JavaScript V8 grįžtamojo ryšio vektorių optimizavimas: išsami savybių prieigos modelių mokymosi analizė

V8 JavaScript variklis, naudojamas Chrome ir Node.js, yra žinomas dėl savo našumo. Svarbiausia šio našumo dalis yra sudėtingas optimizavimo procesas, kuris labai priklauso nuo grįžtamojo ryšio vektorių. Šie vektoriai yra V8 gebėjimo mokytis ir prisitaikyti prie jūsų JavaScript kodo vykdymo laiko elgsenos pagrindas, leidžiantis ženkliai pagerinti greitį, ypač prieigai prie savybių. Šiame straipsnyje išsamiai nagrinėjama, kaip V8 naudoja grįžtamojo ryšio vektorius savybių prieigos modeliams optimizuoti, pasitelkdamas vidinę podėliavimą (inline caching) ir paslėptąsias klases.

Pagrindinių sąvokų supratimas

Kas yra grįžtamojo ryšio vektoriai?

Grįžtamojo ryšio vektoriai yra duomenų struktūros, kurias V8 naudoja informacijai apie JavaScript kodo atliekamas operacijas rinkti vykdymo metu. Ši informacija apima manipuliuojamų objektų tipus, pasiekiamas savybes ir skirtingų operacijų dažnumą. Galima juos įsivaizduoti kaip V8 būdą stebėti ir mokytis iš jūsų kodo elgsenos realiuoju laiku.

Tiksliau, grįžtamojo ryšio vektoriai yra susieti su konkrečiomis baitkodo instrukcijomis. Kiekviena instrukcija savo grįžtamojo ryšio vektoriuje gali turėti kelias vietas (slots). Kiekviena vieta saugo informaciją, susijusią su tos konkrečios instrukcijos vykdymu.

Paslėptosios klasės: efektyvios savybių prieigos pagrindas

JavaScript yra dinamiškai tipizuota kalba, o tai reiškia, kad kintamojo tipas gali keistis vykdymo metu. Tai kelia iššūkį optimizavimui, nes variklis kompiliavimo metu nežino objekto struktūros. Norėdamas tai išspręsti, V8 naudoja paslėptąsias klases (kartais vadinamas žemėlapiais (maps) arba formomis (shapes)). Paslėptoji klasė aprašo objekto struktūrą (savybes ir jų poslinkius). Kaskart sukūrus naują objektą, V8 jam priskiria paslėptąją klasę. Jei du objektai turi tuos pačius savybių pavadinimus ta pačia tvarka, jie dalinsis ta pačia paslėptąja klase.

Panagrinėkime šiuos JavaScript objektus:

const obj1 = { x: 10, y: 20 };
const obj2 = { x: 5, y: 15 };

Tikėtina, kad abu obj1 ir obj2 dalinsis ta pačia paslėptąja klase, nes jie turi tas pačias savybes ta pačia tvarka. Tačiau, jei po sukūrimo pridėsime savybę prie obj1:

obj1.z = 30;

Dabar obj1 pereis į naują paslėptąją klasę. Šis perėjimas yra labai svarbus, nes V8 turi atnaujinti savo supratimą apie objekto struktūrą.

Vidinės podėliai (Inline Caches - ICs): savybių paieškos pagreitinimas

Vidinės podėliai (ICs) yra pagrindinė optimizavimo technika, kuri naudoja paslėptąsias klases savybių prieigai pagreitinti. Kai V8 susiduria su savybės prieiga, jam nereikia atlikti lėtos, bendrosios paskirties paieškos. Vietoj to, jis gali naudoti su objektu susietą paslėptąją klasę, kad tiesiogiai pasiektų savybę pagal žinomą poslinkį atmintyje.

Pirmą kartą kreipiantis į savybę, IC yra neinicijuota. V8 atlieka savybės paiešką ir išsaugo paslėptąją klasę bei poslinkį IC. Vėlesni kreipiniai į tą pačią savybę objektuose su ta pačia paslėptąja klase gali naudoti podėlyje esantį poslinkį, išvengiant brangaus paieškos proceso. Tai didžiulis našumo pagerėjimas.

Štai supaprastinta iliustracija:

1. Pirmas kreipinys: V8 susiduria su obj.x. IC yra neinicijuota.
2. Paieška: V8 randa x poslinkį obj paslėptojoje klasėje.
3. Podėliavimas: V8 išsaugo paslėptąją klasę ir poslinkį IC.
4. Vėlesni kreipiniai: Jei obj (ar kitas objektas) turi tą pačią paslėptąją klasę, V8 naudoja podėlyje esantį poslinkį, kad tiesiogiai pasiektų x.

Kaip grįžtamojo ryšio vektoriai ir paslėptosios klasės veikia kartu

Grįžtamojo ryšio vektoriai atlieka lemiamą vaidmenį valdant paslėptąsias klases ir vidines podėles. Jie registruoja stebimas paslėptąsias klases savybių prieigos metu. Ši informacija naudojama:

• Inicijuoti paslėptųjų klasių perėjimus: Kai V8 pastebi objekto struktūros pasikeitimą (pvz., pridedant naują savybę), grįžtamojo ryšio vektorius padeda inicijuoti perėjimą į naują paslėptąją klasę.
• Optimizuoti IC: Grįžtamojo ryšio vektorius informuoja IC sistemą apie vyraujančias paslėptąsias klases tam tikrai savybės prieigai. Tai leidžia V8 optimizuoti IC dažniausiai pasitaikantiems atvejams.
• Deoptimizuoti kodą: Jei stebimos paslėptosios klasės žymiai nukrypsta nuo to, ko tikisi IC, V8 gali deoptimizuoti kodą ir grįžti prie lėtesnio, bendresnio savybių paieškos mechanizmo. Taip yra todėl, kad IC nebėra efektyvi ir daro daugiau žalos nei naudos.

Pavyzdinė situacija: dinamiškas savybių pridėjimas

Grįžkime prie ankstesnio pavyzdžio ir pažiūrėkime, kaip dalyvauja grįžtamojo ryšio vektoriai:

function Point(x, y) {
 this.x = x;
 this.y = y;
}

const p1 = new Point(10, 20);
const p2 = new Point(5, 15);

// Kreipiamės į savybes
console.log(p1.x + p1.y);
console.log(p2.x + p2.y);

// Dabar pridedame savybę prie p1
p1.z = 30;

// Vėl kreipiamės į savybes
console.log(p1.x + p1.y + p1.z);
console.log(p2.x + p2.y);

Štai kas vyksta „po gaubtu“:

1. Pradinė paslėptoji klasė: Kai sukuriami p1 ir p2, jie dalijasi ta pačia pradine paslėptąja klase (turinčia x ir y).
2. Savybių prieiga (pirmą kartą): Pirmą kartą kreipiantis į p1.x ir p1.y, atitinkamų baitkodo instrukcijų grįžtamojo ryšio vektoriai yra tušti. V8 atlieka savybių paiešką ir užpildo IC paslėptąja klase ir poslinkiais.
3. Savybių prieiga (vėlesnius kartus): Antrą kartą kreipiantis į p2.x ir p2.y, pataikoma į IC, ir savybių prieiga yra daug greitesnė.
4. Savybės z pridėjimas: Pridėjus p1.z, p1 pereina į naują paslėptąją klasę. Su savybės priskyrimo operacija susietas grįžtamojo ryšio vektorius užfiksuos šį pakeitimą.
5. Deoptimizacija (potenciali): Kai į p1.x ir p1.y kreipiamasi vėl *po* p1.z pridėjimo, IC gali būti anuliuotos (priklausomai nuo V8 euristikos). Taip yra todėl, kad p1 paslėptoji klasė dabar skiriasi nuo to, ko tikisi IC. Paprastesniais atvejais V8 gali sukurti perėjimų medį, jungiantį senąją paslėptąją klasę su nauja, taip išlaikant tam tikrą optimizavimo lygį. Sudėtingesnėse situacijose gali įvykti deoptimizacija.
6. Optimizavimas (galiausiai): Laikui bėgant, jei į p1 su nauja paslėptąja klase kreipiamasi dažnai, V8 išmoks naują prieigos modelį ir atitinkamai optimizuos, galbūt sukuriant naujas IC, specializuotas atnaujintai paslėptajai klasei.

Praktinės optimizavimo strategijos

Supratimas, kaip V8 optimizuoja savybių prieigos modelius, leidžia rašyti našesnį JavaScript kodą. Štai keletas praktinių strategijų:

1. Inicijuokite visas objekto savybes konstruktoriuje

Visada inicijuokite visas objekto savybes konstruktoriuje arba objekto literale, kad užtikrintumėte, jog visi to paties „tipo“ objektai turėtų tą pačią paslėptąją klasę. Tai ypač svarbu našumui kritiškame kode.

// Blogai: savybių pridėjimas už konstruktoriaus ribų
function BadPoint(x, y) {
 this.x = x;
 this.y = y;
}

const badPoint = new BadPoint(1, 2);
badPoint.z = 3; // Venkite to!

// Gerai: visų savybių inicijavimas konstruktoriuje
function GoodPoint(x, y, z) {
 this.x = x;
 this.y = y;
 this.z = z !== undefined ? z : 0; // Numatytoji reikšmė
}

const goodPoint = new GoodPoint(1, 2, 3);

GoodPoint konstruktorius užtikrina, kad visi GoodPoint objektai turėtų tas pačias savybes, nepriklausomai nuo to, ar pateikiama z reikšmė. Net jei z ne visada naudojama, iš anksto ją priskirti su numatytąja reikšme dažnai yra našiau nei pridėti vėliau.

2. Pridėkite savybes ta pačia tvarka

Tvarka, kuria savybės pridedamos prie objekto, veikia jo paslėptąją klasę. Norėdami maksimaliai padidinti paslėptųjų klasių bendrinimą, pridėkite savybes ta pačia tvarka visuose to paties „tipo“ objektuose.

// Nenuosekli savybių tvarka (blogai)
const objA = { a: 1, b: 2 };
const objB = { b: 2, a: 1 }; // Skirtinga tvarka

// Nuosekli savybių tvarka (gerai)
const objC = { a: 1, b: 2 };
const objD = { a: 1, b: 2 }; // Ta pati tvarka

Nors objA ir objB turi tas pačias savybes, tikėtina, kad jie turės skirtingas paslėptąsias klases dėl skirtingos savybių tvarkos, o tai lems mažiau efektyvią savybių prieigą.

3. Venkite dinamiško savybių šalinimo

Savybių šalinimas iš objekto gali anuliuoti jo paslėptąją klasę ir priversti V8 grįžti prie lėtesnių savybių paieškos mechanizmų. Venkite savybių šalinimo, nebent tai yra absoliučiai būtina.

// Venkite savybių šalinimo (blogai)
const obj = { a: 1, b: 2, c: 3 };
delete obj.b; // Venkite!

// Vietoj to naudokite null arba undefined (gerai)
const obj2 = { a: 1, b: 2, c: 3 };
obj2.b = null; // Arba undefined

Savybės nustatymas į null arba undefined paprastai yra našesnis nei jos šalinimas, nes tai išsaugo objekto paslėptąją klasę.

4. Naudokite tipizuotus masyvus skaitiniams duomenims

Dirbdami su dideliais skaitinių duomenų kiekiais, apsvarstykite galimybę naudoti tipizuotus masyvus (Typed Arrays). Tipizuoti masyvai suteikia būdą efektyviau nei įprasti JavaScript masyvai pavaizduoti konkrečių duomenų tipų masyvus (pvz., Int32Array, Float64Array). V8 dažnai gali efektyviau optimizuoti operacijas su tipizuotais masyvais.

// Įprastas JavaScript masyvas
const arr = [1, 2, 3, 4, 5];

// Tipizuotas masyvas (Int32Array)
const typedArr = new Int32Array([1, 2, 3, 4, 5]);

// Atlikite operacijas (pvz., sumavimą)
let sum = 0;
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
 sum += arr[i];
}

let typedSum = 0;
for (let i = 0; i < typedArr.length; i++) {
 typedSum += typedArr[i];
}

Tipizuoti masyvai ypač naudingi atliekant skaitinius skaičiavimus, vaizdų apdorojimą ar kitas daug duomenų reikalaujančias užduotis.

5. Profiluokite savo kodą

Efektyviausias būdas nustatyti našumo kliūtis yra profiliuoti savo kodą naudojant įrankius, tokius kaip Chrome DevTools. DevTools gali suteikti įžvalgų, kur jūsų kodas praleidžia daugiausiai laiko, ir nustatyti sritis, kuriose galite taikyti šiame straipsnyje aptartas optimizavimo technikas.

1. Atidarykite Chrome DevTools: Dešiniuoju pelės mygtuku spustelėkite tinklalapį ir pasirinkite "Inspect". Tada eikite į skirtuką „Performance“.
2. Įrašyti: Spustelėkite įrašymo mygtuką ir atlikite veiksmus, kuriuos norite profiliuoti.
3. Analizuoti: Sustabdykite įrašymą ir analizuokite rezultatus. Ieškokite funkcijų, kurios vykdomos ilgai arba sukelia dažną atminties valymą (garbage collection).

Pažangesni aspektai

Polimorfinės vidinės podėliai

Kartais savybė gali būti pasiekiama objektuose su skirtingomis paslėptosiomis klasėmis. Tokiais atvejais V8 naudoja polimorfines vidines podėles (PICs). PIC gali saugoti informaciją kelioms paslėptosioms klasėms, leisdama tvarkytis su ribotu polimorfizmo laipsniu. Tačiau, jei skirtingų paslėptųjų klasių skaičius tampa per didelis, PIC gali tapti neefektyvi, ir V8 gali pereiti prie megamorfinės paieškos (lėčiausio kelio).

Perėjimų medžiai

Kaip minėta anksčiau, kai prie objekto pridedama savybė, V8 gali sukurti perėjimų medį, jungiantį senąją paslėptąją klasę su nauja. Tai leidžia V8 išlaikyti tam tikrą optimizavimo lygį net tada, kai objektai pereina į skirtingas paslėptąsias klases. Tačiau pernelyg didelis perėjimų skaičius vis tiek gali pabloginti našumą.

Deoptimizacija

Jei V8 nustato, kad jo optimizacijos nebėra galiojančios (pvz., dėl netikėtų paslėptųjų klasių pakeitimų), jis gali deoptimizuoti kodą. Deoptimizacija apima grįžimą prie lėtesnio, bendresnio vykdymo kelio. Deoptimizacijos gali būti brangios, todėl svarbu vengti situacijų, kurios jas sukelia.

Realaus pasaulio pavyzdžiai ir internacionalizacijos aspektai

Čia aptartos optimizavimo technikos yra visuotinai taikomos, nepriklausomai nuo konkrečios programos ar vartotojų geografinės vietos. Tačiau tam tikri kodavimo modeliai gali būti labiau paplitę tam tikruose regionuose ar pramonės šakose. Pavyzdžiui:

• Daug duomenų naudojančios programos (pvz., finansinis modeliavimas, mokslinės simuliacijos): Šios programos dažnai gauna naudos iš tipizuotų masyvų naudojimo ir kruopštaus atminties valdymo. Kodas, kurį rašo komandos Indijoje, Jungtinėse Valstijose ir Europoje, dirbančios su tokiomis programomis, turi būti optimizuotas didžiuliams duomenų kiekiams apdoroti.
• Interneto programos su dinamišku turiniu (pvz., el. prekybos svetainės, socialinių tinklų platformos): Šiose programose dažnai vyksta objektų kūrimas ir manipuliavimas. Savybių prieigos modelių optimizavimas gali žymiai pagerinti šių programų reakcijos laiką, o tai naudinga vartotojams visame pasaulyje. Įsivaizduokite, kaip optimizuojamas el. prekybos svetainės Japonijoje įkėlimo laikas, siekiant sumažinti pirkinių krepšelių atsisakymo rodiklius.
• Mobiliosios programos: Mobilieji įrenginiai turi ribotus išteklius, todėl JavaScript kodo optimizavimas yra dar svarbesnis. Tokios technikos kaip nereikalingo objektų kūrimo vengimas ir tipizuotų masyvų naudojimas gali padėti sumažinti baterijos suvartojimą ir pagerinti našumą. Pavyzdžiui, žemėlapių programa, plačiai naudojama Užsacharės Afrikoje, turi veikti našiai žemesnės klasės įrenginiuose su lėtesniu tinklo ryšiu.

Be to, kuriant programas pasaulinei auditorijai, svarbu atsižvelgti į internacionalizacijos (i18n) ir lokalizacijos (l10n) geriausias praktikas. Nors tai yra atskiros temos nuo V8 optimizavimo, jos gali netiesiogiai paveikti našumą. Pavyzdžiui, sudėtingos eilutės manipuliavimo ar datos formatavimo operacijos gali būti intensyvios našumui. Todėl, naudojant optimizuotas i18n bibliotekas ir vengiant nereikalingų operacijų, galima dar labiau pagerinti bendrą jūsų programos našumą.

Išvada

Supratimas, kaip V8 optimizuoja savybių prieigos modelius, yra būtinas norint rašyti aukšto našumo JavaScript kodą. Laikydamiesi šiame straipsnyje aprašytų geriausių praktikų, tokių kaip objektų savybių inicijavimas konstruktoriuje, savybių pridėjimas ta pačia tvarka ir dinamiško savybių šalinimo vengimas, galite padėti V8 optimizuoti savo kodą ir pagerinti bendrą programų našumą. Nepamirškite profiliuoti savo kodo, kad nustatytumėte kliūtis ir strategiškai taikytumėte šias technikas. Našumo nauda gali būti didelė, ypač našumui kritiškose programose. Rašydami efektyvų JavaScript, suteiksite geresnę vartotojo patirtį savo pasaulinei auditorijai.

V8 nuolat tobulėjant, svarbu sekti naujausias optimizavimo technikas. Reguliariai skaitykite V8 tinklaraštį ir kitus išteklius, kad atnaujintumėte savo įgūdžius ir užtikrintumėte, kad jūsų kodas visapusiškai išnaudoja variklio galimybes.

Laikydamiesi šių principų, kūrėjai visame pasaulyje gali prisidėti prie greitesnės, efektyvesnės ir jautresnės interneto patirties visiems.