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, ...];

const result = numbers.values() // 1. Hae iteraattori taulukosta .filter(n => n % 2 === 0) // 2. Luo suodatin-iteraattori .map(n => n * 2) // 3. Luo map-iteraattori .take(5) // 4. Luo take-iteraattori .toArray(); // 5. Suorita ketju ja kerää tulokset

Ensi silmäyksellä koodi näyttää huomattavan samankaltaiselta. Keskeinen ero on aloituspiste – numbers.values() – joka palauttaa iteraattorin taulukon sijaan, ja päättävä operaatio – .toArray() – joka kuluttaa iteraattorin tuottaakseen lopullisen tuloksen. Todellinen taika piilee kuitenkin siinä, mitä näiden kahden pisteen välillä tapahtuu.

Tämä ketju ei luo yhtään väliaikaista taulukkoa. Sen sijaan se rakentaa uuden, monimutkaisemman iteraattorin, joka käärii edellisen. Laskenta on lykättyä. Mitään ei tapahdu ennen kuin päättävä metodi, kuten .toArray() tai .reduce(), kutsutaan kuluttamaan arvot. Tätä periaatetta kutsutaan laiskaksi evaluoinniksi.

Stream fusionin taika: Yhden alkion käsittely kerrallaan

Stream fusion on mekanismi, joka tekee laiskasta evaluoinnista niin tehokkaan. Sen sijaan, että koko kokoelma käsiteltäisiin erillisissä vaiheissa, se käsittelee jokaisen alkion yksitellen koko operaatioketjun läpi.

Kokoonpanolinjavertailu

Kuvittele tuotantolaitos. Perinteinen taulukon metodien tapa on kuin olisi erilliset huoneet jokaiselle vaiheelle:

• Huone 1 (Suodatus): Kaikki raaka-aineet (koko taulukko) tuodaan sisään. Työntekijät suodattavat huonot pois. Hyvät asetetaan suureen laatikkoon (ensimmäinen väliaikainen taulukko).
• Huone 2 (Muuntaminen): Koko laatikollinen hyviä materiaaleja siirretään seuraavaan huoneeseen. Täällä työntekijät muokkaavat jokaista tuotetta. Muokatut tuotteet asetetaan toiseen suureen laatikkoon (toinen väliaikainen taulukko).
• Huone 3 (Poiminta): Toinen laatikko siirretään viimeiseen huoneeseen, jossa työntekijä yksinkertaisesti ottaa viisi ensimmäistä tuotetta päältä ja heittää loput pois.

Tämä prosessi on tuhlaavainen kuljetuksen (muistinvaraus) ja työn (laskenta) osalta.

Stream fusion, iteraattoriavustajien voimin, on kuin moderni kokoonpanolinja:

• Yksi liukuhihna kulkee kaikkien asemien läpi.
• Tuote asetetaan hihnalle. Se siirtyy suodatusasemalle. Jos se hylätään, se poistetaan. Jos se hyväksytään, se jatkaa matkaa.
• Se siirtyy välittömästi muuntoasemalle, jossa sitä muokataan.
• Sitten se siirtyy laskenta-asemalle (take). Valvoja laskee sen.
• Tämä jatkuu, yksi tuote kerrallaan, kunnes valvoja on laskenut viisi onnistunutta tuotetta. Siinä vaiheessa valvoja huutaa "SEIS!" ja koko kokoonpanolinja pysähtyy.

Tässä mallissa ei ole suuria laatikoita välituotteita, ja linja pysähtyy heti, kun työ on tehty. Juuri näin iteraattoriavustajien stream fusion toimii.

Vaiheittainen erittely

Käydään läpi iteraattoriesimerkkimme suoritus: numbers.values().filter(...).map(...).take(5).toArray().

1. .toArray() kutsutaan. Se tarvitsee arvon. Se kysyy lähteeltään, take(5)-iteraattorilta, ensimmäistä alkiota.
2. take(5)-iteraattori tarvitsee alkion laskettavaksi. Se kysyy lähteeltään, map-iteraattorilta, alkiota.
3. map-iteraattori tarvitsee alkion muunnettavaksi. Se kysyy lähteeltään, filter-iteraattorilta, alkiota.
4. filter-iteraattori tarvitsee alkion testattavaksi. Se hakee ensimmäisen arvon lähdetaulukon iteraattorista: 1.
5. Luvun '1' matka: Suodatin tarkistaa 1 % 2 === 0. Tulos on epätosi. Suodatin-iteraattori hylkää luvun 1 ja hakee seuraavan arvon lähteestä: 2.
6. Luvun '2' matka:
   • Suodatin tarkistaa 2 % 2 === 0. Tulos on tosi. Se välittää luvun 2 eteenpäin map-iteraattorille.
   • map-iteraattori vastaanottaa luvun 2, laskee 2 * 2, ja välittää tuloksen, 4, eteenpäin take-iteraattorille.
   • take-iteraattori vastaanottaa luvun 4. Se vähentää sisäistä laskuriaan (viidestä neljään) ja antaa (yields) luvun 4 toArray()-kuluttajalle. Ensimmäinen tulos on löytynyt.
7. toArray()-metodilla on yksi arvo. Se pyytää take(5)-iteraattorilta seuraavaa. Koko prosessi toistuu.
8. Suodatin hakee luvun 3 (hylätään), sitten 4 (hyväksytään). Luku 4 muunnetaan luvuksi 8, joka otetaan mukaan.
9. Tämä jatkuu, kunnes take(5) on antanut viisi arvoa. Viides arvo tulee alkuperäisestä luvusta 10, joka muunnetaan luvuksi 20.
10. Heti kun take(5)-iteraattori antaa viidennen arvonsa, se tietää työnsä olevan tehty. Seuraavan kerran kun siltä pyydetään arvoa, se ilmoittaa olevansa valmis. Koko ketju pysähtyy. Lukuja 11, 12 ja miljoonia muita lähdetaulukon lukuja ei koskaan edes tarkastella.

Hyödyt ovat valtavat: ei väliaikaisia taulukoita, minimaalinen muistinkäyttö ja laskenta pysähtyy mahdollisimman aikaisin. Tämä on monumentaalinen muutos tehokkuudessa.

Käytännön sovellukset ja suorituskykyedut

Iteraattoriavustajien voima ulottuu paljon pidemmälle kuin yksinkertaiseen taulukoiden käsittelyyn. Se avaa uusia mahdollisuuksia monimutkaisten datankäsittelytehtävien tehokkaaseen hoitamiseen.

Skenaario 1: Suurten tietojoukkojen ja virtojen käsittely

Kuvittele, että sinun täytyy käsitellä monen gigatavun lokitiedostoa tai datavirtaa verkkoyhteydestä. Koko tiedoston lataaminen muistiin taulukkona on usein mahdotonta.

Iteraattoreiden (ja erityisesti asynkronisten iteraattoreiden, joihin palaamme myöhemmin) avulla voit käsitellä dataa pala kerrallaan.

// Käsitteellinen esimerkki generaattorilla, joka tuottaa rivejä suuresta tiedostosta function* readLines(filePath) { // Toteutus, joka lukee tiedostoa rivi kerrallaan lataamatta kaikkea kerralla // yield line; } const errorCount = readLines('huge_app.log').values() .map(line => JSON.parse(line)) .filter(logEntry => logEntry.level === 'error') .take(100) // Etsi 100 ensimmäistä virhettä .reduce((count) => count + 1, 0);

Tässä esimerkissä vain yksi tiedoston rivi on muistissa kerrallaan sen kulkiessa putken läpi. Ohjelma voi käsitellä teratavuja dataa minimaalisella muistijalanjäljellä.

Skenaario 2: Varhainen lopetus ja oikosulkeminen

Näimme tämän jo .take()-metodin kanssa, mutta se pätee myös metodeihin kuten .find(), .some() ja .every(). Harkitse ensimmäisen järjestelmänvalvojan löytämistä suuresta käyttäjätietokannasta.

Taulukkopohjainen (tehoton):

const firstAdmin = users.filter(u => u.isAdmin)[0];

Tässä .filter() iteroi läpi koko users-taulukon, vaikka heti ensimmäinen käyttäjä olisi järjestelmänvalvoja.

Iteraattoripohjainen (tehokas):

const firstAdmin = users.values().find(u => u.isAdmin);

.find()-avustaja testaa jokaista käyttäjää yksitellen ja pysäyttää koko prosessin välittömästi löydettyään ensimmäisen osuman.

Skenaario 3: Äärettömien sarjojen kanssa työskentely

Laiska evaluointi mahdollistaa työskentelyn potentiaalisesti äärettömien tietolähteiden kanssa, mikä on mahdotonta taulukoiden avulla. Generaattorit ovat täydellisiä tällaisten sarjojen luomiseen.

function* fibonacci() { let a = 0, b = 1; while (true) { yield a; [a, b] = [b, a + b]; } } // Etsi 10 ensimmäistä Fibonaccin lukua, jotka ovat suurempia kuin 1000 const result = fibonacci() .filter(n => n > 1000) .take(10) .toArray(); // result on [1597, 2584, 4181, 6765, 10946, 17711, 28657, 46368, 75025, 121393]

Tämä koodi toimii täydellisesti. fibonacci()-generaattori voisi jatkua ikuisesti, mutta koska operaatiot ovat laiskoja ja .take(10) tarjoaa pysähtymisehdon, ohjelma laskee vain niin monta Fibonaccin lukua kuin on tarpeen pyynnön täyttämiseksi.

Katsaus laajempaan ekosysteemiin: Asynkroniset iteraattorit

Tämän ehdotuksen kauneus on siinä, että se ei koske vain synkronisia iteraattoreita. Se määrittelee myös rinnakkaisen joukon avustajia asynkronisille iteraattoreille AsyncIterator.prototype-prototyyppiin. Tämä on mullistavaa modernille JavaScriptille, jossa asynkroniset datavirrat ovat kaikkialla läsnä.

Kuvittele sivutetun API:n käsittelyä, tiedostovirran lukemista Node.js:ssä tai datan käsittelyä WebSocketista. Nämä kaikki esitetään luonnollisesti asynkronisina virtoina. Asynkronisten iteraattoriavustajien avulla voit käyttää samaa deklaratiivista .map()- ja .filter()-syntaksia niihin.

// Käsitteellinen esimerkki sivutetun API:n käsittelystä async function* fetchAllUsers() { let url = '/api/users?page=1'; while (url) { const response = await fetch(url); const data = await response.json(); for (const user of data.users) { yield user; } url = data.nextPageUrl; } } // Etsi 5 ensimmäistä aktiivista käyttäjää tietystä maasta const activeUsers = await fetchAllUsers() .filter(user => user.isActive) .filter(user => user.country === 'DE') .take(5) .toArray();

Tämä yhtenäistää ohjelmointimallin datankäsittelylle JavaScriptissä. Olipa datasi yksinkertaisessa muistissa olevassa taulukossa tai asynkronisessa virrassa etäpalvelimelta, voit käyttää samoja tehokkaita, suorituskykyisiä ja luettavia malleja.

Aloittaminen ja nykytilanne

Vuoden 2024 alussa iteraattoriavustajaehdotus on TC39-prosessin vaiheessa 3. Tämä tarkoittaa, että suunnittelu on valmis ja komitea odottaa sen sisällyttämistä tulevaan ECMAScript-standardiin. Se odottaa nyt toteutusta suurimmissa JavaScript-moottoreissa ja palautetta näistä toteutuksista.

Kuinka käyttää iteraattoriavustajia tänään

• Selainten ja Node.js:n ajonaikaiset ympäristöt: Suurimpien selainten (kuten Chrome/V8) ja Node.js:n uusimmat versiot ovat alkaneet toteuttaa näitä ominaisuuksia. Saatat joutua ottamaan käyttöön tietyn lipun tai käyttämään hyvin tuoretta versiota päästäksesi niihin käsiksi natiivisti. Tarkista aina uusimmat yhteensopivuustaulukot (esim. MDN:stä tai caniuse.com:sta).
• Polyfillit: Tuotantoympäristöissä, joiden on tuettava vanhempia ajonaikaisia ympäristöjä, voit käyttää polyfilliä. Yleisin tapa on käyttää core-js-kirjastoa, joka sisältyy usein Babelin kaltaisiin transpilaattoreihin. Konfiguroimalla Babelin ja core-js:n voit kirjoittaa koodia iteraattoriavustajilla ja saada sen muunnettua vastaavaksi koodiksi, joka toimii vanhemmissa ympäristöissä.

Johtopäätös: Tehokkaan datankäsittelyn tulevaisuus JavaScriptissä

Iteraattoriavustajaehdotus on enemmän kuin vain joukko uusia metodeja; se edustaa perustavanlaatuista siirtymää kohti tehokkaampaa, skaalautuvampaa ja ilmaisuvoimaisempaa datankäsittelyä JavaScriptissä. Hyödyntämällä laiskaa evaluointia ja stream fusionia se ratkaisee pitkäaikaiset suorituskykyongelmat, jotka liittyvät taulukon metodien ketjuttamiseen suurilla tietojoukoilla.

Keskeiset opit jokaiselle kehittäjälle ovat:

• Oletusarvoinen suorituskyky: Iteraattorimetodien ketjuttaminen välttää välikokoelmia, vähentäen merkittävästi muistinkäyttöä ja roskankerääjän kuormitusta.
• Parannettu hallinta laiskuudella: Laskutoimitukset suoritetaan vain tarvittaessa, mikä mahdollistaa varhaisen lopetuksen ja äärettömien tietolähteiden elegantin käsittelyn.
• Yhtenäinen malli: Samat tehokkaat mallit soveltuvat sekä synkroniseen että asynkroniseen dataan, mikä yksinkertaistaa koodia ja helpottaa monimutkaisten datavirtojen ymmärtämistä.

Kun tästä ominaisuudesta tulee vakiintunut osa JavaScript-kieltä, se avaa uusia suorituskyvyn tasoja ja antaa kehittäjille mahdollisuuden rakentaa vankempia ja skaalautuvampia sovelluksia. On aika alkaa ajatella virtoina ja valmistautua kirjoittamaan urasi tehokkainta datankäsittelykoodia.