Sinkronisasi Struktur Data Konkuren JavaScript: Koleksi Thread-Safe

JavaScript, yang secara tradisional dikenal sebagai bahasa berutas tunggal (single-threaded), semakin banyak digunakan dalam skenario di mana konkurensi sangat penting. Dengan munculnya Web Workers dan Atomics API, pengembang sekarang dapat memanfaatkan pemrosesan paralel untuk meningkatkan kinerja dan responsivitas. Namun, kekuatan ini datang dengan tanggung jawab untuk mengelola memori bersama dan memastikan konsistensi data melalui sinkronisasi yang tepat. Artikel ini menyelami dunia struktur data konkuren dalam JavaScript dan mengeksplorasi teknik untuk membuat koleksi yang aman untuk utas (thread-safe).

Memahami Konkurensi dalam JavaScript

Konkurensi, dalam konteks JavaScript, mengacu pada kemampuan untuk menangani beberapa tugas yang tampaknya simultan. Meskipun event loop JavaScript menangani operasi asinkron secara non-blocking, paralelisme sejati memerlukan penggunaan beberapa utas. Web Workers menyediakan kemampuan ini, memungkinkan Anda untuk memindahkan tugas-tugas yang intensif secara komputasi ke utas terpisah, mencegah utas utama menjadi terblokir dan menjaga pengalaman pengguna yang lancar. Pertimbangkan skenario di mana Anda memproses dataset besar dalam aplikasi web. Tanpa konkurensi, UI akan membeku selama pemrosesan. Dengan Web Workers, pemrosesan terjadi di latar belakang, menjaga UI tetap responsif.

Web Workers: Fondasi Paralelisme

Web Workers adalah skrip latar belakang yang berjalan secara independen dari utas eksekusi JavaScript utama. Mereka memiliki akses terbatas ke DOM, tetapi mereka dapat berkomunikasi dengan utas utama menggunakan pengiriman pesan. Ini memungkinkan pemindahan tugas seperti perhitungan kompleks, manipulasi data, dan permintaan jaringan ke utas pekerja, membebaskan utas utama untuk pembaruan UI dan interaksi pengguna. Bayangkan aplikasi penyuntingan video yang berjalan di browser. Tugas pemrosesan video yang kompleks dapat dilakukan oleh Web Workers, memastikan pemutaran dan pengalaman penyuntingan yang lancar.

SharedArrayBuffer dan Atomics API: Mengaktifkan Memori Bersama

Objek SharedArrayBuffer memungkinkan beberapa pekerja dan utas utama untuk mengakses lokasi memori yang sama. Ini memungkinkan pembagian data dan komunikasi yang efisien antar utas. Namun, mengakses memori bersama memperkenalkan potensi kondisi balapan (race conditions) dan kerusakan data. Atomics API menyediakan operasi atomik yang memastikan konsistensi data dan mencegah masalah ini. Operasi atomik tidak dapat dibagi; mereka selesai tanpa gangguan, menjamin bahwa operasi dilakukan sebagai satu unit atomik tunggal. Sebagai contoh, menaikkan penghitung bersama menggunakan operasi atomik mencegah beberapa utas saling mengganggu, memastikan hasil yang akurat.

Kebutuhan akan Koleksi Thread-Safe

Ketika beberapa utas mengakses dan memodifikasi struktur data yang sama secara bersamaan, tanpa mekanisme sinkronisasi yang tepat, kondisi balapan dapat terjadi. Kondisi balapan terjadi ketika hasil akhir dari komputasi bergantung pada urutan yang tidak dapat diprediksi di mana beberapa utas mengakses sumber daya bersama. Hal ini dapat menyebabkan kerusakan data, keadaan yang tidak konsisten, dan perilaku aplikasi yang tidak terduga. Koleksi thread-safe adalah struktur data yang dirancang untuk menangani akses bersamaan dari beberapa utas tanpa menimbulkan masalah ini. Mereka memastikan integritas dan konsistensi data bahkan di bawah beban bersamaan yang berat. Pertimbangkan aplikasi keuangan di mana beberapa utas memperbarui saldo akun. Tanpa koleksi thread-safe, transaksi bisa hilang atau terduplikasi, yang menyebabkan kesalahan keuangan yang serius.

Memahami Kondisi Balapan dan Data Races

Kondisi balapan terjadi ketika hasil dari program multi-utas bergantung pada urutan eksekusi utas yang tidak dapat diprediksi. Data race adalah jenis spesifik dari kondisi balapan di mana beberapa utas mengakses lokasi memori yang sama secara bersamaan, dan setidaknya salah satu utas sedang memodifikasi data. Data races dapat menyebabkan data rusak dan perilaku yang tidak dapat diprediksi. Sebagai contoh, jika dua utas secara bersamaan mencoba menaikkan variabel bersama, hasil akhirnya mungkin salah karena operasi yang saling tumpang tindih.

Mengapa Array JavaScript Standar Tidak Thread-Safe

Array JavaScript standar pada dasarnya tidak thread-safe. Operasi seperti push, pop, splice, dan penugasan indeks langsung tidak bersifat atomik. Ketika beberapa utas mengakses dan memodifikasi array secara bersamaan, data races dan kondisi balapan dapat dengan mudah terjadi. Ini dapat menyebabkan hasil yang tidak terduga dan kerusakan data. Meskipun array JavaScript cocok untuk lingkungan berutas tunggal, mereka tidak direkomendasikan untuk pemrograman konkuren tanpa mekanisme sinkronisasi yang tepat.

Teknik untuk Membuat Koleksi Thread-Safe dalam JavaScript

Beberapa teknik dapat digunakan untuk membuat koleksi thread-safe dalam JavaScript. Teknik-teknik ini melibatkan penggunaan primitif sinkronisasi seperti kunci (locks), operasi atomik, dan struktur data khusus yang dirancang untuk akses bersamaan.

Kunci (Mutex)

Mutex (mutual exclusion) adalah primitif sinkronisasi yang menyediakan akses eksklusif ke sumber daya bersama. Hanya satu utas yang dapat memegang kunci pada satu waktu. Ketika sebuah utas mencoba untuk memperoleh kunci yang sudah dipegang oleh utas lain, ia akan memblokir sampai kunci tersebut tersedia. Mutex mencegah beberapa utas mengakses data yang sama secara bersamaan, memastikan integritas data. Meskipun JavaScript tidak memiliki mutex bawaan, itu dapat diimplementasikan menggunakan Atomics.wait dan Atomics.wake. Bayangkan sebuah rekening bank bersama. Sebuah mutex dapat memastikan bahwa hanya satu transaksi (setoran atau penarikan) yang terjadi pada satu waktu, mencegah cerukan atau saldo yang salah.

Mengimplementasikan Mutex dalam JavaScript

Berikut adalah contoh dasar cara mengimplementasikan mutex menggunakan SharedArrayBuffer dan Atomics:

            
class Mutex {
 constructor(sharedArrayBuffer, index = 0) {
 this.lock = new Int32Array(sharedArrayBuffer, index * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 }

 acquire() {
 while (Atomics.compareExchange(this.lock, 0, 1, 0) !== 0) {
 Atomics.wait(this.lock, 0, 1);
 }
 }

 release() {
 Atomics.store(this.lock, 0, 0);
 Atomics.notify(this.lock, 0, 1);
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Kode ini mendefinisikan kelas Mutex yang menggunakan SharedArrayBuffer untuk menyimpan status kunci. Metode acquire mencoba untuk memperoleh kunci menggunakan Atomics.compareExchange. Jika kunci sudah dipegang, utas akan menunggu menggunakan Atomics.wait. Metode release melepaskan kunci dan memberitahu utas yang menunggu menggunakan Atomics.notify.

Menggunakan Mutex dengan Array Bersama

            
const sab = new SharedArrayBuffer(1024);
const mutex = new Mutex(sab);
const sharedArray = new Int32Array(sab, Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);

// Utas pekerja
mutex.acquire();
try {
 sharedArray[0] += 1; // Akses dan modifikasi array bersama
} finally {
 mutex.release();
}

            

              
                Copy
              
            
          

Operasi Atomik

Operasi atomik adalah operasi yang tidak dapat dibagi yang dieksekusi sebagai satu unit tunggal. Atomics API menyediakan serangkaian operasi atomik untuk membaca, menulis, dan memodifikasi lokasi memori bersama. Operasi ini menjamin bahwa data diakses dan dimodifikasi secara atomik, mencegah kondisi balapan. Operasi atomik yang umum termasuk Atomics.add, Atomics.sub, Atomics.and, Atomics.or, Atomics.xor, Atomics.compareExchange, dan Atomics.store. Sebagai contoh, daripada menggunakan sharedArray[0]++, yang tidak atomik, Anda dapat menggunakan Atomics.add(sharedArray, 0, 1) untuk secara atomik menaikkan nilai pada indeks 0.

Contoh: Penghitung Atomik

            
const sab = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
const counter = new Int32Array(sab);

// Utas pekerja
Atomics.add(counter, 0, 1); // Naikkan penghitung secara atomik

            

              
                Copy
              
            
          

Semaphore

Semaphore adalah primitif sinkronisasi yang mengontrol akses ke sumber daya bersama dengan memelihara sebuah penghitung. Utas dapat memperoleh semaphore dengan mengurangi penghitung. Jika penghitung adalah nol, utas akan memblokir sampai utas lain melepaskan semaphore dengan menaikkan penghitung. Semaphore dapat digunakan untuk membatasi jumlah utas yang dapat mengakses sumber daya bersama secara bersamaan. Sebagai contoh, semaphore dapat digunakan untuk membatasi jumlah koneksi basis data yang bersamaan. Seperti mutex, semaphore tidak bawaan tetapi dapat diimplementasikan menggunakan Atomics.wait dan Atomics.wake.

Mengimplementasikan Semaphore

            
class Semaphore {
 constructor(sharedArrayBuffer, initialCount = 0, index = 0) {
 this.count = new Int32Array(sharedArrayBuffer, index * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 Atomics.store(this.count, 0, initialCount);
 }

 acquire() {
 while (true) {
 const current = Atomics.load(this.count, 0);
 if (current > 0 && Atomics.compareExchange(this.count, current, current - 1, current) === current) {
 return;
 }
 Atomics.wait(this.count, 0, current);
 }
 }

 release() {
 Atomics.add(this.count, 0, 1);
 Atomics.notify(this.count, 0, 1);
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Struktur Data Konkuren (Struktur Data Immutable)

Salah satu pendekatan untuk menghindari kompleksitas kunci dan operasi atomik adalah dengan menggunakan struktur data yang tidak dapat diubah (immutable). Struktur data immutable tidak dapat dimodifikasi setelah dibuat. Sebaliknya, setiap modifikasi menghasilkan struktur data baru yang dibuat, membiarkan struktur data asli tidak berubah. Ini menghilangkan kemungkinan data races karena beberapa utas dapat dengan aman mengakses struktur data immutable yang sama tanpa risiko kerusakan. Pustaka seperti Immutable.js menyediakan struktur data immutable untuk JavaScript, yang bisa sangat membantu dalam skenario pemrograman konkuren.

Contoh: Menggunakan Immutable.js

            
import { List } from 'immutable';

let myList = List([1, 2, 3]);

// Utas pekerja
const newList = myList.push(4); // Membuat daftar baru dengan elemen yang ditambahkan

            

              
                Copy
              
            
          

Dalam contoh ini, myList tetap tidak berubah, dan newList berisi data yang diperbarui. Ini menghilangkan kebutuhan akan kunci atau operasi atomik karena tidak ada status yang dapat diubah yang dibagikan.

Copy-on-Write (COW)

Copy-on-Write (COW) adalah teknik di mana data dibagikan di antara beberapa utas sampai salah satu utas mencoba untuk memodifikasinya. Ketika modifikasi diperlukan, salinan data dibuat, dan modifikasi dilakukan pada salinan tersebut. Ini memastikan bahwa utas lain masih memiliki akses ke data asli. COW dapat meningkatkan kinerja dalam skenario di mana data sering dibaca tetapi jarang dimodifikasi. Ini menghindari overhead penguncian dan operasi atomik sambil tetap memastikan konsistensi data. Namun, biaya penyalinan data bisa signifikan jika struktur datanya besar.

Membangun Antrean Thread-Safe

Mari kita ilustrasikan konsep-konsep yang dibahas di atas dengan membangun antrean thread-safe menggunakan SharedArrayBuffer, Atomics, dan sebuah mutex.

            
class ThreadSafeQueue {
 constructor(capacity) {
 this.capacity = capacity;
 this.buffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * (capacity + 2)); // +2 untuk head, tail
 this.queue = new Int32Array(this.buffer, 2 * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
 this.head = new Int32Array(this.buffer, 0, 1);
 this.tail = new Int32Array(this.buffer, Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 this.mutex = new Mutex(this.buffer, 2 + capacity);

 Atomics.store(this.head, 0, 0);
 Atomics.store(this.tail, 0, 0);
 }

 enqueue(value) {
 this.mutex.acquire();
 try {
 const tail = Atomics.load(this.tail, 0);
 const head = Atomics.load(this.head, 0);
 if ((tail + 1) % this.capacity === head) {
 throw new Error("Queue is full");
 }
 this.queue[tail] = value;
 Atomics.store(this.tail, 0, (tail + 1) % this.capacity);
 } finally {
 this.mutex.release();
 }
 }

 dequeue() {
 this.mutex.acquire();
 try {
 const head = Atomics.load(this.head, 0);
 const tail = Atomics.load(this.tail, 0);
 if (head === tail) {
 throw new Error("Queue is empty");
 }
 const value = this.queue[head];
 Atomics.store(this.head, 0, (head + 1) % this.capacity);
 return value;
 } finally {
 this.mutex.release();
 }
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Kode ini mengimplementasikan antrean thread-safe dengan kapasitas tetap. Ini menggunakan SharedArrayBuffer untuk menyimpan data antrean, serta penunjuk head dan tail. Sebuah mutex digunakan untuk melindungi akses ke antrean dan memastikan bahwa hanya satu utas yang dapat memodifikasi antrean pada satu waktu. Metode enqueue dan dequeue memperoleh mutex sebelum mengakses antrean dan melepaskannya setelah operasi selesai.

Pertimbangan Kinerja

Meskipun koleksi thread-safe memberikan integritas data, mereka juga dapat memperkenalkan overhead kinerja karena mekanisme sinkronisasi. Kunci dan operasi atomik bisa relatif lambat, terutama ketika ada kontensi tinggi. Penting untuk mempertimbangkan dengan cermat implikasi kinerja dari penggunaan koleksi thread-safe dan untuk mengoptimalkan kode Anda untuk meminimalkan kontensi. Teknik seperti mengurangi lingkup kunci, menggunakan struktur data bebas kunci, dan mempartisi data dapat meningkatkan kinerja.

Kontensi Kunci (Lock Contention)

Kontensi kunci terjadi ketika beberapa utas mencoba memperoleh kunci yang sama secara bersamaan. Hal ini dapat menyebabkan penurunan kinerja yang signifikan karena utas menghabiskan waktu menunggu kunci tersedia. Mengurangi kontensi kunci sangat penting untuk mencapai kinerja yang baik dalam program konkuren. Teknik untuk mengurangi kontensi kunci termasuk menggunakan kunci berbutir halus (fine-grained locks), mempartisi data, dan menggunakan struktur data bebas kunci (lock-free).

Overhead Operasi Atomik

Operasi atomik umumnya lebih lambat daripada operasi non-atomik. Namun, mereka diperlukan untuk memastikan integritas data dalam program konkuren. Saat menggunakan operasi atomik, penting untuk meminimalkan jumlah operasi atomik yang dilakukan dan menggunakannya hanya jika diperlukan. Teknik seperti menggabungkan pembaruan (batching updates) dan menggunakan cache lokal dapat mengurangi overhead operasi atomik.

Alternatif untuk Konkurensi Memori Bersama

Meskipun konkurensi memori bersama dengan Web Workers, SharedArrayBuffer, dan Atomics menyediakan cara yang kuat untuk mencapai paralelisme dalam JavaScript, itu juga memperkenalkan kompleksitas yang signifikan. Mengelola memori bersama dan primitif sinkronisasi bisa menjadi tantangan dan rawan kesalahan. Alternatif untuk konkurensi memori bersama termasuk pengiriman pesan (message passing) dan konkurensi berbasis aktor.

Pengiriman Pesan (Message Passing)

Pengiriman pesan adalah model konkurensi di mana utas berkomunikasi satu sama lain dengan mengirim pesan. Setiap utas memiliki ruang memori pribadinya sendiri, dan data ditransfer antar utas dengan menyalinnya dalam pesan. Pengiriman pesan menghilangkan kemungkinan data races karena utas tidak berbagi memori secara langsung. Web Workers terutama menggunakan pengiriman pesan untuk berkomunikasi dengan utas utama.

Konkurensi Berbasis Aktor

Konkurensi berbasis aktor adalah model di mana tugas-tugas konkuren dienkapsulasi dalam aktor. Aktor adalah entitas independen yang memiliki statusnya sendiri dan dapat berkomunikasi dengan aktor lain dengan mengirim pesan. Aktor memproses pesan secara berurutan, yang menghilangkan kebutuhan akan kunci atau operasi atomik. Konkurensi berbasis aktor dapat menyederhanakan pemrograman konkuren dengan menyediakan tingkat abstraksi yang lebih tinggi. Pustaka seperti Akka.js menyediakan kerangka kerja konkurensi berbasis aktor untuk JavaScript.

Kasus Penggunaan untuk Koleksi Thread-Safe

Koleksi thread-safe berharga dalam berbagai skenario di mana akses bersamaan ke data bersama diperlukan. Beberapa kasus penggunaan umum meliputi:

• Pemrosesan data waktu nyata: Memproses aliran data waktu nyata dari berbagai sumber memerlukan akses bersamaan ke struktur data bersama. Koleksi thread-safe dapat memastikan konsistensi data dan mencegah kehilangan data. Contohnya, memproses data sensor dari perangkat IoT di seluruh jaringan yang terdistribusi secara global.
• Pengembangan game: Mesin game sering menggunakan beberapa utas untuk melakukan tugas-tugas seperti simulasi fisika, pemrosesan AI, dan rendering. Koleksi thread-safe dapat memastikan bahwa utas-utas ini dapat mengakses dan memodifikasi data game secara bersamaan tanpa menimbulkan kondisi balapan. Bayangkan sebuah game online multipemain masif (MMO) dengan ribuan pemain yang berinteraksi secara bersamaan.
• Aplikasi keuangan: Aplikasi keuangan sering memerlukan akses bersamaan ke saldo akun, riwayat transaksi, dan data keuangan lainnya. Koleksi thread-safe dapat memastikan bahwa transaksi diproses dengan benar dan saldo akun selalu akurat. Pertimbangkan platform perdagangan frekuensi tinggi yang memproses jutaan transaksi per detik dari pasar global yang berbeda.
• Analitik data: Aplikasi analitik data sering memproses dataset besar secara paralel menggunakan beberapa utas. Koleksi thread-safe dapat memastikan bahwa data diproses dengan benar dan hasilnya konsisten. Pikirkan tentang menganalisis tren media sosial dari berbagai wilayah geografis.
• Server web: Menangani permintaan bersamaan di aplikasi web dengan lalu lintas tinggi. Cache dan struktur manajemen sesi yang thread-safe dapat meningkatkan kinerja dan skalabilitas.

Kesimpulan

Struktur data konkuren dan koleksi thread-safe sangat penting untuk membangun aplikasi konkuren yang kuat dan efisien dalam JavaScript. Dengan memahami tantangan konkurensi memori bersama dan menggunakan mekanisme sinkronisasi yang sesuai, pengembang dapat memanfaatkan kekuatan Web Workers dan Atomics API untuk meningkatkan kinerja dan responsivitas. Meskipun konkurensi memori bersama memperkenalkan kompleksitas, ia juga menyediakan alat yang kuat untuk memecahkan masalah yang intensif secara komputasi. Pertimbangkan dengan cermat trade-off antara kinerja dan kompleksitas saat memilih antara konkurensi memori bersama, pengiriman pesan, dan konkurensi berbasis aktor. Seiring JavaScript terus berkembang, harapkan perbaikan dan abstraksi lebih lanjut di bidang pemrograman konkuren, membuatnya lebih mudah untuk membangun aplikasi yang skalabel dan berkinerja tinggi.

Ingatlah untuk memprioritaskan integritas dan konsistensi data saat merancang sistem konkuren. Menguji dan men-debug kode konkuren bisa menjadi tantangan, jadi pengujian yang teliti dan desain yang cermat sangat penting.