ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗೆ ಹೇಗೆ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿ, ಜಾಗತಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಹರಿವು, ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುವುದು: ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
ಇಂದಿನ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿವೆ. ದೂರಸ್ಥ IoT ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸಂವೇದಕ ರೀಡಿಂಗ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಬೃಹತ್ ಆರ್ಥಿಕ ವಹಿವಾಟು ದಾಖಲೆಗಳವರೆಗೆ, ದಕ್ಷ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ನಿರ್ವಹಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತವೆ, ಇದು ನಿರಂತರ, ಅನಿರ್ಬಂಧಿತ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಿದಾಗ ಮೆಮೊರಿ ಸವಕಳಿ ಅಥವಾ ನಿಧಾನಗತಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ 'ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಎಂಜಿನ್' ಆಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತವೆ, ಇದು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ, ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ವಿತರಿಸಿದ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮತ್ತು ಸೊಗಸಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ, ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ-ದಕ್ಷ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಹೇಗೆ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಅವುಗಳ ಮೂಲಭೂತ ತತ್ವಗಳು, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು, ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಣಾಮ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು: ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಯಾವುವು?
ನಾವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೊದಲು, ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಯಾವುವು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸೋಣ. ECMAScript 2018 ರಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾದ ಇವು, ಪರಿಚಿತ ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಷನ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಅನ್ನು (for...of ಲೂಪ್‌ಗಳಂತೆ) ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತವೆ.
Symbol.asyncIterator ಮತ್ತು for await...of
ಒಂದು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ Symbol.asyncIterator ಮೂಲಕ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಬಲ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಕರೆದಾಗ, ಅದು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್ ಎನ್ನುವುದು next() ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಒಂದು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಆಗಿದೆ, ಇದು { value: any, done: boolean } ರೂಪದ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಪರಿಹರಿಸುವ ಪ್ರಾಮಿಸ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರಾಮಿಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುತ್ತದೆ.
for await...of ಲೂಪ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ರಚನೆಯು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಬಲ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಮುಂದಿನ ಮೌಲ್ಯ ಸಿದ್ಧವಾಗುವವರೆಗೆ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ವಿರಾಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಮುಂದಿನ ಡೇಟಾ ತುಣುಕುಗಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ 'ಕಾಯುತ್ತದೆ'. I/O-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಈ ನಾನ್-ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ ಸ್ವಭಾವವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
async function* generateAsyncSequence() {
yield await Promise.resolve(1);
yield await Promise.resolve(2);
yield await Promise.resolve(3);
}
async function consumeSequence() {
for await (const num of generateAsyncSequence()) {
console.log(num);
}
console.log("Async sequence complete.");
}
// To run:
// consumeSequence();
ಇಲ್ಲಿ, generateAsyncSequence ಒಂದು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಜನರೇಟರ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಆಗಿದೆ, ಇದು ಸಹಜವಾಗಿ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ for await...of ಲೂಪ್ ಲಭ್ಯವಾದಂತೆ ಅದರ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಆಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ.
"ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಎಂಜಿನ್" ರೂಪಕ: ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಹೇಗೆ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ
ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ನಿರಂತರ ಹರಿವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಿ. ಅದು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನುಂಗುವುದಿಲ್ಲ; ಬದಲಾಗಿ, ಅದು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ, ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಸೇವನೆಯ ವೇಗದ ಮೇಲೆ ನಿಖರವಾದ ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಇದೇ ರೀತಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಈ ಬುದ್ಧಿವಂತ 'ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಎಂಜಿನ್' ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
- ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಸೇವನೆ:
for await...ofಲೂಪ್ ಥ್ರೊಟಲ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾದಾಗ ಮಾತ್ರ ಅದನ್ನು ಎಳೆಯುತ್ತದೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಅತಿಯಾದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅತಿಯಾಗಿ ತುಂಬುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. - ನಾನ್-ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ: ಡೇಟಾದ ಮುಂದಿನ ಭಾಗಕ್ಕಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿರುವಾಗ, ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಇತರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಸರ್ವರ್ ಸ್ಥಿರತೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
- ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಮೆಮೊರಿಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ತುಂಡು ತುಂಡಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಅನಿರ್ಬಂಧಿತ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಒಂದು ಗೇಮ್-ಚೇಂಜರ್ ಆಗಿದೆ.
- ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವ ಮತ್ತು ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಅನುಕ್ರಮ, ಪ್ರಾಮಿಸ್-ಆಧಾರಿತ ಸ್ವಭಾವವು ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ದೃಢವಾದ ದೋಷ ಪ್ರಸರಣ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಉತ್ತಮ ಚೇತರಿಕೆ ಅಥವಾ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಎಂಜಿನ್ ವಿವಿಧ ಜಾಗತಿಕ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ದೃಢವಾದ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಅಥವಾ ವಾಲ್ಯೂಮ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ.
ಜಾಗತಿಕ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ದಕ್ಷ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನ ಅಗತ್ಯವು ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಅಸಂಖ್ಯಾತ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಹುಟ್ಟುತ್ತದೆ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ದಾಟುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕು.
- IoT ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು: ಜರ್ಮನಿಯಲ್ಲಿನ ಉತ್ಪಾದನಾ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ, ಬ್ರೆಜಿಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ಕೃಷಿ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾದಲ್ಲಿನ ಪರಿಸರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಂವೇದಕಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ. ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಈ ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಸ್ಯಾಚುರೇಟ್ ಮಾಡದೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸದೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು.
- ನೈಜ-ಸಮಯದ ಆರ್ಥಿಕ ವಹಿವಾಟುಗಳು: ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಪ್ರತಿದಿನ ಶತಕೋಟಿ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಸಮಯ ವಲಯಗಳಿಂದ ಹುಟ್ಟುತ್ತದೆ. ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ದಕ್ಷವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೂಪುಟ್ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
- ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್ ಅಪ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳು/ಡೌನ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳು: ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಬಳಕೆದಾರರು ಬೃಹತ್ ಮಾಧ್ಯಮ ಫೈಲ್‌ಗಳು, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಕಪ್‌ಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಈ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಚಂಕ್‌ನಿಂದ ಚಂಕ್‌ಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಸರ್ವರ್ ಮೆಮೊರಿ ಸವಕಳಿಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಗತಿ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
- API ಪೇಜಿನೇಷನ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್: ಪೇಜಿನೇಟೆಡ್ API ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜಾಗತಿಕ ಹವಾಮಾನ ಸೇವೆಯಿಂದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಹವಾಮಾನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಥವಾ ಸಾಮಾಜಿಕ ವೇದಿಕೆಯಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವುದು), ಹಿಂದಿನ ಪುಟವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ನಂತರದ ಪುಟಗಳನ್ನು ತರುವುದನ್ನು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು (ETL): ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಗಳಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು, ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು (ETL) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಈ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ, ವಿವಿಧ ಭೌಗೋಳಿಕ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಹ.
ಈ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಎಂದರೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಡೇಟಾದ ಮೂಲ ಅಥವಾ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ.
ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೋರ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತತ್ವಗಳು
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳ ನಿಜವಾದ ಶಕ್ತಿಯು ಅವು ಸಹಜವಾಗಿ ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವ ಹಲವಾರು ಮೂಲಭೂತ ತತ್ವಗಳಲ್ಲಿ ಅಡಗಿದೆ.
1. ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುಯೇಷನ್: ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾ
ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳ, ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಮತ್ತು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಎರಡರ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುಯೇಷನ್ ಆಗಿದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನಂತಿಸುವವರೆಗೆ ಅದನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಪಡೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದರರ್ಥ:
- ಕಡಿಮೆ ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು: ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಮೆಮೊರಿಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು (ಇದು ಗಿಗಾಬೈಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಟೆರಾಬೈಟ್‌ಗಳಿರಬಹುದು), ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಸ್ತುತ ಚಂಕ್ ಮಾತ್ರ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಇರುತ್ತದೆ.
- ವೇಗದ ಪ್ರಾರಂಭದ ಸಮಯಗಳು: ಮೊದಲ ಕೆಲವು ಐಟಂಗಳನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು ಕಾಯದೆ ತಕ್ಷಣವೇ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು.
- ದಕ್ಷ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆ: ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಬಹಳ ಉದ್ದದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ನಿಂದ ಕೆಲವೇ ಐಟಂಗಳು ಬೇಕಿದ್ದರೆ, ಉತ್ಪಾದಕರು ಬೇಗನೆ ನಿಲ್ಲಿಸಬಹುದು, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಅನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.
ನೀವು ಸರ್ವರ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಿಂದ ಲಾಗ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತಿರುವ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುಯೇಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ; ನೀವು ಒಂದು ಸಾಲನ್ನು ಓದಿ, ಅದನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ, ನಂತರ ಮುಂದಿನದನ್ನು ಓದಿ. ನೀವು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವ ದೋಷವನ್ನು ಬೇಗನೆ ಕಂಡುಕೊಂಡರೆ, ನೀವು ನಿಲ್ಲಿಸಬಹುದು, ಇದು ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಬ್ಯಾಕ್‌ಪ್ರೆಶರ್ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಅತಿಯಾಗಿ ತುಂಬುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವುದು
ಬ್ಯಾಕ್‌ಪ್ರೆಶರ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಗ್ರಾಹಕನು ಉತ್ಪಾದಕನಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ತುಂಬಾ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದಾನೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಸಂಕೇತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಾಗಿದೆ. ಬ್ಯಾಕ್‌ಪ್ರೆಶರ್ ಇಲ್ಲದೆ, ವೇಗದ ಉತ್ಪಾದಕನು ನಿಧಾನವಾದ ಗ್ರಾಹಕನನ್ನು ಮುಳುಗಿಸಬಹುದು, ಇದು ಬಫರ್ ಓವರ್‌ಫ್ಲೋಗಳು, ಹೆಚ್ಚಿದ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕ್ರ್ಯಾಶ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
for await...of ಲೂಪ್ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಬ್ಯಾಕ್‌ಪ್ರೆಶರ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಲೂಪ್ ಒಂದು ಐಟಂ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು ನಂತರ await ಅನ್ನು ಎದುರಿಸಿದಾಗ, ಆ await ಪರಿಹರಿಸುವವರೆಗೆ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ನ ಬಳಕೆಯನ್ನು ವಿರಾಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಐಟಂ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕನು ಮುಂದಿನದಕ್ಕೆ ಸಿದ್ಧವಾದಾಗ ಮಾತ್ರ ಉತ್ಪಾದಕ (ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ನ next() ವಿಧಾನ) ಮತ್ತೆ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಸೂಚ್ಯ ಬ್ಯಾಕ್‌ಪ್ರೆಶರ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ವೇರಿಯಬಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಲೇಟೆನ್ಸಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಾಗ. ಇದು ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಹರಿವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಸವಕಳಿಯಿಂದ ಉತ್ಪಾದಕ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಇಬ್ಬರನ್ನೂ ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಏಕಕಾಲೀನತೆ vs. ಸಮಾನಾಂತರತೆ: ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಸಿಂಗಲ್-ಥ್ರೆಡ್ ಆಗಿದೆ (ಬ್ರೌಸರ್‌ನ ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ಮತ್ತು Node.js ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ). ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಏಕಕಾಲೀನತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ನಿಜವಾದ ಸಮಾನಾಂತರತೆಯನ್ನು ಅಲ್ಲ (ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಕರ್ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸದಿದ್ದರೆ). await ಕೀವರ್ಡ್ ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ನ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ವಿರಾಮಗೊಳಿಸಿದರೂ, ಅದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಇನ್‌ಪುಟ್, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನಂತಿಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಇತರ ಬಾಕಿ ಇರುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದರರ್ಥ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಭಾರೀ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತಿರುವಾಗಲೂ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ದೊಡ್ಡ ವೀಡಿಯೊ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಚಂಕ್‌ನಿಂದ ಚಂಕ್‌ಗೆ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು (ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್ ಬಳಸಿ) ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ UI ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಬ್ರೌಸರ್ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳದೆ. ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ನಿಧಾನವಾದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳಲ್ಲಿರುವ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಸುಗಮ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ನೀಡಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
4. ಸಂಪನ್ಮೂಲ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಸುಂದರವಾದ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ
ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಸರಿಯಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಶುದ್ಧೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಭಾಗಶಃ ಬಳಸಿದರೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಅಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಮುರಿಯಲಾಗಿದ್ದರೆ, ಅಥವಾ ದೋಷ ಸಂಭವಿಸಿದರೆ), ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಇಟರೇಟರ್‌ನ ಐಚ್ಛಿಕ return() ವಿಧಾನವನ್ನು ಕರೆಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಫೈಲ್ ಹ್ಯಾಂಡಲ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಅಥವಾ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಾಕೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮುಚ್ಚುವಂತಹ ಯಾವುದೇ ಅಗತ್ಯ ಶುದ್ಧೀಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇಟರೇಟರ್‌ಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಅದೇ ರೀತಿ, ಐಚ್ಛಿಕ throw() ವಿಧಾನವನ್ನು ಇಟರೇಟರ್‌ಗೆ ದೋಷವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ಗ್ರಾಹಕ ಭಾಗದಿಂದ ಉತ್ಪಾದಕನಿಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಈ ದೃಢವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಸಂಕೀರ್ಣ, ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ – ಸರ್ವರ್-ಸೈಡ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ IoT ಗೇಟ್‌ವೇಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ – ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಸೋರಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕುಸಿತವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಹೇಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ, ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.
1. ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ದಕ್ಷವಾಗಿ ಓದುವುದು (Node.js)
Node.js ನ fs.createReadStream() ಓದಬಹುದಾದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಸರಳ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ-ದಕ್ಷವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
const fs = require('fs');
const path = require('path');
async function processLargeLogFile(filePath) {
const stream = fs.createReadStream(filePath, { encoding: 'utf8' });
let lineCount = 0;
let errorCount = 0;
console.log(`Starting to process file: ${filePath}`);
try {
for await (const chunk of stream) {
// In a real scenario, you'd buffer incomplete lines
// For simplicity, we'll assume chunks are lines or contain multiple lines
const lines = chunk.split('\n');
for (const line of lines) {
if (line.includes('ERROR')) {
errorCount++;
console.warn(`Found ERROR: ${line.trim()}`);
}
lineCount++;
}
}
console.log(`\nProcessing complete for ${filePath}.`)
console.log(`Total lines processed: ${lineCount}`);
console.log(`Total errors found: ${errorCount}`);
} catch (error) {
console.error(`Error processing file: ${error.message}`);
}
}
// Example usage (ensure you have a large 'app.log' file):
// const logFilePath = path.join(__dirname, 'app.log');
// processLargeLogFile(logFilePath);
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು ದೊಡ್ಡ ಲಾಗ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಸಂಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ಮೆಮೊರಿಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡದೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು chunk ಲಭ್ಯವಾದಂತೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು RAM ನಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾದ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಥವಾ ಆರ್ಕೈವಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸವಾಲಾಗಿದೆ.
2. API ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಆಗಿ ಪೇಜಿನೇಟ್ ಮಾಡುವುದು
ಅನೇಕ API ಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವವು, ಪೇಜಿನೇಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್ ಮುಂದಿನ ಪುಟಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪಡೆಯುವುದನ್ನು ಸೊಗಸಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
async function* fetchAllPages(baseUrl, initialParams = {}) {
let currentPage = 1;
let hasMore = true;
while (hasMore) {
const params = new URLSearchParams({ ...initialParams, page: currentPage });
const url = `${baseUrl}?${params.toString()}`;
console.log(`Fetching page ${currentPage} from ${url}`);
const response = await fetch(url);
if (!response.ok) {
throw new Error(`API error: ${response.statusText}`);
}
const data = await response.json();
// Assume API returns 'items' and 'nextPage' or 'hasMore'
for (const item of data.items) {
yield item;
}
// Adjust these conditions based on your actual API's pagination scheme
if (data.nextPage) {
currentPage = data.nextPage;
} else if (data.hasOwnProperty('hasMore')) {
hasMore = data.hasMore;
currentPage++;
} else {
hasMore = false;
}
}
}
async function processGlobalUserData() {
// Imagine an API endpoint for user data from a global service
const apiEndpoint = "https://api.example.com/users";
const filterCountry = "IN"; // Example: users from India
try {
for await (const user of fetchAllPages(apiEndpoint, { country: filterCountry })) {
console.log(`Processing user ID: ${user.id}, Name: ${user.name}, Country: ${user.country}`);
// Perform data processing, e.g., aggregation, storage, or further API calls
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 50)); // Simulate async processing
}
console.log("All global user data processed.");
} catch (error) {
console.error(`Failed to process user data: ${error.message}`);
}
}
// To run:
// processGlobalUserData();
ಈ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಮಾದರಿಯು ಪೇಜಿನೇಷನ್ ಲಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಅಮೂರ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಗ್ರಾಹಕನು ನಿರಂತರ ಬಳಕೆದಾರರ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ನಂತೆ ಕಾಣುವದನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ದರ ಮಿತಿಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ವಾಲ್ಯೂಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿವಿಧ ಜಾಗತಿಕ API ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವಾಗ ಇದು ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ, ದಕ್ಷ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಯ ಡೇಟಾ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಕಸ್ಟಮ್ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು: ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಫೀಡ್
ವೆಬ್‌ಸಾಕೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಈವೆಂಟ್ ಫೀಡ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ ಮೆಸೇಜಿಂಗ್ ಕ್ಯೂನಂತಹ ಕಸ್ಟಮ್ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ನಿಮ್ಮದೇ ಆದ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನೀವು ರಚಿಸಬಹುದು.
class WebSocketDataFeed {
constructor(url) {
this.url = url;
this.buffer = [];
this.waitingResolvers = [];
this.ws = null;
this.connect();
}
connect() {
this.ws = new WebSocket(this.url);
this.ws.onmessage = (event) => {
const data = JSON.parse(event.data);
if (this.waitingResolvers.length > 0) {
// If there's a consumer waiting, resolve immediately
const resolve = this.waitingResolvers.shift();
resolve({ value: data, done: false });
} else {
// Otherwise, buffer the data
this.buffer.push(data);
}
};
this.ws.onclose = () => {
// Signal completion or error to waiting consumers
while (this.waitingResolvers.length > 0) {
const resolve = this.waitingResolvers.shift();
resolve({ value: undefined, done: true }); // No more data
}
};
this.ws.onerror = (error) => {
console.error('WebSocket Error:', error);
// Propagate error to consumers if any are waiting
};
}
// Make this class an async iterable
[Symbol.asyncIterator]() {
return this;
}
// The core async iterator method
async next() {
if (this.buffer.length > 0) {
return { value: this.buffer.shift(), done: false };
} else if (this.ws && this.ws.readyState === WebSocket.CLOSED) {
return { value: undefined, done: true };
} else {
// No data in buffer, wait for the next message
return new Promise(resolve => this.waitingResolvers.push(resolve));
}
}
// Optional: Clean up resources if iteration stops early
async return() {
if (this.ws && this.ws.readyState === WebSocket.OPEN) {
console.log('Closing WebSocket connection.');
this.ws.close();
}
return { value: undefined, done: true };
}
}
async function processRealtimeMarketData() {
// Example: Imagine a global market data WebSocket feed
const marketDataFeed = new WebSocketDataFeed('wss://marketdata.example.com/live');
let totalTrades = 0;
console.log('Connecting to real-time market data feed...');
try {
for await (const trade of marketDataFeed) {
totalTrades++;
console.log(`New Trade: ${trade.symbol}, Price: ${trade.price}, Volume: ${trade.volume}`);
if (totalTrades >= 10) {
console.log('Processed 10 trades. Stopping for demonstration.');
break; // Stop iteration, triggering marketDataFeed.return()
}
// Simulate some asynchronous processing of the trade data
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100));
}
} catch (error) {
console.error('Error processing market data:', error);
} finally {
console.log(`Total trades processed: ${totalTrades}`);
}
}
// To run (in a browser environment or Node.js with a WebSocket library):
// processRealtimeMarketData();
ಈ ಕಸ್ಟಮ್ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್ ಒಂದು ಈವೆಂಟ್-ಡ್ರೈವನ್ ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು (ವೆಬ್‌ಸಾಕೆಟ್‌ನಂತೆ) ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಬಲ್ ಆಗಿ ಸುತ್ತುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು for await...of ನೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಲು ಯೋಗ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಫರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಡೇಟಾಗಾಗಿ ಕಾಯುವುದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಬ್ಯಾಕ್‌ಪ್ರೆಶರ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು return() ಮೂಲಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಶುದ್ಧೀಕರಣವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಲೈವ್ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು, ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಜಗತ್ತಿನ ಯಾವುದೇ ಮೂಲೆಯಿಂದ ನಿರಂತರ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕಾದ ಸಂವಹನ ವೇದಿಕೆಗಳಂತಹ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಈ ಮಾದರಿಯು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾಗಿದೆ.
ಸುಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು
ಮೂಲಭೂತ ಬಳಕೆಯು ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿದರೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು.
1. ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು
ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳಂತೆಯೇ, ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಪ್ರತಿ ಹಂತವು ಹಿಂದಿನ ಹಂತದಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಅಥವಾ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಜನರೇಟರ್ ಆಗಿರಬಹುದು.
// A generator that simulates fetching raw data
async function* fetchDataStream() {
const data = [
{ id: 1, tempC: 25, location: 'Tokyo' },
{ id: 2, tempC: 18, location: 'London' },
{ id: 3, tempC: 30, location: 'Dubai' },
{ id: 4, tempC: 22, location: 'New York' },
{ id: 5, tempC: 10, location: 'Moscow' }
];
for (const item of data) {
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 50)); // Simulate async fetch
yield item;
}
}
// A transformer that converts Celsius to Fahrenheit
async function* convertToFahrenheit(source) {
for await (const item of source) {
const tempF = (item.tempC * 9/5) + 32;
yield { ...item, tempF };
}
}
// A filter that selects data from warmer locations
async function* filterWarmLocations(source, thresholdC) {
for await (const item of source) {
if (item.tempC > thresholdC) {
yield item;
}
}
}
async function processSensorDataPipeline() {
const rawData = fetchDataStream();
const fahrenheitData = convertToFahrenheit(rawData);
const warmFilteredData = filterWarmLocations(fahrenheitData, 20); // Filter > 20C
console.log('Processing sensor data pipeline:');
for await (const processedItem of warmFilteredData) {
console.log(`Location: ${processedItem.location}, Temp C: ${processedItem.tempC}, Temp F: ${processedItem.tempF}`);
}
console.log('Pipeline complete.');
}
// To run:
// processSensorDataPipeline();
Node.js stream/promises ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು pipeline() ನೊಂದಿಗೆ ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು Node.js ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ದೃಢವಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಈ ಮಾಡ್ಯುಲಾರಿಟಿ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಸಂಕೀರ್ಣ, ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
2. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸುವುದು (ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ)
for await...of ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿದ್ದರೂ, ನೀವು ಇಟರೇಟರ್‌ನ next() ವಿಧಾನದೊಳಗೆ ಅನೇಕ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಐಟಂಗಳ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ Promise.all() ನಂತಹ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಮಾನಾಂತರತೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು.
async function* parallelFetchPages(baseUrl, initialParams = {}, concurrency = 3) {
let currentPage = 1;
let hasMore = true;
const fetchPage = async (pageNumber) => {
const params = new URLSearchParams({ ...initialParams, page: pageNumber });
const url = `${baseUrl}?${params.toString()}`;
console.log(`Initiating fetch for page ${pageNumber} from ${url}`);
const response = await fetch(url);
if (!response.ok) {
throw new Error(`API error on page ${pageNumber}: ${response.statusText}`);
}
return response.json();
};
let pendingFetches = [];
// Start with initial fetches up to concurrency limit
for (let i = 0; i < concurrency && hasMore; i++) {
pendingFetches.push(fetchPage(currentPage++));
if (currentPage > 5) hasMore = false; // Simulate limited pages for demo
}
while (pendingFetches.length > 0) {
const { resolved, index } = await Promise.race(
pendingFetches.map((p, i) => p.then(data => ({ resolved: data, index: i })))
);
// Process items from the resolved page
for (const item of resolved.items) {
yield item;
}
// Remove resolved promise and potentially add a new one
pendingFetches.splice(index, 1);
if (hasMore) {
pendingFetches.push(fetchPage(currentPage++));
if (currentPage > 5) hasMore = false; // Simulate limited pages for demo
}
}
}
async function processHighVolumeAPIData() {
const apiEndpoint = "https://api.example.com/high-volume-data";
console.log('Processing high-volume API data with limited concurrency...');
try {
for await (const item of parallelFetchPages(apiEndpoint, {}, 3)) {
console.log(`Processed item: ${JSON.stringify(item)}`);
// Simulate heavy processing
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 200));
}
console.log('High-volume API data processing complete.');
} catch (error) {
console.error(`Error in high-volume API data processing: ${error.message}`);
}
}
// To run:
// processHighVolumeAPIData();
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು ಏಕಕಾಲೀನ ವಿನಂತಿಗಳ ಪೂಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು Promise.race ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಒಂದು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ತಕ್ಷಣ ಮುಂದಿನ ಪುಟವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಹೊಂದಿರುವ ಜಾಗತಿಕ API ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಸೇವನೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ API ಸರ್ವರ್ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ತುಂಬುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಏಕಕಾಲೀನತೆಯ ಮಿತಿಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
3. ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು
ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ಐಟಂಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ದಕ್ಷತೆಯಿಲ್ಲ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಾಹ್ಯ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವಾಗ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಬರವಣಿಗೆಗಳು, ಕ್ಯೂಗೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು, ಬೃಹತ್ API ಕರೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು). ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಐಟಂಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು.
async function* batchItems(source, batchSize) {
let batch = [];
for await (const item of source) {
batch.push(item);
if (batch.length >= batchSize) {
yield batch;
batch = [];
}
}
if (batch.length > 0) {
yield batch;
}
}
async function processBatchedUpdates(dataStream) {
console.log('Processing data in batches for efficient writes...');
for await (const batch of batchItems(dataStream, 5)) {
console.log(`Processing batch of ${batch.length} items: ${JSON.stringify(batch.map(i => i.id))}`);
// Simulate a bulk database write or API call
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500));
}
console.log('Batch processing complete.');
}
// Dummy data stream for demonstration
async function* dummyItemStream() {
for (let i = 1; i <= 12; i++) {
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10));
yield { id: i, value: `data_${i}` };
}
}
// To run:
// processBatchedUpdates(dummyItemStream());
ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ I/O ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾದಂತಹ ವಿತರಿಸಿದ ಕ್ಯೂಗೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಬೃಹತ್ ಸೇರ್ಪಡೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಥ್ರೂಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
4. ದೃಢವಾದ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ
ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಯಾವುದೇ ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಗ್ರಾಹಕ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ try...catch ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಉತ್ಪಾದಕ (ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್ ಸ್ವತಃ) ದೋಷಗಳನ್ನು ಎಸೆಯಬಹುದು, ಇದನ್ನು ಗ್ರಾಹಕನು ಹಿಡಿಯುತ್ತಾನೆ.
async function* unreliableDataSource() {
for (let i = 0; i < 5; i++) {
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100));
if (i === 2) {
throw new Error('Simulated data source error at item 2');
}
yield i;
}
}
async function consumeUnreliableData() {
console.log('Attempting to consume unreliable data...');
try {
for await (const data of unreliableDataSource()) {
console.log(`Received data: ${data}`);
}
} catch (error) {
console.error(`Caught error from data source: ${error.message}`);
// Implement retry logic, fallback, or alert mechanisms here
} finally {
console.log('Unreliable data consumption attempt finished.');
}
}
// To run:
// consumeUnreliableData();
ಈ ವಿಧಾನವು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಅಥವಾ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಬ್ರೇಕರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಹು ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ ವಿತರಿಸಿದ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಅಸ್ಥಿರ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡ
ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆಯಾದರೂ, ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ:
- ಓವರ್‌ಹೆಡ್: ಕಚ್ಚಾ ಕಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿದ ಈವೆಂಟ್ ಎಮಿಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಪ್ರಾಮಿಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು
async/awaitಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅಂತರ್ಗತ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೂಪುಟ್, ಕಡಿಮೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಚಿಕ್ಕ ಡೇಟಾ ಚಂಕ್‌ಗಳಿಗೆ, ಈ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅಳೆಯಬಹುದು. - ಸಂದರ್ಭ ಸ್ವಿಚಿಂಗ್: ಪ್ರತಿ
awaitಈವೆಂಟ್ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಂದರ್ಭ ಸ್ವಿಚ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ನಾನ್-ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ ಆದರೂ, ಕ್ಷುಲ್ಲಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂದರ್ಭ ಸ್ವಿಚಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚಾಗಬಹುದು. - ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು: I/O-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು (ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್, ಡಿಸ್ಕ್) ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಸಹಜವಾಗಿ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಹೊಳೆಯುತ್ತವೆ. ಅವು ಕಚ್ಚಾ CPU ವೇಗದ ಬಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು.
ಮಾನದಂಡ: ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮಾನದಂಡ ಮಾಡಿ. Node.js ನ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ perf_hooks ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅಥವಾ ಬ್ರೌಸರ್ ಡೆವಲಪರ್ ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಿ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು (ಬ್ಯಾಕ್‌ಪ್ರೆಶರ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯಂತಹವು) ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸದ ಮೈಕ್ರೋ-ಮಾನದಂಡಗಳ ಬದಲು ನೈಜ ಲೋಡ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಥ್ರೂಪುಟ್, ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ.
ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಣಾಮ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು
"ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಎಂಜಿನ್" ಕೇವಲ ಭಾಷಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ; ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ತುಂಬಿದ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ನಾವು ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಮೀಪಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ ಇದು ಒಂದು ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಿದೆ.
- ಮೈಕ್ರೋಸರ್ವಿಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ವರ್‌ಲೆಸ್: ಈವೆಂಟ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಪೇಲೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಆಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮೈಕ್ರೋಸರ್ವಿಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದನ್ನು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಸರ್ವರ್‌ಲೆಸ್ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ, ಅವು ಅಲ್ಪಕಾಲಿಕ ಮೆಮೊರಿ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೀಸದೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ದಕ್ಷವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
- IoT ಡೇಟಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ: ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಲಕ್ಷಾಂತರ IoT ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು, ನಿರಂತರ ಸಂವೇದಕ ರೀಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇವಿಸಲು ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
- AI/ML ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು: ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಫೀಡ್ ಮಾಡುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ETL ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಈ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಮೆಮೊರಿ-ದಕ್ಷ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಘಟಿಸಬಹುದು.
- WebRTC ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸಂವಹನ: ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸದಿದ್ದರೂ, ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಡೇಟಾ ಹರಿವಿನ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು WebRTC ಗೆ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿವೆ, ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಆಡಿಯೊ/ವೀಡಿಯೊ ಚಂಕ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅಡಾಪ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
- ವೆಬ್ ಮಾನದಂಡಗಳ ವಿಕಸನ: Node.js ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳ ಯಶಸ್ಸು ಹೊಸ ವೆಬ್ ಮಾನದಂಡಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತಿದೆ, ಇದು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್, ಸ್ಟ್ರೀಮ್-ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಆಧುನಿಕ ಡೇಟಾದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕವಾಗಿ ವಿತರಿಸಿದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಜವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಜ್ಜುಗೊಂಡಿವೆ.
ತೀರ್ಮಾನ: ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕೆ ಶಕ್ತಿ ತುಂಬುವುದು
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು, 'ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಎಂಜಿನ್' ಆಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಾಗ ಮತ್ತು ಬಳಸಿಕೊಂಡಾಗ, ಆಧುನಿಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನಿವಾರ್ಯ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ. ಅವು ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರಮಾಣಿತ, ಸೊಗಸಾದ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾ ವಾಲ್ಯೂಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ವಿತರಣಾ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳ ಮುಖಾಂತರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ-ಜಾಗೃತವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಲೇಜಿ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುಯೇಷನ್, ಸೂಚ್ಯ ಬ್ಯಾಕ್‌ಪ್ರೆಶರ್ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಸ್ಥಳೀಯ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಂದ ಖಂಡಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ ಡೇಟಾ ಫೀಡ್‌ಗಳವರೆಗೆ ಸಲೀಸಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುವ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು, ಒಮ್ಮೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸವಾಲನ್ನು ಸುಗಮ, ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಇಂದೇ ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವವನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಿ.