JavaScript V8 atgriezeniskās saites vektoru optimizācija: dziļa ieniršana īpašību piekļuves modeļu apguvē

V8 JavaScript dzinējs, kas darbina Chrome un Node.js, ir slavens ar savu veiktspēju. Būtiska šīs veiktspējas sastāvdaļa ir tā sarežģītais optimizācijas konveijers, kas lielā mērā balstās uz atgriezeniskās saites vektoriem. Šie vektori ir V8 spējas mācīties un pielāgoties jūsu JavaScript koda izpildes laika uzvedībai pamatā, nodrošinot ievērojamus ātruma uzlabojumus, īpaši attiecībā uz īpašību piekļuvi. Šis raksts sniedz dziļu ieskatu, kā V8 izmanto atgriezeniskās saites vektorus, lai optimizētu īpašību piekļuves modeļus, izmantojot iekļauto kešatmiņu un slēptās klases.

Pamatjēdzienu izpratne

Kas ir atgriezeniskās saites vektori?

Atgriezeniskās saites vektori ir datu struktūras, ko V8 izmanto, lai apkopotu izpildes laika informāciju par JavaScript koda veiktajām operācijām. Šī informācija ietver manipulēto objektu tipus, piekļūtās īpašības un dažādu operāciju biežumu. Iztēlojieties tos kā V8 veidu, kā novērot un mācīties no jūsu koda uzvedības reāllaikā.

Konkrēti, atgriezeniskās saites vektori ir saistīti ar noteiktām baitkoda instrukcijām. Katrai instrukcijai tās atgriezeniskās saites vektorā var būt vairākas vietas (slots). Katra vieta glabā informāciju, kas saistīta ar konkrētās instrukcijas izpildi.

Slēptās klases: efektīvas īpašību piekļuves pamats

JavaScript ir dinamiski tipizēta valoda, kas nozīmē, ka mainīgā tips var mainīties izpildes laikā. Tas rada izaicinājumu optimizācijai, jo dzinējs kompilēšanas laikā nezina objekta struktūru. Lai to risinātu, V8 izmanto slēptās klases (dažreiz sauktas arī par kartēm vai formām). Slēptā klase apraksta objekta struktūru (īpašības un to nobīdes). Ikreiz, kad tiek izveidots jauns objekts, V8 tam piešķir slēpto klasi. Ja diviem objektiem ir vienādi īpašību nosaukumi vienādā secībā, tiem būs viena un tā pati slēptā klase.

Apsveriet šos JavaScript objektus:

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

Gan obj1, gan obj2, visticamāk, dalīsies ar vienu un to pašu slēpto klasi, jo tiem ir vienādas īpašības vienādā secībā. Tomēr, ja mēs pievienosim īpašību obj1 pēc tā izveides:

obj1.z = 30;

obj1 tagad pāries uz jaunu slēpto klasi. Šī pāreja ir izšķiroša, jo V8 ir jāatjaunina sava izpratne par objekta struktūru.

Iekļautās kešatmiņas (IC): īpašību meklēšanas paātrināšana

Iekļautās kešatmiņas (IC) ir galvenā optimizācijas tehnika, kas izmanto slēptās klases, lai paātrinātu īpašību piekļuvi. Kad V8 saskaras ar īpašības piekļuvi, tam nav jāveic lēna, vispārēja meklēšana. Tā vietā tas var izmantot ar objektu saistīto slēpto klasi, lai tieši piekļūtu īpašībai ar zināmu nobīdi atmiņā.

Pirmo reizi piekļūstot īpašībai, IC ir neinicializēta. V8 veic īpašības meklēšanu un saglabā slēpto klasi un nobīdi IC. Turpmākās piekļuves tai pašai īpašībai uz objektiem ar to pašu slēpto klasi var izmantot kešatmiņā saglabāto nobīdi, izvairoties no dārgā meklēšanas procesa. Tas ir milzīgs veiktspējas ieguvums.

Šeit ir vienkāršota ilustrācija:

1. Pirmā piekļuve: V8 sastopas ar obj.x. IC ir neinicializēta.
2. Meklēšana: V8 atrod x nobīdi obj slēptajā klasē.
3. Kešatmiņas izveide: V8 saglabā slēpto klasi un nobīdi IC.
4. Turpmākās piekļuves: Ja obj (vai citam objektam) ir tā pati slēptā klase, V8 izmanto kešatmiņā saglabāto nobīdi, lai tieši piekļūtu x.

Kā atgriezeniskās saites vektori un slēptās klases darbojas kopā

Atgriezeniskās saites vektoriem ir izšķiroša loma slēpto klašu un iekļauto kešatmiņu pārvaldībā. Tie reģistrē novērotās slēptās klases īpašību piekļuves laikā. Šī informācija tiek izmantota, lai:

• Ierosināt slēpto klašu pārejas: Kad V8 novēro izmaiņas objekta struktūrā (piemēram, pievienojot jaunu īpašību), atgriezeniskās saites vektors palīdz uzsākt pāreju uz jaunu slēpto klasi.
• Optimizēt IC: Atgriezeniskās saites vektors informē IC sistēmu par dominējošajām slēptajām klasēm konkrētai īpašības piekļuvei. Tas ļauj V8 optimizēt IC visbiežāk sastopamajiem gadījumiem.
• Deoptimizēt kodu: Ja novērotās slēptās klases būtiski atšķiras no tā, ko IC sagaida, V8 var deoptimizēt kodu un atgriezties pie lēnāka, vispārīgāka īpašību meklēšanas mehānisma. Tas notiek tāpēc, ka IC vairs nav efektīva un rada vairāk kaitējuma nekā labuma.

Piemēra scenārijs: īpašību dinamiska pievienošana

Atgriezīsimies pie iepriekšējā piemēra un apskatīsim, kā ir iesaistīti atgriezeniskās saites vektori:

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

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

// Access properties
console.log(p1.x + p1.y);
console.log(p2.x + p2.y);

// Now, add a property to p1
p1.z = 30;

// Access properties again
console.log(p1.x + p1.y + p1.z);
console.log(p2.x + p2.y);

Lūk, kas notiek "zem pārsega":

1. Sākotnējā slēptā klase: Kad p1 un p2 tiek izveidoti, tiem ir viena un tā pati sākotnējā slēptā klase (kas satur x un y).
2. Īpašības piekļuve (pirmo reizi): Pirmajā reizē, kad tiek piekļūts p1.x un p1.y, atbilstošo baitkoda instrukciju atgriezeniskās saites vektori ir tukši. V8 veic īpašības meklēšanu un aizpilda IC ar slēpto klasi un nobīdēm.
3. Īpašības piekļuve (nākamās reizes): Otro reizi, piekļūstot p2.x un p2.y, IC tiek trāpīti, un īpašības piekļuve ir daudz ātrāka.
4. Īpašības z pievienošana: Pievienojot p1.z, p1 pāriet uz jaunu slēpto klasi. Ar īpašības piešķiršanas operāciju saistītais atgriezeniskās saites vektors reģistrēs šo izmaiņu.
5. Deoptimizācija (potenciāli): Kad p1.x un p1.y tiek piekļūti vēlreiz *pēc* p1.z pievienošanas, IC var tikt padarītas par nederīgām (atkarībā no V8 heiristikas). Tas notiek tāpēc, ka p1 slēptā klase tagad atšķiras no tā, ko IC sagaida. Vienkāršākos gadījumos V8 varētu izveidot pārejas koku, kas savieno veco slēpto klasi ar jauno, saglabājot zināmu optimizācijas līmeni. Sarežģītākos scenārijos var notikt deoptimizācija.
6. Optimizācija (galu galā): Laika gaitā, ja p1 tiek bieži izmantots ar jauno slēpto klasi, V8 apgūs jauno piekļuves modeli un attiecīgi optimizēs, potenciāli izveidojot jaunas IC, kas specializētas atjauninātajai slēptajai klasei.

Praktiskas optimizācijas stratēģijas

Izpratne par to, kā V8 optimizē īpašību piekļuves modeļus, ļauj rakstīt veiktspējīgāku JavaScript kodu. Šeit ir dažas praktiskas stratēģijas:

1. Inicializējiet visas objekta īpašības konstruktorā

Vienmēr inicializējiet visas objekta īpašības konstruktorā vai objektu literālī, lai nodrošinātu, ka visiem viena "tipa" objektiem ir viena un tā pati slēptā klase. Tas ir īpaši svarīgi veiktspējai kritiskā kodā.

// Slikti: īpašību pievienošana ārpus konstruktora
function BadPoint(x, y) {
 this.x = x;
 this.y = y;
}

const badPoint = new BadPoint(1, 2);
badPoint.z = 3; // Izvairieties no tā!

// Labi: visu īpašību inicializēšana konstruktorā
function GoodPoint(x, y, z) {
 this.x = x;
 this.y = y;
 this.z = z !== undefined ? z : 0; // Noklusējuma vērtība
}

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

GoodPoint konstruktors nodrošina, ka visiem GoodPoint objektiem ir vienādas īpašības, neatkarīgi no tā, vai ir norādīta z vērtība. Pat ja z ne vienmēr tiek izmantots, tā iepriekšēja iedalīšana ar noklusējuma vērtību bieži ir veiktspējīgāka nekā tā pievienošana vēlāk.

2. Pievienojiet īpašības vienādā secībā

Secība, kādā īpašības tiek pievienotas objektam, ietekmē tā slēpto klasi. Lai maksimāli palielinātu slēpto klašu koplietošanu, pievienojiet īpašības vienādā secībā visiem viena "tipa" objektiem.

// Nekonsekventa īpašību secība (Slikti)
const objA = { a: 1, b: 2 };
const objB = { b: 2, a: 1 }; // Atšķirīga secība

// Konsekventa īpašību secība (Labi)
const objC = { a: 1, b: 2 };
const objD = { a: 1, b: 2 }; // Tāda pati secība

Lai gan objA un objB ir vienādas īpašības, tiem, visticamāk, būs atšķirīgas slēptās klases atšķirīgās īpašību secības dēļ, kas novedīs pie mazāk efektīvas īpašību piekļuves.

3. Izvairieties no īpašību dinamiskas dzēšanas

Īpašību dzēšana no objekta var padarīt tā slēpto klasi par nederīgu un piespiest V8 atgriezties pie lēnākiem īpašību meklēšanas mehānismiem. Izvairieties no īpašību dzēšanas, ja vien tas nav absolūti nepieciešams.

// Izvairieties no īpašību dzēšanas (Slikti)
const obj = { a: 1, b: 2, c: 3 };
delete obj.b; // Izvairieties!

// Tā vietā izmantojiet null vai undefined (Labi)
const obj2 = { a: 1, b: 2, c: 3 };
obj2.b = null; // Vai undefined

Īpašības iestatīšana uz null vai undefined parasti ir veiktspējīgāka nekā tās dzēšana, jo tas saglabā objekta slēpto klasi.

4. Izmantojiet tipizētos masīvus skaitliskiem datiem

Strādājot ar lielu daudzumu skaitlisku datu, apsveriet iespēju izmantot tipizētos masīvus (Typed Arrays). Tipizētie masīvi nodrošina veidu, kā attēlot noteiktu datu tipu masīvus (piemēram, Int32Array, Float64Array) efektīvāk nekā parastie JavaScript masīvi. V8 bieži var efektīvāk optimizēt operācijas ar tipizētajiem masīviem.

// Parasts JavaScript masīvs
const arr = [1, 2, 3, 4, 5];

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

// Veikt operācijas (piem., summa)
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];
}

Tipizētie masīvi ir īpaši noderīgi, veicot skaitliskus aprēķinus, attēlu apstrādi vai citus datu ietilpīgus uzdevumus.

5. Profilējiet savu kodu

Visefektīvākais veids, kā identificēt veiktspējas vājās vietas, ir profilēt savu kodu, izmantojot tādus rīkus kā Chrome DevTools. DevTools var sniegt ieskatu par to, kur jūsu kods pavada visvairāk laika, un identificēt jomas, kurās varat pielietot šajā rakstā apspriestās optimizācijas metodes.

1. Atveriet Chrome DevTools: Ar peles labo pogu noklikšķiniet uz tīmekļa lapas un atlasiet "Inspect". Pēc tam pārejiet uz cilni "Performance".
2. Ierakstīt: Noklikšķiniet uz ierakstīšanas pogas un veiciet darbības, kuras vēlaties profilēt.
3. Analizēt: Apturiet ierakstīšanu un analizējiet rezultātus. Meklējiet funkcijas, kuru izpilde prasa ilgu laiku vai kas izraisa biežu atkritumu savākšanu.

Padziļināti apsvērumi

Polimorfās iekļautās kešatmiņas

Dažreiz īpašībai var piekļūt uz objektiem ar dažādām slēptajām klasēm. Šādos gadījumos V8 izmanto polimorfās iekļautās kešatmiņas (PIC). PIC var kešatmiņā saglabāt informāciju par vairākām slēptajām klasēm, ļaujot tai apstrādāt ierobežotu polimorfisma pakāpi. Tomēr, ja dažādo slēpto klašu skaits kļūst pārāk liels, PIC var kļūt neefektīva, un V8 var ķerties pie megamorfās meklēšanas (lēnākais ceļš).

Pārejas koki

Kā minēts iepriekš, pievienojot īpašību objektam, V8 var izveidot pārejas koku, kas savieno veco slēpto klasi ar jauno. Tas ļauj V8 saglabāt zināmu optimizācijas līmeni pat tad, kad objekti pāriet uz dažādām slēptajām klasēm. Tomēr pārmērīgas pārejas joprojām var izraisīt veiktspējas pasliktināšanos.

Deoptimizācija

Ja V8 konstatē, ka tā optimizācijas vairs nav derīgas (piemēram, negaidītu slēpto klašu izmaiņu dēļ), tas var deoptimizēt kodu. Deoptimizācija ietver atgriešanos pie lēnāka, vispārīgāka izpildes ceļa. Deoptimizācijas var būt dārgas, tāpēc ir svarīgi izvairīties no situācijām, kas tās izraisa.

Reālās pasaules piemēri un internacionalizācijas apsvērumi

Šeit apspriestās optimizācijas metodes ir universāli piemērojamas neatkarīgi no konkrētās lietojumprogrammas vai lietotāju ģeogrāfiskās atrašanās vietas. Tomēr noteikti kodēšanas modeļi var būt izplatītāki noteiktos reģionos vai nozarēs. Piemēram:

• Datu ietilpīgas lietojumprogrammas (piemēram, finanšu modelēšana, zinātniskās simulācijas): Šīs lietojumprogrammas bieži gūst labumu no tipizēto masīvu izmantošanas un rūpīgas atmiņas pārvaldības. Kodam, ko raksta komandas Indijā, Amerikas Savienotajās Valstīs un Eiropā, strādājot pie šādām lietojumprogrammām, jābūt optimizētam, lai apstrādātu milzīgu datu apjomu.
• Tīmekļa lietojumprogrammas ar dinamisku saturu (piemēram, e-komercijas vietnes, sociālo mediju platformas): Šīs lietojumprogrammas bieži ietver biežu objektu izveidi un manipulāciju. Īpašību piekļuves modeļu optimizēšana var ievērojami uzlabot šo lietojumprogrammu atsaucību, sniedzot labumu lietotājiem visā pasaulē. Iedomājieties ielādes laiku optimizēšanu e-komercijas vietnei Japānā, lai samazinātu pirkumu grozu pamešanas gadījumu skaitu.
• Mobilās lietojumprogrammas: Mobilajām ierīcēm ir ierobežoti resursi, tāpēc JavaScript koda optimizēšana ir vēl svarīgāka. Tādas metodes kā nevajadzīgu objektu izveides novēršana un tipizēto masīvu izmantošana var palīdzēt samazināt akumulatora patēriņu un uzlabot veiktspēju. Piemēram, kartēšanas lietojumprogrammai, ko plaši izmanto Subsahāras Āfrikā, jābūt veiktspējīgai uz zemākas klases ierīcēm ar lēnākiem tīkla savienojumiem.

Turklāt, izstrādājot lietojumprogrammas globālai auditorijai, ir svarīgi apsvērt internacionalizācijas (i18n) un lokalizācijas (l10n) labāko praksi. Lai gan šie jautājumi ir atsevišķi no V8 optimizācijas, tie var netieši ietekmēt veiktspēju. Piemēram, sarežģītas virkņu manipulācijas vai datuma formatēšanas operācijas var būt veiktspējas ietilpīgas. Tāpēc optimizētu i18n bibliotēku izmantošana un nevajadzīgu operāciju novēršana var vēl vairāk uzlabot jūsu lietojumprogrammas kopējo veiktspēju.

Noslēgums

Izpratne par to, kā V8 optimizē īpašību piekļuves modeļus, ir būtiska, lai rakstītu augstas veiktspējas JavaScript kodu. Ievērojot šajā rakstā izklāstītās labākās prakses, piemēram, inicializējot objekta īpašības konstruktorā, pievienojot īpašības vienādā secībā un izvairoties no dinamiskas īpašību dzēšanas, jūs varat palīdzēt V8 optimizēt jūsu kodu un uzlabot jūsu lietojumprogrammu kopējo veiktspēju. Atcerieties profilēt savu kodu, lai identificētu vājās vietas un stratēģiski pielietotu šīs metodes. Veiktspējas ieguvumi var būt ievērojami, īpaši veiktspējai kritiskās lietojumprogrammās. Rakstot efektīvu JavaScript, jūs nodrošināsiet labāku lietotāja pieredzi savai globālajai auditorijai.

Tā kā V8 turpina attīstīties, ir svarīgi būt informētam par jaunākajām optimizācijas metodēm. Regulāri konsultējieties ar V8 emuāru un citiem resursiem, lai uzturētu savas prasmes aktuālas un nodrošinātu, ka jūsu kods pilnībā izmanto dzinēja iespējas.

Pieņemot šos principus, izstrādātāji visā pasaulē var veicināt ātrāku, efektīvāku un atsaucīgāku tīmekļa pieredzi visiem.