ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲೀನ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನಲಾಕ್ ಮಾಡಿ. ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್, SharedArrayBuffer, ಮತ್ತು Atomics ಜಾಗತಿಕ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯುಳ್ಳ ಸಿಪಿಯು-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅನಲಾಕ್ ಮಾಡುವುದು: ಜಾಗತಿಕ ವೆಬ್‌ಗಾಗಿ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಏಕಕಾಲೀನ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ
ಆಧುನಿಕ ವೆಬ್ ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್‌ನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿ, ಕೇವಲ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರದೇ ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯುಳ್ಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಬೇಡಿಕೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸವಾಲನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ: ಬಳಕೆದಾರರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಫ್ರೀಜ್ ಮಾಡದೆ ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸದೆ ಸಿಪಿಯು-ತೀವ್ರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಏಕ-ಥ್ರೆಡ್ ಸ್ವಭಾವವು ಬಹಳ ಹಿಂದಿನಿಂದಲೂ ಒಂದು ಅಡಚಣೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸರ್ ಎಪಿಐಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು ನಿಜವಾದ ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಶಕ್ತಿಯುತ ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿವೆ, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಏಕಕಾಲೀನ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಮೂಲಕ.
ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಏಕಕಾಲೀನ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ, ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ (Web Workers), ಶೇರ್ಡ್‌ಅರೇಬಫರ್ (SharedArrayBuffer), ಮತ್ತು ಅಟಾಮಿಕ್ಸ್ (Atomics) ನಂತಹ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ, ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ತಡೆರಹಿತವಾಗಿ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುವ ಸ್ಪಂದನಾಶೀಲ, ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಗೊಂದಲ: ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಏಕ-ಥ್ರೆಡ್
ಏಕಕಾಲೀನ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್, ಅದರ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬ್ರೌಸರ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಏಕ-ಥ್ರೆಡ್ ಆಗಿದೆ. ಇದರರ್ಥ ಅದಕ್ಕೆ ಒಂದು 'ಕಾಲ್ ಸ್ಟಾಕ್' ಮತ್ತು ಒಂದು 'ಮೆಮೊರಿ ಹೀಪ್' ಇದೆ. ಯುಐ ಅಪ್‌ಡೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಬಳಕೆದಾರರ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಕೋಡ್, ಈ ಒಂದೇ ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಲ್ಟಿ-ಥ್ರೆಡೆಡ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುವ ರೇಸ್ ಕಂಡೀಷನ್‌ಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಿದರೂ, ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ: ಯಾವುದೇ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ, ಸಿಪಿಯು-ತೀವ್ರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸ್ಪಂದಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಇವೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಮತ್ತು ನಾನ್-ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ I/O
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ತನ್ನ ಏಕ-ಥ್ರೆಡ್ ಸ್ವಭಾವವನ್ನು ಇವೆಂಟ್ ಲೂಪ್ (Event Loop) ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸೊಗಸಾದ ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಯು ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗೆ ನಾನ್-ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ I/O ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು (ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನಂತಿಗಳು ಅಥವಾ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರವೇಶದಂತಹ) ಬ್ರೌಸರ್‌ನ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಎಪಿಐಗಳಿಗೆ ಆಫ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ನಂತರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಕಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. I/O ಗಾಗಿ ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಇವೆಂಟ್ ಲೂಪ್ ಸಿಪಿಯು-ಬೌಂಡ್ ಗಣನೆಗಳಿಗೆ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ನೀವು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಬೃಹತ್ ಅರೇಯನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಆ ಕಾರ್ಯ ಮುಗಿಯುವವರೆಗೆ ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಆಕ್ರಮಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಫ್ರೀಜ್ ಆದ ಯುಐ ಮತ್ತು ಕಳಪೆ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಜಾಗತಿಕ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಉತ್ಪನ್ನ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಮೇಲೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಬೆಲೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕಾದ ಅಥವಾ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾದ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದರೆ, ಬಳಕೆದಾರರು, ಅವರ ಸ್ಥಳ ಅಥವಾ ಸಾಧನವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ಗಮನಾರ್ಹ ವಿಳಂಬ ಮತ್ತು ಸ್ಪಂದಿಸದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ.
ಏಕತಾನತೆಯನ್ನು ಮುರಿಯುವುದು: ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಏಕಕಾಲೀನತೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವುದು
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಏಕಕಾಲೀನತೆಯತ್ತ ಮೊದಲ ಮಹತ್ವದ ಹೆಜ್ಜೆ ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ (Web Workers) ಪರಿಚಯವಾಗಿತ್ತು. ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ವೆಬ್ ಪುಟದ ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಥ್ರೆಡ್‌ನಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ, ಹಿನ್ನೆಲೆ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ: ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವರ್ಕರ್ ಥ್ರೆಡ್‌ಗೆ ವಹಿಸಬಹುದು, ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ಯುಐ ಅಪ್‌ಡೇಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮುಕ್ತವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ
- ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ: ಪ್ರತಿ ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಜಾಗತಿಕ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ, ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್‌ನ
windowಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ನಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿದೆ. ಇದರರ್ಥ ವರ್ಕರ್ಸ್ ನೇರವಾಗಿ DOM ಅನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. - ಸಂವಹನ: ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ಮತ್ತು ವರ್ಕರ್ಸ್ ನಡುವಿನ (ಮತ್ತು ವರ್ಕರ್ಸ್ ನಡುವಿನ) ಸಂವಹನವು
postMessage()ವಿಧಾನ ಮತ್ತುonmessageಈವೆಂಟ್ ಲಿಸನರ್ ಬಳಸಿ ಸಂದೇಶ ರವಾನೆಯ ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತದೆ.postMessage()ಮೂಲಕ ರವಾನೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಅಂದರೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸೀರಿಯಲೈಸ್ ಮತ್ತು ಡಿಸೀರಿಯಲೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. - ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ: ವರ್ಕರ್ಸ್ ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್‌ನ ಸ್ಪಂದನಶೀಲತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರದೆ ಭಾರೀ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.
ಹಂಚಿಕೆಯ ಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ತಕ್ಷಣದ, ಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಅಪ್‌ಡೇಟ್‌ಗಳು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್, ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್, ಅಥವಾ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಗಣನೆಗಳಂತಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ, ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಒಂದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಅವು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಅವುಗಳನ್ನು ಜಾಗತಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಾಧನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಮಾನಾಂತರ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್
ಒಂದು ಜಾಗತಿಕ ಫೋಟೋ ಎಡಿಟಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಅಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಹೆಚ್ಚಿನ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ವಿವಿಧ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಬೈ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಸಂಕೀರ್ಣ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ವಿನಾಶಕಾರಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಒಂದು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ (index.html/app.js):
// Create an image element and load an image
const img = document.createElement('img');
img.src = 'large_image.jpg';
img.onload = () => {
const canvas = document.createElement('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');
canvas.width = img.width;
canvas.height = img.height;
ctx.drawImage(img, 0, 0);
const imageData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
const numWorkers = navigator.hardwareConcurrency || 4; // Use available cores or default
const chunkSize = Math.ceil(imageData.data.length / numWorkers);
const workers = [];
const results = [];
for (let i = 0; i < numWorkers; i++) {
const worker = new Worker('imageProcessor.js');
workers.push(worker);
worker.onmessage = (event) => {
results.push(event.data.processedChunk);
if (results.length === numWorkers) {
// All workers finished, combine results
const combinedImageData = new Uint8ClampedArray(imageData.data.length);
results.sort((a, b) => a.startIndex - b.startIndex);
let offset = 0;
results.forEach(chunk => {
combinedImageData.set(chunk.data, offset);
offset += chunk.data.length;
});
// Put combined image data back to canvas and display
const newImageData = new ImageData(combinedImageData, canvas.width, canvas.height);
ctx.putImageData(newImageData, 0, 0);
console.log('Image processing complete!');
}
};
const start = i * chunkSize;
const end = Math.min((i + 1) * chunkSize, imageData.data.length);
// Send a chunk of the image data to the worker
// Note: For large TypedArrays, transferables can be used for efficiency
worker.postMessage({
chunk: imageData.data.slice(start, end),
startIndex: start,
width: canvas.width, // Pass full width to worker for pixel calculations
filterType: 'grayscale'
});
}
};
ವರ್ಕರ್ ಥ್ರೆಡ್ (imageProcessor.js):
self.onmessage = (event) => {
const { chunk, startIndex, width, filterType } = event.data;
const processedChunk = new Uint8ClampedArray(chunk.length);
for (let i = 0; i < chunk.length; i += 4) {
const r = chunk[i];
const g = chunk[i + 1];
const b = chunk[i + 2];
const a = chunk[i + 3];
let newR = r, newG = g, newB = b;
if (filterType === 'grayscale') {
const avg = (r + g + b) / 3;
newR = avg;
newG = avg;
newB = avg;
} // Add more filters here
processedChunk[i] = newR;
processedChunk[i + 1] = newG;
processedChunk[i + 2] = newB;
processedChunk[i + 3] = a;
}
self.postMessage({
processedChunk: processedChunk,
startIndex: startIndex
});
};
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು ಸಮಾನಾಂತರ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸುಂದರವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ವರ್ಕರ್ ಚಿತ್ರದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಡೇಟಾದ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ಈ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಭಾರೀ ಗಣನೆಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಸ್ಪಂದನಶೀಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಮುಂದಿನ ಹಂತ: SharedArrayBuffer ಮತ್ತು Atomics ಜೊತೆಗೆ ಹಂಚಿಕೆಯ ಮೆಮೊರಿ
ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಆಫ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದಾದರೂ, postMessage() ನಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾ ನಕಲು ಮಾಡುವುದು ಅತ್ಯಂತ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಅಥವಾ ಅನೇಕ ವರ್ಕರ್ಸ್‌ಗೆ ಒಂದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಡಚಣೆಯಾಗಬಹುದು. ಈ ಮಿತಿಯು SharedArrayBuffer ಮತ್ತು ಅದರ ಜೊತೆಗಿನ Atomics API ಯ ಪರಿಚಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು, ಇದು ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗೆ ನಿಜವಾದ ಹಂಚಿಕೆಯ ಮೆಮೊರಿ ಏಕಕಾಲೀನತೆಯನ್ನು ತಂದಿತು.
SharedArrayBuffer: ಮೆಮೊರಿ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು
ಒಂದು SharedArrayBuffer ಒಂದು ಸ್ಥಿರ-ಉದ್ದದ ಕಚ್ಚಾ ಬೈನರಿ ಡೇಟಾ ಬಫರ್ ಆಗಿದೆ, ಇದು ArrayBuffer ಅನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ: ಇದನ್ನು ಅನೇಕ ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ನಡುವೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಡೇಟಾವನ್ನು ನಕಲಿಸುವ ಬದಲು, ವರ್ಕರ್ಸ್ ಒಂದೇ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮೆಮೊರಿ ಬ್ಲಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಇದು ಮೆಮೊರಿ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಾಡು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮೆಮೊರಿ ಹಂಚಿಕೆಯು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಮಲ್ಟಿ-ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ: ರೇಸ್ ಕಂಡೀಷನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಭ್ರಷ್ಟಾಚಾರ. ಎರಡು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೆ, ಫಲಿತಾಂಶವು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ Atomics API ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
Atomics: ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆ ಮತ್ತು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದು
Atomics ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ SharedArrayBuffer ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಅಟಾಮಿಕ್ (ಅವಿಭಾಜ್ಯ) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸ್ಥಿರ ವಿಧಾನಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಒಂದು ಓದುವ ಅಥವಾ ಬರೆಯುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಯಾವುದೇ ಇತರ ಥ್ರೆಡ್ ಅದೇ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ರೇಸ್ ಕಂಡೀಷನ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಮುಖ Atomics ವಿಧಾನಗಳು ಸೇರಿವೆ:
Atomics.load(typedArray, index): ನೀಡಿರುವ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅಟಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ಓದುತ್ತದೆ.Atomics.store(typedArray, index, value): ನೀಡಿರುವ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅಟಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ.Atomics.add(typedArray, index, value): ನೀಡಿರುವ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿನ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಅಟಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ಒಂದು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.Atomics.sub(typedArray, index, value): ಅಟಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ಒಂದು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತದೆ.Atomics.and(typedArray, index, value): ಅಟಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ಬಿಟ್‌ವೈಸ್ AND ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.Atomics.or(typedArray, index, value): ಅಟಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ಬಿಟ್‌ವೈಸ್ OR ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.Atomics.xor(typedArray, index, value): ಅಟಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ಬಿಟ್‌ವೈಸ್ XOR ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.Atomics.exchange(typedArray, index, value): ಅಟಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ಒಂದು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.Atomics.compareExchange(typedArray, index, expectedValue, replacementValue): ಅಟಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ಒಂದು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.Atomics.wait(typedArray, index, value, timeout): ಕರೆಯುವ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನಿದ್ರೆಗೆ ಜಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಅಧಿಸೂಚನೆಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತದೆ. ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.Atomics.notify(typedArray, index, count): ನೀಡಿರುವ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾಯುತ್ತಿರುವ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಹಂಚಿಕೆಯ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಏಕಕಾಲೀನ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ.
ಏಕಕಾಲೀನ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು: ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು
ಒಂದು ಏಕಕಾಲೀನ ಇಟರೇಟರ್ ಪರಿಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಒಂದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅಥವಾ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಚಿಕ್ಕ, ಸ್ವತಂತ್ರ ತುಂಡುಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದನ್ನು, ಈ ತುಂಡುಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ವರ್ಕರ್ಸ್ ನಡುವೆ ವಿತರಿಸುವುದನ್ನು, ಗಣನೆಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು, ಮತ್ತು ನಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ 'ಮ್ಯಾಪ್-ರಿಡ್ಯೂಸ್' ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸನ್ನಿವೇಶ: ಸಮಾನಾಂತರ ಡೇಟಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ (ಉದಾ., ದೊಡ್ಡ ಅರೇಯ ಮೊತ್ತ)
ದೊಡ್ಡ ಜಾಗತಿಕ ಹಣಕಾಸು ವಹಿವಾಟುಗಳ ಅಥವಾ ಸೆನ್ಸರ್ ರೀಡಿಂಗ್‌ಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅರೇಯಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕೂಡಿಸುವುದು ಸಿಪಿಯು-ತೀವ್ರ ಕಾರ್ಯವಾಗಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ SharedArrayBuffer ಮತ್ತು Atomics ಹೇಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಉತ್ತೇಜನವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ (index.html/app.js):
const dataSize = 100_000_000; // 100 million elements
const largeArray = new Int32Array(dataSize);
for (let i = 0; i < dataSize; i++) {
largeArray[i] = Math.floor(Math.random() * 100);
}
// Create a SharedArrayBuffer to hold the sum and the original data
const sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(largeArray.byteLength + Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
const sharedData = new Int32Array(sharedBuffer, 0, largeArray.length);
const sharedSum = new Int32Array(sharedBuffer, largeArray.byteLength);
// Copy initial data to the shared buffer
sharedData.set(largeArray);
const numWorkers = navigator.hardwareConcurrency || 4;
const chunkSize = Math.ceil(largeArray.length / numWorkers);
let completedWorkers = 0;
console.time('Parallel Summation');
for (let i = 0; i < numWorkers; i++) {
const worker = new Worker('sumWorker.js');
worker.onmessage = () => {
completedWorkers++;
if (completedWorkers === numWorkers) {
console.timeEnd('Parallel Summation');
console.log(`Total Parallel Sum: ${Atomics.load(sharedSum, 0)}`);
}
};
const start = i * chunkSize;
const end = Math.min((i + 1) * chunkSize, largeArray.length);
// Transfer the SharedArrayBuffer, not copy
worker.postMessage({
sharedBuffer: sharedBuffer,
startIndex: start,
endIndex: end
});
}
ವರ್ಕರ್ ಥ್ರೆಡ್ (sumWorker.js):
self.onmessage = (event) => {
const { sharedBuffer, startIndex, endIndex } = event.data;
// Create TypedArrays views on the shared buffer
const sharedData = new Int32Array(sharedBuffer, 0, (sharedBuffer.byteLength / Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT) - 1);
const sharedSum = new Int32Array(sharedBuffer, sharedBuffer.byteLength - Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
let localSum = 0;
for (let i = startIndex; i < endIndex; i++) {
localSum += sharedData[i];
}
// Atomically add the local sum to the global shared sum
Atomics.add(sharedSum, 0, localSum);
self.postMessage('done');
};
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ವರ್ಕರ್ ತನ್ನ ನಿಯೋಜಿತ ತುಂಡಿಗೆ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ, ಭಾಗಶಃ ಮೊತ್ತವನ್ನು postMessage ಮೂಲಕ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿ ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಬದಲು, ಪ್ರತಿ ವರ್ಕರ್ ನೇರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಟಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ತನ್ನ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಹಂಚಿಕೆಯ sharedSum ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಸಂದೇಶ ರವಾನೆಯ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲೀನ ಬರವಣಿಗೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಅಂತಿಮ ಮೊತ್ತವು ಸರಿಯಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಜಾಗತಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಾಗಿ ಪರಿಗಣನೆಗಳು:
- ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಏಕಕಾಲೀನತೆ: ಯಾವಾಗಲೂ
navigator.hardwareConcurrencyಬಳಸಿ ಸ್ಪಾನ್ ಮಾಡಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ, ಸಿಪಿಯು ಕೋರ್‌ಗಳ ಅತಿಯಾದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಹಾನಿಕಾರಕವಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ. - ಚಂಕಿಂಗ್ ತಂತ್ರ: ಡೇಟಾವನ್ನು ತುಂಡು ಮಾಡಿ ವಿತರಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಬೇಕು. ಅಸಮ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳು ಒಂದು ವರ್ಕರ್ ಇತರರಿಗಿಂತ ತಡವಾಗಿ ಮುಗಿಯಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು (ಲೋಡ್ ಅಸಮತೋಲನ). ಬಹಳ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಲೋಡ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು.
- ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್‌ಗಳು: ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಅಥವಾ SharedArrayBuffer ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸದ ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಒದಗಿಸಿ (ಆದರೂ ಈಗ ಬೆಂಬಲ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿದೆ). ಪ್ರಗತಿಶೀಲ ವರ್ಧನೆಯು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉಳಿಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು
ಏಕಕಾಲೀನ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳ ಶಕ್ತಿಯು ನಿರ್ವಿವಾದವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಹಲವಾರು ಸವಾಲುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:
- ಓವರ್‌ಹೆಡ್: ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪಾನ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಸಂದೇಶ ರವಾನೆ (ಸೆಟಪ್‌ಗಾಗಿ
SharedArrayBufferನೊಂದಿಗೆ ಸಹ) ಕೆಲವು ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಹಳ ಚಿಕ್ಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ, ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಸಮಾನಾಂತರತೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸಬಹುದು. ಏಕಕಾಲೀನ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಿ. - ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಮಲ್ಟಿ-ಥ್ರೆಡೆಡ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಏಕ-ಥ್ರೆಡೆಡ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ. ರೇಸ್ ಕಂಡೀಷನ್ಸ್, ಡೆಡ್‌ಲಾಕ್‌ಗಳು (ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸಾಮಾನ್ಯ, ನೀವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸದಿದ್ದರೆ), ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗಮನ ಬೇಕು.
- ಭದ್ರತಾ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು (COOP/COEP):
SharedArrayBufferಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು, ವೆಬ್ ಪುಟಗಳುCross-Origin-Opener-Policy: same-originಮತ್ತುCross-Origin-Embedder-Policy: require-corpನಂತಹ HTTP ಹೆಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕ್ರಾಸ್-ಆರಿಜಿನ್ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿತ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಇದು ಕ್ರಾಸ್-ಆರಿಜಿನ್ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿತವಲ್ಲದ ಮೂರನೇ-ವ್ಯಕ್ತಿಯ ವಿಷಯದ ಏಕೀಕರಣದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಇದು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಜಾಗತಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಗಣನೆಯಾಗಿದೆ. - ಡೇಟಾ ಸೀರಿಯಲೈಸೇಶನ್/ಡಿಸೀರಿಯಲೈಸೇಶನ್:
SharedArrayBufferಇಲ್ಲದ ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್‌ಗಾಗಿ,postMessageಮೂಲಕ ರವಾನೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಕ್ಲೋನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಳಸಿ ನಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ಸಂಕೀರ್ಣ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸೀರಿಯಲೈಸ್ ಮಾಡಿ ನಂತರ ಡಿಸೀರಿಯಲೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಅಥವಾ ಆಳವಾಗಿ ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿಧಾನವಾಗಬಹುದು.ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫರಬಲ್ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ಗಳನ್ನು (ArrayBufferಗಳು,MessagePortಗಳು,ImageBitmapಗಳಂತೆ) ಒಂದು ಸಂದರ್ಭದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಶೂನ್ಯ-ನಕಲಿನೊಂದಿಗೆ ಸರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಮೂಲ ಸಂದರ್ಭವು ಅವುಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. - ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ: ವರ್ಕರ್ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್‌ನ
try...catchಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹಿಡಿಯುವುದಿಲ್ಲ. ನೀವು ವರ್ಕರ್ ಇನ್‌ಸ್ಟಾನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿerrorಈವೆಂಟ್‌ಗಾಗಿ ಕೇಳಬೇಕು. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಜಾಗತಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ದೃಢವಾದ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. - ಬ್ರೌಸರ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಪಾಲಿಫಿಲ್‌ಗಳು: ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಮತ್ತು SharedArrayBuffer ವ್ಯಾಪಕ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಮೂಲಕ್ಕಾಗಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹಳೆಯ ಸಾಧನಗಳು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಬಾರಿ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಆಗುವ ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ.
- ಸಂಪನ್ಮೂಲ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಬಳಕೆಯಾಗದ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸಲು ಕೊನೆಗೊಳಿಸಬೇಕು (
worker.terminate()). ಹಾಗೆ ಮಾಡಲು ವಿಫಲವಾದರೆ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿ ಲೀಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕುಂಠಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಏಕಕಾಲೀನ ಇಟರೇಷನ್‌ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ಈ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:
- ಸಿಪಿಯು-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ: ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಫ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ. ಈಗಾಗಲೇ ನಾನ್-ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ ಆಗಿರುವ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನಂತಿಗಳಂತಹ ಸರಳ ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಬಳಸಬೇಡಿ.
- ವರ್ಕರ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿಡಿ: ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕರ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ, ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ, ಸಿಪಿಯು-ತೀವ್ರ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ. ವರ್ಕರ್ಸ್ ಒಳಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಲಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಹಾಕುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
- ಸಂದೇಶ ರವಾನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ: ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆಯು ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಆಗಿದೆ. ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕಳುಹಿಸಿ. ನಿರಂತರ ಅಪ್‌ಡೇಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
SharedArrayBufferಬಳಸುವಾಗ, ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್‌ಗೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ. - ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರಬಲ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ: ದೊಡ್ಡ
ArrayBufferಗಳು ಅಥವಾMessagePortಗಳಿಗಾಗಿ, ಮಾಲೀಕತ್ವವನ್ನು ಸರಿಸಲು ಮತ್ತು ದುಬಾರಿ ನಕಲನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲುpostMessageಜೊತೆಗೆ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. - SharedArrayBuffer ನೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರ ರೂಪಿಸಿ: ನಿಮಗೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಹಂಚಿಕೆಯ, ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಥಿತಿ ಬೇಕಾದಾಗ ಮಾತ್ರ
SharedArrayBufferಬಳಸಿ, ಅದನ್ನು ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಂದೇಶ ರವಾನೆಯ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ನಿಷೇಧಾತ್ಮಕವಾದಾಗ. ಸರಳ 'ಮ್ಯಾಪ್' ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಸಾಕಾಗಬಹುದು. - ದೃಢವಾದ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ: ಯಾವಾಗಲೂ
worker.onerrorಲಿಸನರ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮುಖ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ವರ್ಕರ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಯೋಜಿಸಿ. - ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ: ಆಧುನಿಕ ಬ್ರೌಸರ್ ಡೆವಲಪರ್ ಪರಿಕರಗಳು (ಕ್ರೋಮ್ ಡೆವ್‌ಟೂಲ್ಸ್ ನಂತಹ) ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ನೀವು ಬ್ರೇಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು, ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ವರ್ಕರ್ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬಹುದು.
- ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಿ: ನಿಮ್ಮ ಏಕಕಾಲೀನ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಬ್ರೌಸರ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಪ್ರೊಫೈಲರ್ ಬಳಸಿ. ನಿಮ್ಮ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ವರ್ಕರ್ಸ್ ಜೊತೆಗೆ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ.
- ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವರ್ಕರ್ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್, ಅಥವಾ RPC-ರೀತಿಯ ಸಂವಹನ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ, Comlink ಅಥವಾ Workerize ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಾಯ್ಲರ್‌ಪ್ಲೇಟ್ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಅಮೂರ್ತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲೀನತೆಯ ಭವಿಷ್ಯ
ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯುಳ್ಳ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲೀನ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನತ್ತ ಪ್ರಯಾಣವು ಮುಂದುವರಿದಿದೆ. ವೆಬ್‌ಅಸೆಂಬ್ಲಿ (Wasm) ಮತ್ತು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಅದರ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಬೆಂಬಲವು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. Wasm ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ನಿಮಗೆ C++, Rust, ಅಥವಾ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಮಲ್ಟಿ-ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಇತರ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬ್ರೌಸರ್‌ಗೆ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ, ಹಂಚಿಕೆಯ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಅಟಾಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಇದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸುಧಾರಿತ ಗೇಮಿಂಗ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳವರೆಗೆ, ಅನೇಕ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುವ ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯುಳ್ಳ, ಸಿಪಿಯು-ತೀವ್ರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡಬಹುದು.
ವೆಬ್ ಮಾನದಂಡಗಳು ವಿಕಸನಗೊಂಡಂತೆ, ನಾವು ಏಕಕಾಲೀನ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತಷ್ಟು ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಎಪಿಐಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು, ಇದು ವಿಶಾಲ ಡೆವಲಪರ್ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ, ಎಲ್ಲೆಡೆ, ಉತ್ಕೃಷ್ಟ, ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಂದನಾಶೀಲ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಶಕ್ತಗೊಳಿಸುವುದು ಯಾವಾಗಲೂ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ: ಸಮಾನಾಂತರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಜಾಗತಿಕ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಬಲೀಕರಣಗೊಳಿಸುವುದು
ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಏಕ-ಥ್ರೆಡ್ ಭಾಷೆಯಿಂದ ನಿಜವಾದ ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ಸಮರ್ಥವಾಗಿರುವ ಭಾಷೆಯಾಗಿ ವಿಕಸನವು ವೆಬ್ ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸ್ಮಾರಕ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ವೆಬ್ ವರ್ಕರ್ಸ್, SharedArrayBuffer, ಮತ್ತು Atomics ನಿಂದ ಚಾಲಿತವಾದ ಏಕಕಾಲೀನ ಇಟರೇಟರ್‌ಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆ ಸಿಪಿಯು-ತೀವ್ರ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅಗತ್ಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಭಾರೀ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹಿನ್ನೆಲೆ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಆಫ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರ ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಸುಗಮ, ಸ್ಪಂದನಾಶೀಲ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯುಳ್ಳವಾಗಿ ಉಳಿಯುವುದನ್ನು ನೀವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಈ ಏಕಕಾಲೀನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕೇವಲ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಲ; ಇದು ಜಾಗತಿಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವತ್ತ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ, ಮತ್ತು ನೀವು ಆಧುನಿಕ ವೆಬ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನಲಾಕ್ ಮಾಡಲು, ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಅಪ್ರತಿಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡಲು ಸಜ್ಜಾಗುತ್ತೀರಿ.