ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್ ಮೆಮೊರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮೆಮೊರಿ ಪರಿಣಾಮ

ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ map, filter, ಮತ್ತು reduce, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಮತ್ತು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಶೀಲ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳು ಕೋಡ್ ಓದುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆಯಾದರೂ, ಅವುಗಳ ಮೆಮೊರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ. ಈ ಲೇಖನವು ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳ ಮೆಮೊರಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳು ಇಟರೇಬಲ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿವೆ, ಇದು ನಿಮಗೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ:

            const numbers = [1, 2, 3, 4, 5];

const squaredEvenNumbers = numbers
  .filter(num => num % 2 === 0)
  .map(num => num * num);

console.log(squaredEvenNumbers); // Output: [4, 16]

            

              
                Copy
              
            
          

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, filter ಸಮ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು map ಅವುಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸರಣಿಬದ್ಧ ವಿಧಾನವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಲೂಪ್-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕೋಡ್ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ಈಗರ್ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್‌ನ ಮೆಮೊರಿ ಪರಿಣಾಮಗಳು

ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳ ಮೆಮೊರಿ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಅವು ಈಗರ್ (eager) ಅಥವಾ ಲೇಜಿ (lazy) ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆಯೇ ಎಂಬುದು. ಅನೇಕ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅರೇ ವಿಧಾನಗಳು, map, filter, ಮತ್ತು reduce (ಅರೇಗಳ ಮೇಲೆ ಬಳಸಿದಾಗ) *ಈಗರ್ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್* ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರರ್ಥ ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಹೊಸ ಮಧ್ಯಂತರ ಅರೇಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆಮೊರಿ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ:

            const largeArray = Array.from({ length: 1000000 }, (_, i) => i + 1);

const result = largeArray
  .filter(num => num % 2 === 0)
  .map(num => num * 2)
  .reduce((acc, num) => acc + num, 0);

console.log(result);

            

              
                Copy
              
            
          

ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, filter ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಕೇವಲ ಸಮ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಹೊಸ ಅರೇಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ, map ದ್ವಿಗುಣಗೊಂಡ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ *ಮತ್ತೊಂದು* ಹೊಸ ಅರೇಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, reduce ಕೊನೆಯ ಅರೇಯ ಮೇಲೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಧ್ಯಂತರ ಅರೇಗಳ ರಚನೆಯು ಗಮನಾರ್ಹ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೂಲ ಅರೇ 1 ಮಿಲಿಯನ್ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, filter ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಮಧ್ಯಂತರ ಅರೇ ಸುಮಾರು 500,000 ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಮತ್ತು map ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಮಧ್ಯಂತರ ಅರೇ ಕೂಡ ಸುಮಾರು 500,000 ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಈ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಮೆಮೊರಿ ಹಂಚಿಕೆಯು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೊರೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್ ಮತ್ತು ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು

ಈಗರ್ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್‌ನ ಮೆಮೊರಿ ಅಸಮರ್ಥತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ *ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು* ಮತ್ತು *ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್* ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇರೆಗೆ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅರೇಗಳನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ರಚಿಸದೆ. ಇದು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಬರುತ್ತದೆ.

            function* evenNumbers(numbers) {
  for (const num of numbers) {
    if (num % 2 === 0) {
      yield num;
    }
  }
}

function* doubledNumbers(numbers) {
  for (const num of numbers) {
    yield num * 2;
  }
}

const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6];

const evenNumberGenerator = evenNumbers(numbers);
const doubledNumberGenerator = doubledNumbers(evenNumberGenerator);

for (const num of doubledNumberGenerator) {
  console.log(num);
}

            

              
                Copy
              
            
          

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, evenNumbers ಮತ್ತು doubledNumbers ಜನರೇಟರ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಕರೆದಾಗ, ಅವು ವಿನಂತಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತವೆ. for...of ಲೂಪ್ doubledNumberGenerator ನಿಂದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಎಳೆಯುತ್ತದೆ, ಅದು ಪ್ರತಿಯಾಗಿ evenNumberGenerator ನಿಂದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ವಿನಂತಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಹೀಗೆ ಮುಂದುವರೆಯುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಮಧ್ಯಂತರ ಅರೇಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಗಮನಾರ್ಹ ಮೆಮೊರಿ ಉಳಿತಾಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಲೇಜಿ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು

ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅರೇಗಳ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಲೇಜಿ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸದಿದ್ದರೂ, ನೀವು ಜನರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮದೇ ಆದದನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು. map ಮತ್ತು filter ನ ಲೇಜಿ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:

            function* lazyMap(iterable, callback) {
  for (const item of iterable) {
    yield callback(item);
  }
}

function* lazyFilter(iterable, predicate) {
  for (const item of iterable) {
    if (predicate(item)) {
      yield item;
    }
  }
}

const largeArray = Array.from({ length: 1000000 }, (_, i) => i + 1);

const lazyEvenNumbers = lazyFilter(largeArray, num => num % 2 === 0);
const lazyDoubledNumbers = lazyMap(lazyEvenNumbers, num => num * 2);

let sum = 0;
for (const num of lazyDoubledNumbers) {
  sum += num;
}

console.log(sum);

            

              
                Copy
              
            
          

ಈ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಮಧ್ಯಂತರ ಅರೇಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಪ್ರತಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಅನಂತ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.

ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ದಕ್ಷತೆ

ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ನಿರಂತರ ಹರಿವಿನಂತೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಜನರೇಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗಿನ ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುವುದು, ಅದನ್ನು ಸಾಲು ಸಾಲಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ಫೈಲ್‌ಗೆ ಬರೆಯುವ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಈಗರ್ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್ ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಇಡೀ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಬಹುದು. ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಓದಿದಂತೆ ಪ್ರತಿ ಸಾಲನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ದೊಡ್ಡ ಲಾಗ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು

ನೀವು ದೊಡ್ಡ ಲಾಗ್ ಫೈಲ್, ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಗಿಗಾಬೈಟ್‌ಗಳಷ್ಟು ಗಾತ್ರದ್ದು, ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬೇಕಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅರೇ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನೀವು ಇಡೀ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಅರೇಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು, ಅದನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು, ಮತ್ತು ನಂತರ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮೆಮೊರಿ ದೋಷಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಬದಲಾಗಿ, ನೀವು ಜನರೇಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಟ್ರೀಮ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

            const fs = require('fs');
const readline = require('readline');

async function* readLines(filePath) {
  const fileStream = fs.createReadStream(filePath);

  const rl = readline.createInterface({
    input: fileStream,
    crlfDelay: Infinity
  });

  for await (const line of rl) {
    yield line;
  }
}

function* filterLines(lines, keyword) {
  for (const line of lines) {
    if (line.includes(keyword)) {
      yield line;
    }
  }
}

async function processLogFile(filePath, keyword) {
  const lines = readLines(filePath);
  const filteredLines = filterLines(lines, keyword);

  for await (const line of filteredLines) {
    console.log(line); // Process each filtered line
  }
}

// Example usage
processLogFile('large_log_file.txt', 'ERROR');

            

              
                Copy
              
            
          

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, readLines readline ಬಳಸಿ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸಾಲು ಸಾಲಾಗಿ ಓದುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಸಾಲನ್ನು ಜನರೇಟರ್ ಆಗಿ ನೀಡುತ್ತದೆ. filterLines ನಂತರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೀವರ್ಡ್ ಇರುವಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಈ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ, ಫೈಲ್‌ನ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಾಲು ಮಾತ್ರ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ.

ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್ ಗಮನಾರ್ಹ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಸಂಭಾವ್ಯ ಅನಾನುಕೂಲತೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ:

• ಹೆಚ್ಚಿದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಲೇಜಿ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೋಡ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.
• ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಸವಾಲುಗಳು: ಲೇಜಿ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಈಗರ್-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸವಾಲಿನದಾಗಿರಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಹರಿವು ಕಡಿಮೆ ನೇರವಾಗಿರಬಹುದು.
• ಜನರೇಟರ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳ ಓವರ್‌ಹೆಡ್: ಜನರೇಟರ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಕೆಲವು ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು, ಆದರೂ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ಮೆಮೊರಿ ಉಳಿತಾಯಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ನಗಣ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• ಈಗರ್ ಬಳಕೆ: ಲೇಜಿ ಇಟರೇಟರ್‌ನ ಈಗರ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಅಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಒತ್ತಾಯಿಸದಂತೆ ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜನರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಅರೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು (ಉದಾ., Array.from() ಅಥವಾ ಸ್ಪ್ರೆಡ್ ಆಪರೇಟರ್ ... ಬಳಸಿ) ಸಂಪೂರ್ಣ ಇಟರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್‌ನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಅನ್ವಯಗಳು

ಮೆಮೊರಿ-ದಕ್ಷ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನ ತತ್ವಗಳು ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯವಾಗುತ್ತವೆ. ಇಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳಿವೆ:

• ಹಣಕಾಸು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಜಾಗತಿಕ): ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಹಿವಾಟು ಲಾಗ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಕರೆನ್ಸಿ ವ್ಯಾಪಾರ ಡೇಟಾದಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಹಣಕಾಸು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್ ಅನ್ನು ಮೆಮೊರಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಖಾಲಿ ಮಾಡದೆ ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.
• ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ (IoT - ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ): ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಆಫ್ ಥಿಂಗ್ಸ್ (IoT) ಸಾಧನಗಳು ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೈಜ-ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನಗರದಾದ್ಯಂತ ವಿತರಿಸಲಾದ ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ತಾಪಮಾನದ ವಾಚನಗೋಷ್ಠಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಸಂಪರ್ಕಿತ ವಾಹನಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಸಂಚಾರ ಹರಿವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು, ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
• ಲಾಗ್ ಫೈಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ - ಜಾಗತಿಕ): ಹಿಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿದಂತೆ, ಸರ್ವರ್‌ಗಳು, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಲಾಗ್ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್ ದೊಡ್ಡ ಲಾಗ್ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮೆಮೊರಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡದೆ ದಕ್ಷತೆಯಿಂದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ (ಆರೋಗ್ಯ - ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ): ಡಿಎನ್‌ಎ ಅನುಕ್ರಮಗಳಂತಹ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು, ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೆಮೊರಿ-ದಕ್ಷ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ - ಜಾಗತಿಕ): ಭಾವನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ನಿರಂತರ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆದಾರರಿಗೆ ಮೆಮೊರಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡದೆ ನೈಜ-ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಈ ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಮೆಮೊರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಬಳಸುವಾಗ ಮೆಮೊರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

• ಸಾಧ್ಯವಾದಾಗ ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್ ಬಳಸಿ: ಜನರೇಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್‌ಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ.
• ಅನಗತ್ಯ ಮಧ್ಯಂತರ ಅರೇಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ: ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ದಕ್ಷತೆಯಿಂದ ಜೋಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಲೇಜಿ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಮಧ್ಯಂತರ ಅರೇಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ.
• ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಿ: ಮೆಮೊರಿ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಕ್ರೋಮ್ ಡೆವ್‌ಟೂಲ್ಸ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಪರ್ಯಾಯ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಸೂಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೆ, Set ಅಥವಾ Map ನಂತಹ ಪರ್ಯಾಯ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಇದು ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಮೆಮೊರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
• ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿ: ಮೆಮೊರಿ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯಲು ಫೈಲ್ ಹ್ಯಾಂಡಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳಂತಹ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
• ಕ್ಲೋಸರ್ ಸ್ಕೋಪ್ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ: ಕ್ಲೋಸರ್‌ಗಳು ಅಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದು ಮೆಮೊರಿ ಸೋರಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೋಸರ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
• ಗಾರ್ಬೇಜ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿ: ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಗಾರ್ಬೇಜ್ ಕಲೆಕ್ಟರ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿದ್ದರೂ, ವಸ್ತುಗಳು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಗಾರ್ಬೇಜ್ ಕಲೆಕ್ಟರ್‌ಗೆ ಸೂಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು null ಗೆ ಹೊಂದಿಸುವುದು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.

ತೀರ್ಮಾನ

ದಕ್ಷ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇಟರೇಟರ್ ಹೆಲ್ಪರ್‌ಗಳ ಮೆಮೊರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಜನರೇಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುವೇಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧರಾಗಿರುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ. ಮೆಮೊರಿ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಲು ಮರೆಯದಿರಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಮೆಮೊರಿ-ಪ್ರಜ್ಞಾಪೂರ್ವಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾದ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ಸ್ನೇಹಿ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.