JavaScript asinhronā iteratora palīgs: Asinhronās plūsmas buferizācijas apgūšana

Asinhronā programmēšana ir mūsdienu JavaScript izstrādes stūrakmens. Datu plūsmu apstrāde, lielu failu apstrāde un reāllaika atjauninājumu pārvaldība balstās uz efektīvām asinhronām operācijām. Asinhronie iteratori, kas ieviesti ES2018, nodrošina jaudīgu mehānismu asinhronu datu secību apstrādei. Tomēr dažreiz ir nepieciešama lielāka kontrole pār šo plūsmu apstrādi. Šeit plūsmas buferizācija, ko bieži veicina pielāgoti asinhronā iteratora palīgi, kļūst nenovērtējama.

Kas ir asinhronie iteratori un asinhronie ģeneratori?

Pirms iedziļināmies buferizācijā, īsi atkārtosim, kas ir asinhronie iteratori un asinhronie ģeneratori:

• Asinhronie iteratori: Objekts, kas atbilst asinhronā iteratora protokolam, kurš definē next() metodi, kas atgriež solījumu (promise), kas atrisinās par IteratorResult objektu ({ value: any, done: boolean }).
• Asinhronie ģeneratori: Funkcijas, kas deklarētas ar async function* sintaksi. Tās automātiski ievieš asinhronā iteratora protokolu un ļauj jums nodot (yield) asinhronas vērtības.

Šeit ir vienkāršs asinhronā ģeneratora piemērs:

            
async function* generateNumbers(count) {
  for (let i = 0; i < count; i++) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500)); // Simulate async operation
    yield i;
  }
}

(async () => {
  for await (const number of generateNumbers(5)) {
    console.log(number);
  }
})();

            

              
                Copy
              
            
          

Šis kods ģenerē skaitļus no 0 līdz 4, ar 500ms aizkavi starp katru skaitli. for await...of cikls patērē asinhrono plūsmu.

Nepieciešamība pēc plūsmas buferizācijas

Lai gan asinhronie iteratori nodrošina veidu, kā patērēt asinhronus datus, tie paši par sevi nepiedāvā buferizācijas iespējas. Buferizācija kļūst būtiska dažādos scenārijos:

• Ātruma ierobežošana: Iedomājieties datu iegūšanu no ārēja API ar ātruma ierobežojumiem. Buferizācija ļauj uzkrāt pieprasījumus un nosūtīt tos paketēs, ievērojot API ierobežojumus. Piemēram, sociālo mediju API var ierobežot lietotāju profilu pieprasījumu skaitu minūtē.
• Datu transformācija: Jums var būt nepieciešams uzkrāt noteiktu skaitu vienumu, pirms veicat sarežģītu transformāciju. Piemēram, sensoru datu apstrādei nepieciešams analizēt vērtību logu, lai identificētu modeļus.
• Kļūdu apstrāde: Buferizācija ļauj efektīvāk atkārtot neveiksmīgas operācijas. Ja tīkla pieprasījums neizdodas, jūs varat atkārtoti ievietot buferizētos datus rindā vēlākam mēģinājumam.
• Veiktspējas optimizācija: Datu apstrāde lielākos gabalos bieži var uzlabot veiktspēju, samazinot atsevišķu operāciju pieskaitāmās izmaksas. Apsveriet attēlu datu apstrādi; lielāku fragmentu lasīšana un apstrāde var būt efektīvāka nekā katra pikseļa apstrāde atsevišķi.
• Reāllaika datu agregācija: Lietojumprogrammās, kas strādā ar reāllaika datiem (piemēram, akciju kursiem, IoT sensoru rādījumiem), buferizācija ļauj agregēt datus laika logos analīzei un vizualizācijai.

Asinhronās plūsmas buferizācijas ieviešana

Ir vairāki veidi, kā ieviest asinhronās plūsmas buferizāciju JavaScript. Mēs izpētīsim dažas izplatītas pieejas, ieskaitot pielāgota asinhronā iteratora palīga izveidi.

1. Pielāgots asinhronā iteratora palīgs

Šī pieeja ietver atkārtoti lietojamas funkcijas izveidi, kas aptver esošu asinhrono iteratoru un nodrošina buferizācijas funkcionalitāti. Šeit ir pamata piemērs:

            
async function* bufferAsyncIterator(source, bufferSize) {
  let buffer = [];
  for await (const item of source) {
    buffer.push(item);
    if (buffer.length >= bufferSize) {
      yield buffer;
      buffer = [];
    }
  }
  if (buffer.length > 0) {
    yield buffer;
  }
}

// Example Usage
(async () => {
  const numbers = generateNumbers(15); // Assuming generateNumbers from above
  const bufferedNumbers = bufferAsyncIterator(numbers, 3);

  for await (const chunk of bufferedNumbers) {
    console.log("Chunk:", chunk);
  }
})();

            

              
                Copy
              
            
          

Šajā piemērā:

• bufferAsyncIterator kā ievaddatus pieņem asinhrono iteratoru (source) un bufferSize.
• Tas iterē caur source, uzkrājot vienumus buffer masīvā.
• Kad buffer sasniedz bufferSize, tas nodod (yield) buffer kā vienu fragmentu un atiestata buffer.
• Jebkuri atlikušie vienumi buffer pēc avota izsmelšanas tiek nodoti kā pēdējais fragments.

Kritisko daļu skaidrojums:

• async function* bufferAsyncIterator(source, bufferSize): Tas definē asinhronu ģeneratora funkciju ar nosaukumu `bufferAsyncIterator`. Tā pieņem divus argumentus: `source` (asinhronais iterators) un `bufferSize` (maksimālais bufera izmērs).
• let buffer = [];: Inicializē tukšu masīvu, lai uzglabātu buferizētos vienumus. Tas tiek atiestatīts katru reizi, kad tiek nodots fragments.
• for await (const item of source) { ... }: Šis `for...await...of` cikls ir buferizācijas procesa pamatā. Tas iterē caur `source` asinhrono iteratoru, iegūstot vienu vienumu vienlaicīgi. Tā kā `source` ir asinhronisks, atslēgvārds `await` nodrošina, ka cikls gaida, kamēr katrs vienums tiek atrisināts, pirms turpināt.
• buffer.push(item);: Katrs no `source` iegūtais `item` tiek pievienots `buffer` masīvam.
• if (buffer.length >= bufferSize) { ... }: Šis nosacījums pārbauda, vai `buffer` ir sasniedzis maksimālo `bufferSize`.
• yield buffer;: Ja buferis ir pilns, viss `buffer` masīvs tiek nodots kā viens fragments. Atslēgvārds `yield` aptur funkcijas izpildi un atgriež `buffer` patērētājam (`for await...of` ciklam lietošanas piemērā). Būtiski, ka `yield` neizbeidz funkciju; tas atceras savu stāvokli un atsāk izpildi no vietas, kur tā tika pārtraukta, kad tiek pieprasīta nākamā vērtība.
• buffer = [];: Pēc bufera nodošanas tas tiek atiestatīts uz tukšu masīvu, lai sāktu uzkrāt nākamo vienumu fragmentu.
• if (buffer.length > 0) { yield buffer; }: Pēc tam, kad `for await...of` cikls ir pabeigts (kas nozīmē, ka `source` vairs nav vienumu), šis nosacījums pārbauda, vai `buffer` ir palikuši kādi vienumi. Ja tā, šie atlikušie vienumi tiek nodoti kā pēdējais fragments. Tas nodrošina, ka netiek zaudēti dati.

2. Bibliotēkas izmantošana (piemēram, RxJS)

Bibliotēkas, piemēram, RxJS, nodrošina jaudīgus operatorus darbam ar asinhronām plūsmām, ieskaitot buferizāciju. Lai gan RxJS ievieš lielāku sarežģītību, tas piedāvā bagātīgāku funkciju kopumu plūsmas manipulācijai.

            
const { from, interval } = require('rxjs');
const { bufferCount } = require('rxjs/operators');

// Example using RxJS
(async () => {
  const numbers = from(generateNumbers(15));
  const bufferedNumbers = numbers.pipe(bufferCount(3));

  bufferedNumbers.subscribe(chunk => {
    console.log("Chunk:", chunk);
  });
})();

            

              
                Copy
              
            
          

Šajā piemērā:

• Mēs izmantojam from, lai izveidotu RxJS Observable no mūsu generateNumbers asinhronā iteratora.
• Operators bufferCount(3) buferizē plūsmu 3 vienību lielos fragmentos.
• Metode subscribe patērē buferizēto plūsmu.

3. Laika bāzes bufera ieviešana

Dažreiz ir nepieciešams buferizēt datus, nevis balstoties uz vienumu skaitu, bet gan uz laika logu. Šādi var ieviest laika bāzes buferi:

            
async function* timeBasedBufferAsyncIterator(source, timeWindowMs) {
  let buffer = [];
  let lastEmitTime = Date.now();

  for await (const item of source) {
    buffer.push(item);
    const currentTime = Date.now();
    if (currentTime - lastEmitTime >= timeWindowMs) {
      yield buffer;
      buffer = [];
      lastEmitTime = currentTime;
    }
  }

  if (buffer.length > 0) {
    yield buffer;
  }
}

// Example Usage:
(async () => {
  const numbers = generateNumbers(10);
  const timeBufferedNumbers = timeBasedBufferAsyncIterator(numbers, 1000); // Buffer for 1 second

  for await (const chunk of timeBufferedNumbers) {
    console.log("Time-based Chunk:", chunk);
  }
})();

            

              
                Copy
              
            
          

Šis piemērs buferizē vienumus, līdz ir pagājis noteikts laika logs (timeWindowMs). Tas ir piemērots scenārijiem, kur nepieciešams apstrādāt datus paketēs, kas atspoguļo noteiktu periodu (piemēram, agregējot sensoru rādījumus katru minūti).

Padziļināti apsvērumi

1. Kļūdu apstrāde

Spēcīga kļūdu apstrāde ir kritiski svarīga, strādājot ar asinhronām plūsmām. Apsveriet sekojošo:

• Atkārtošanas mehānismi: Ieviesiet atkārtošanas loģiku neveiksmīgām operācijām. Buferis var uzglabāt datus, kas jāapstrādā atkārtoti pēc kļūdas. Var noderēt tādas bibliotēkas kā `p-retry`.
• Kļūdu izplatīšana: Nodrošiniet, ka kļūdas no avota plūsmas tiek pareizi izplatītas patērētājam. Izmantojiet try...catch blokus savā asinhronā iteratora palīgā, lai noķertu izņēmumus un tos atkārtoti izmestu vai signalizētu par kļūdas stāvokli.
• Drošinātāja shēma (Circuit Breaker Pattern): Ja kļūdas atkārtojas, apsveriet iespēju ieviest drošinātāja shēmu, lai novērstu kaskādes kļūmes. Tas ietver operāciju pagaidu apturēšanu, lai ļautu sistēmai atgūties.

2. Pretspiediens (Backpressure)

Pretspiediens attiecas uz patērētāja spēju signalizēt ražotājam, ka tas ir pārslogots un nepieciešams palēnināt datu izdošanas ātrumu. Asinhronie iteratori paši par sevi nodrošina zināmu pretspiedienu, izmantojot atslēgvārdu await, kas aptur ražotāju, līdz patērētājs ir apstrādājis pašreizējo vienumu. Tomēr scenārijos ar sarežģītiem apstrādes cauruļvadiem jums var būt nepieciešami skaidrāki pretspiediena mehānismi.

Apsveriet šīs stratēģijas:

• Ierobežoti buferi: Ierobežojiet bufera izmēru, lai novērstu pārmērīgu atmiņas patēriņu. Kad buferis ir pilns, ražotāju var apturēt vai datus var nomest (ar atbilstošu kļūdu apstrādi).
• Signalizēšana: Ieviesiet signalizēšanas mehānismu, kur patērētājs skaidri informē ražotāju, kad tas ir gatavs saņemt vairāk datu. To var panākt, izmantojot solījumu (Promises) un notikumu emitētāju (event emitters) kombināciju.

3. Atcelšana

Ļaujot patērētājiem atcelt asinhronas operācijas, ir būtiski, lai veidotu atsaucīgas lietojumprogrammas. Varat izmantot AbortController API, lai signalizētu atcelšanu asinhronā iteratora palīgam.

            
async function* cancellableBufferAsyncIterator(source, bufferSize, signal) {
  let buffer = [];
  for await (const item of source) {
    if (signal.aborted) {
      break; // Exit the loop if cancellation is requested
    }
    buffer.push(item);
    if (buffer.length >= bufferSize) {
      yield buffer;
      buffer = [];
    }
  }
  if (buffer.length > 0 && !signal.aborted) {
    yield buffer;
  }
}

// Example Usage
(async () => {
  const controller = new AbortController();
  const { signal } = controller;
  const numbers = generateNumbers(15);
  const bufferedNumbers = cancellableBufferAsyncIterator(numbers, 3, signal);

  setTimeout(() => {
    controller.abort(); // Cancel after 2 seconds
    console.log("Cancellation Requested");
  }, 2000);

  try {
    for await (const chunk of bufferedNumbers) {
      console.log("Chunk:", chunk);
    }
  } catch (error) {
    console.error("Error during iteration:", error);
  }
})();

            

              
                Copy
              
            
          

Šajā piemērā cancellableBufferAsyncIterator funkcija pieņem AbortSignal. Katrā iterācijā tā pārbauda signal.aborted īpašību un iziet no cikla, ja tiek pieprasīta atcelšana. Patērētājs var atcelt operāciju, izmantojot controller.abort().

Reālās pasaules piemēri un lietošanas gadījumi

Izpētīsim dažus konkrētus piemērus, kā asinhrono plūsmu buferizāciju var pielietot dažādos scenārijos:

• Žurnālfailu (log) apstrāde: Iedomājieties, ka asinhroni apstrādājat lielu žurnālfailu. Varat buferizēt žurnāla ierakstus fragmentos un pēc tam analizēt katru fragmentu paralēli. Tas ļauj efektīvi identificēt modeļus, atklāt anomālijas un iegūt nozīmīgu informāciju no žurnāliem.
• Datu ievade no sensoriem: IoT lietojumprogrammās sensori nepārtraukti ģenerē datu plūsmas. Buferizācija ļauj agregēt sensoru rādījumus laika logos un pēc tam veikt analīzi agregētajiem datiem. Piemēram, varat buferizēt temperatūras rādījumus katru minūti un pēc tam aprēķināt vidējo temperatūru šai minūtei.
• Finanšu datu apstrāde: Reāllaika akciju kursu datu apstrāde prasa apstrādāt lielu atjauninājumu apjomu. Buferizācija ļauj agregēt cenu kotējumus īsos intervālos un pēc tam aprēķināt mainīgos vidējos vai citus tehniskos rādītājus.
• Attēlu un video apstrāde: Apstrādājot lielus attēlus vai video, buferizācija var uzlabot veiktspēju, ļaujot apstrādāt datus lielākos fragmentos. Piemēram, varat buferizēt video kadrus grupās un pēc tam katrai grupai paralēli piemērot filtru.
• API ātruma ierobežošana: Mijiedarbojoties ar ārējām API, buferizācija var palīdzēt ievērot ātruma ierobežojumus. Varat buferizēt pieprasījumus un pēc tam tos nosūtīt paketēs, nodrošinot, ka nepārsniedzat API ātruma ierobežojumus.

Noslēgums

Asinhronās plūsmas buferizācija ir jaudīga tehnika asinhronu datu plūsmu pārvaldībai JavaScript. Izprotot asinhrono iteratoru, asinhrono ģeneratoru un pielāgotu asinhronā iteratora palīgu principus, jūs varat veidot efektīvas, noturīgas un mērogojamas lietojumprogrammas, kas spēj tikt galā ar sarežģītām asinhronām darba slodzēm. Atcerieties apsvērt kļūdu apstrādi, pretspiedienu un atcelšanu, ieviešot buferizāciju savās lietojumprogrammās. Neatkarīgi no tā, vai jūs apstrādājat lielus žurnālfailus, ievadāt sensoru datus vai mijiedarbojaties ar ārējām API, asinhronās plūsmas buferizācija var palīdzēt optimizēt veiktspēju un uzlabot jūsu lietojumprogrammu kopējo atsaucību. Apsveriet iespēju izpētīt tādas bibliotēkas kā RxJS, lai iegūtu plašākas plūsmas manipulācijas iespējas, bet vienmēr dodiet priekšroku pamatkoncepciju izpratnei, lai pieņemtu pamatotus lēmumus par savu buferizācijas stratēģiju.