ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕನ್‌ಕರೆಂಟ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಹಾಗೂ ಸಮರ್ಥ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಧಿಸುವುದು ಎಂದು ತಿಳಿಯಿರಿ.
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಕನ್‌ಕರೆಂಟ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್: ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್ಸ್
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಸಿಂಗಲ್-ಥ್ರೆಡೆಡ್ ಭಾಷೆಯೆಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್, ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ (ಸಹವರ್ತಿತ್ವ) ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತಿದೆ. ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಅಟಾಮಿಕ್ಸ್ API ಗಳ ಆಗಮನದಿಂದ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಈಗ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾಶೀಲತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಶಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು (shared memory) ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯೂ ಬರುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕನ್‌ಕರೆಂಟ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳ ಜಗತ್ತನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ ಎಂದರೆ, ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಾನ್-ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ನಿಜವಾದ ಪ್ಯಾರಲಲಿಸಂಗೆ (parallelism) ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಆಫ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ಬ್ಲಾಕ್ ಆಗುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಗಮವಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ UI ಫ್ರೀಜ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತದೆ, UI ಅನ್ನು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾಶೀಲವಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ.
ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್: ಪ್ಯಾರಲಲಿಸಂನ ಅಡಿಪಾಯ
ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಮುಖ್ಯ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಥ್ರೆಡ್‌ನಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಚಲಿಸುವ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಅವುಗಳಿಗೆ DOM ಗೆ ಸೀಮಿತ ಪ್ರವೇಶವಿದೆ, ಆದರೆ ಅವು ಮೆಸೇಜ್ ಪಾಸಿಂಗ್ ಬಳಸಿ ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬಹುದು. ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು, ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನಂತಿಗಳಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವರ್ಕರ್ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಆಫ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, UI ಅಪ್‌ಡೇಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಾದಗಳಿಗಾಗಿ ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ಅನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ವೀಡಿಯೊ ಎಡಿಟಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಸಂಕೀರ್ಣ ವೀಡಿಯೊ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಇದು ಸುಗಮ ಪ್ಲೇಬ್ಯಾಕ್ ಮತ್ತು ಎಡಿಟಿಂಗ್ ಅನುಭವವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
SharedArrayBuffer ಮತ್ತು ಅಟಾಮಿಕ್ಸ್ API: ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು
SharedArrayBuffer ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನೇಕ ವರ್ಕರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ಒಂದೇ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಸಮರ್ಥ ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದರಿಂದ ರೇಸ್ ಕಂಡಿಷನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಕರಪ್ಶನ್ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಅಟಾಮಿಕ್ಸ್ API ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಅವಿಭಾಜ್ಯವಾಗಿವೆ; ಅವು ಯಾವುದೇ ಅಡೆತಡೆಯಿಲ್ಲದೆ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಒಂದೇ, ಅಟಾಮಿಕ್ ಘಟಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹಂಚಿದ ಕೌಂಟರ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳ ಅವಶ್ಯಕತೆ
ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ, ಸರಿಯಾದ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಯಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದಾಗ, ರೇಸ್ ಕಂಡಿಷನ್‌ಗಳು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ರೇಸ್ ಕಂಡಿಷನ್ ಎಂದರೆ, ಗಣನೆಯ ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವು ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಹಂಚಿದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಕ್ರಮವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ಕರಪ್ಶನ್, ಅಸಂಗತ ಸ್ಥಿತಿ, ಮತ್ತು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವರ್ತನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳು ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಂದ ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡದಂತೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಅವುಗಳು ತೀವ್ರವಾದ ಏಕಕಾಲಿಕ ಲೋಡ್‌ನ ಅಡಿಯಲ್ಲಿಯೂ ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಖಾತೆ ಬಾಕಿಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತಿರುವ ಹಣಕಾಸು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ವಹಿವಾಟುಗಳು ಕಳೆದುಹೋಗಬಹುದು ಅಥವಾ ನಕಲುಗೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದು ಗಂಭೀರ ಹಣಕಾಸಿನ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ರೇಸ್ ಕಂಡಿಷನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಮಲ್ಟಿ-ಥ್ರೆಡೆಡ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನ ಫಲಿತಾಂಶವು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುವ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಕ್ರಮವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದಾಗ ರೇಸ್ ಕಂಡಿಷನ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ರೇಸ್ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ರೇಸ್ ಕಂಡಿಷನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತಿರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ರೇಸ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಹಾಳಾಗಲು ಮತ್ತು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವರ್ತನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎರಡು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಹಂಚಿದ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೆ, ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವು ತಪ್ಪಾಗಿರಬಹುದು.
ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅರೇಗಳು ಏಕೆ ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಅಲ್ಲ
ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅರೇಗಳು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಅಲ್ಲ. push, pop, splice, ಮತ್ತು ನೇರ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಅಸೈನ್‌ಮೆಂಟ್‌ನಂತಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಅಟಾಮಿಕ್ ಅಲ್ಲ. ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಅರೇಯನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದಾಗ, ಡೇಟಾ ರೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ರೇಸ್ ಕಂಡಿಷನ್‌ಗಳು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಇದು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಕರಪ್ಶನ್‌ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅರೇಗಳು ಸಿಂಗಲ್-ಥ್ರೆಡೆಡ್ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಸರಿಯಾದ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಯಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಕನ್‌ಕರೆಂಟ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಹಲವಾರು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಲಾಕ್‌ಗಳು, ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು, ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳಂತಹ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಲಾಕ್‌ಗಳು (ಮ್ಯೂಟೆಕ್ಸ್‌ಗಳು)
ಮ್ಯೂಟೆಕ್ಸ್ (ಮ್ಯೂಚುಯಲ್ ಎಕ್ಸ್‌ಕ್ಲೂಷನ್) ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಹಂಚಿದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಕ್ಕೆ ವಿಶೇಷ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್ ಮಾತ್ರ ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್ ಈಗಾಗಲೇ ಮತ್ತೊಂದು ಥ್ರೆಡ್‌ನಿಂದ ಹಿಡಿದಿರುವ ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದಾಗ, ಲಾಕ್ ಲಭ್ಯವಾಗುವವರೆಗೆ ಅದು ಬ್ಲಾಕ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಮ್ಯೂಟೆಕ್ಸ್‌ಗಳು ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಮ್ಯೂಟೆಕ್ಸ್ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಅದನ್ನು Atomics.wait ಮತ್ತು Atomics.wake ಬಳಸಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಹಂಚಿದ ಬ್ಯಾಂಕ್ ಖಾತೆಯನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಮ್ಯೂಟೆಕ್ಸ್ ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ವಹಿವಾಟು (ಠೇವಣಿ ಅಥವಾ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ) ನಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಓವರ್‌ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಬಾಕಿಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮ್ಯೂಟೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು
SharedArrayBuffer ಮತ್ತು Atomics ಬಳಸಿ ಮ್ಯೂಟೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇಲ್ಲಿದೆ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಉದಾಹರಣೆ:
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);
}
}
ಈ ಕೋಡ್ Mutex ಕ್ಲಾಸ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಲಾಕ್ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು SharedArrayBuffer ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. acquire ವಿಧಾನವು Atomics.compareExchange ಬಳಸಿ ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಲಾಕ್ ಈಗಾಗಲೇ ಹಿಡಿದಿದ್ದರೆ, ಥ್ರೆಡ್ Atomics.wait ಬಳಸಿ ಕಾಯುತ್ತದೆ. release ವಿಧಾನವು ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು Atomics.notify ಬಳಸಿ ಕಾಯುತ್ತಿರುವ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಶೇರ್ಡ್ ಅರೇ ಜೊತೆ ಮ್ಯೂಟೆಕ್ಸ್ ಬಳಸುವುದು
const sab = new SharedArrayBuffer(1024);
const mutex = new Mutex(sab);
const sharedArray = new Int32Array(sab, Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
// Worker thread
mutex.acquire();
try {
sharedArray[0] += 1; // Access and modify the shared array
} finally {
mutex.release();
}
ಅಟಾಮಿಕ್ ಆಪರೇಷನ್‌ಗಳು
ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಒಂದೇ ಘಟಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಅಟಾಮಿಕ್ಸ್ API ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಓದಲು, ಬರೆಯಲು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಟಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ರೇಸ್ ಕಂಡಿಷನ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ Atomics.add, Atomics.sub, Atomics.and, Atomics.or, Atomics.xor, Atomics.compareExchange, ಮತ್ತು Atomics.store ಸೇರಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, sharedArray[0]++ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು, ಇದು ಅಟಾಮಿಕ್ ಅಲ್ಲ, ಇಂಡೆಕ್ಸ್ 0 ರಲ್ಲಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅಟಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನೀವು Atomics.add(sharedArray, 0, 1) ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆ: ಅಟಾಮಿಕ್ ಕೌಂಟರ್
const sab = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
const counter = new Int32Array(sab);
// Worker thread
Atomics.add(counter, 0, 1); // Atomically increment the counter
ಸೆಮಾಫೋರ್‌ಗಳು
ಸೆಮಾಫೋರ್ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಕೌಂಟರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹಂಚಿದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಕೌಂಟರ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸೆಮಾಫೋರ್ ಅನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಕೌಂಟರ್ ಶೂನ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ಮತ್ತೊಂದು ಥ್ರೆಡ್ ಕೌಂಟರ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸೆಮಾಫೋರ್ ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವವರೆಗೆ ಥ್ರೆಡ್ ಬ್ಲಾಕ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಹಂಚಿದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಲು ಸೆಮಾಫೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಏಕಕಾಲಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಲು ಸೆಮಾಫೋರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಮ್ಯೂಟೆಕ್ಸ್‌ಗಳಂತೆ, ಸೆಮಾಫೋರ್‌ಗಳು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ ಆದರೆ Atomics.wait ಮತ್ತು Atomics.wake ಬಳಸಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಸೆಮಾಫೋರ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು
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);
}
}
ಕನ್‌ಕರೆಂಟ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳು (ಇಮ್ಮ್ಯೂಟಬಲ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳು)
ಲಾಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಒಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಇಮ್ಮ್ಯೂಟಬಲ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಇಮ್ಮ್ಯೂಟಬಲ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿದ ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಯಾವುದೇ ಮಾರ್ಪಾಡು ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಮೂಲ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಗದೆ ಬಿಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ರೇಸ್‌ಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಯಾವುದೇ ಭ್ರಷ್ಟಾಚಾರದ ಅಪಾಯವಿಲ್ಲದೆ ಒಂದೇ ಇಮ್ಮ್ಯೂಟಬಲ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು. Immutable.js ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಾಗಿ ಇಮ್ಮ್ಯೂಟಬಲ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಕನ್‌ಕರೆಂಟ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆ: Immutable.js ಬಳಸುವುದು
import { List } from 'immutable';
let myList = List([1, 2, 3]);
// Worker thread
const newList = myList.push(4); // Creates a new list with the added element
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, myList ಬದಲಾಗದೆ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು newList ನವೀಕರಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಲಾಕ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಯಾವುದೇ ಹಂಚಿದ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಥಿತಿ ಇಲ್ಲ.
ಕಾಪಿ-ಆನ್-ರೈಟ್ (COW)
ಕಾಪಿ-ಆನ್-ರೈಟ್ (COW) ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅದನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವವರೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಪಾಡು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ, ಡೇಟಾದ ಪ್ರತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಾಡನ್ನು ಪ್ರತಿಯ ಮೇಲೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಇತರ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಇನ್ನೂ ಮೂಲ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಓದಲಾಗುವ ಆದರೆ ವಿರಳವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ COW ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಇದು ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಲಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಕಲಿಸುವ ವೆಚ್ಚವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕ್ಯೂ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
SharedArrayBuffer, Atomics, ಮತ್ತು ಮ್ಯೂಟೆಕ್ಸ್ ಬಳಸಿ ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕ್ಯೂ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮೇಲೆ ಚರ್ಚಿಸಲಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸೋಣ.
class ThreadSafeQueue {
constructor(capacity) {
this.capacity = capacity;
this.buffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * (capacity + 2)); // +2 for 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();
}
}
}
ಈ ಕೋಡ್ ನಿಗದಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕ್ಯೂ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕ್ಯೂ ಡೇಟಾ, ಹೆಡ್ ಮತ್ತು ಟೈಲ್ ಪಾಯಿಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು SharedArrayBuffer ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಯೂಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್ ಮಾತ್ರ ಕ್ಯೂ ಅನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮ್ಯೂಟೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. enqueue ಮತ್ತು dequeue ವಿಧಾನಗಳು ಕ್ಯೂ ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಮೊದಲು ಮ್ಯೂಟೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ನಂತರ ಅದನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಗಣನೆಗಳು
ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆಯಾದರೂ, ಅವು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಯಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು. ಲಾಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನಿಧಾನವಾಗಿರಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಟೆನ್ಶನ್ ಇದ್ದಾಗ. ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕಂಟೆನ್ಶನ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಲಾಕ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು, ಲಾಕ್-ಫ್ರೀ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
ಲಾಕ್ ಕಂಟೆನ್ಶನ್
ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದಾಗ ಲಾಕ್ ಕಂಟೆನ್ಶನ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಲಾಕ್ ಲಭ್ಯವಾಗಲು ಕಾಯುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುವುದರಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕುಸಿತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಲಾಕ್ ಕಂಟೆನ್ಶನ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕ. ಲಾಕ್ ಕಂಟೆನ್ಶನ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಫೈನ್-ಗ್ರೇನ್ಡ್ ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ಲಾಕ್-ಫ್ರೀ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸೇರಿವೆ.
ಅಟಾಮಿಕ್ ಆಪರೇಷನ್ ಓವರ್‌ಹೆಡ್
ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಾನ್-ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಿಂತ ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವು ಅವಶ್ಯಕ. ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಅಪ್‌ಡೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಕ್ಯಾಶ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯಗಳು
ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್, SharedArrayBuffer, ಮತ್ತು ಅಟಾಮಿಕ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾರಲಲಿಸಂ ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಇದು ಗಮನಾರ್ಹ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಸಹ ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಸವಾಲಿನ ಮತ್ತು ದೋಷ-ಪೀಡಿತವಾಗಿರಬಹುದು. ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯಗಳಲ್ಲಿ ಮೆಸೇಜ್ ಪಾಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಕ್ಟರ್-ಆಧಾರಿತ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ ಸೇರಿವೆ.
ಮೆಸೇಜ್ ಪಾಸಿಂಗ್
ಮೆಸೇಜ್ ಪಾಸಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಸ್ಪರ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಥ್ರೆಡ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಖಾಸಗಿ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸಂದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಕಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ನೇರವಾಗಿ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳದ ಕಾರಣ ಮೆಸೇಜ್ ಪಾಸಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ರೇಸ್‌ಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ. ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ ಮೆಸೇಜ್ ಪಾಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ಆಕ್ಟರ್-ಆಧಾರಿತ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ
ಆಕ್ಟರ್-ಆಧಾರಿತ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಆಕ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುವರಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಕ್ಟರ್ ಎನ್ನುವುದು ತನ್ನದೇ ಆದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮತ್ತು ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇತರ ಆಕ್ಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬಲ್ಲ ಸ್ವತಂತ್ರ ಘಟಕವಾಗಿದೆ. ಆಕ್ಟರ್‌ಗಳು ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಲಾಕ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಆಕ್ಟರ್-ಆಧಾರಿತ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಅಬ್‌ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಬಹುದು. Akka.js ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಾಗಿ ಆಕ್ಟರ್-ಆಧಾರಿತ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಹಂಚಿದ ಡೇಟಾಗೆ ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರವೇಶ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಿವಿಧ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿವೆ. ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ಅನೇಕ ಮೂಲಗಳಿಂದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲು ಹಂಚಿದ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳಿಗೆ ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರವೇಶದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ನಷ್ಟವನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಾದ್ಯಂತ IoT ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವುದು.
- ಗೇಮ್ ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್: ಗೇಮ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳು ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು, AI ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್, ಮತ್ತು ರೆಂಡರಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳು ಈ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ರೇಸ್ ಕಂಡಿಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸದೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಗೇಮ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಬಹುದು. ಸಾವಿರಾರು ಆಟಗಾರರು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಬೃಹತ್ ಮಲ್ಟಿಪ್ಲೇಯರ್ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಗೇಮ್ (MMO) ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಹಣಕಾಸು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು: ಹಣಕಾಸು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಖಾತೆ ಬಾಕಿಗಳು, ವಹಿವಾಟು ಇತಿಹಾಸಗಳು, ಮತ್ತು ಇತರ ಹಣಕಾಸು ಡೇಟಾಗೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರವೇಶದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳು ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಖಾತೆ ಬಾಕಿಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಬಹುದು. ವಿವಿಧ ಜಾಗತಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಹೈ-ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ಟ್ರೇಡಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
- ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್: ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಬಹುದು. ವಿವಿಧ ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಂದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಯೋಚಿಸಿ.
- ವೆಬ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳು: ಅಧಿಕ-ಟ್ರಾಫಿಕ್ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲಿಕ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕ್ಯಾಶ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸೆಷನ್ ನಿರ್ವಹಣಾ ರಚನೆಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥವಾದ ಏಕಕಾಲಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕನ್‌ಕರೆಂಟ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಥ್ರೆಡ್-ಸೇಫ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್‌ಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಯಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾಶೀಲತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಅಟಾಮಿಕ್ಸ್ API ಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಇದು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಾಧನವನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಶೇರ್ಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ, ಮೆಸೇಜ್ ಪಾಸಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಆಕ್ಟರ್-ಆಧಾರಿತ ಕನ್‌ಕರೆನ್ಸಿ ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಾಗ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ನಡುವಿನ ವಿನಿಮಯವನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಲೇ ಇರುವುದರಿಂದ, ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಮತ್ತಷ್ಟು ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಬ್‌ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ, ಇದು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಏಕಕಾಲಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಮರೆಯದಿರಿ. ಏಕಕಾಲಿಕ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿರಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ವಿನ್ಯಾಸವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.