JavaScript nākamais veiktspējas lēciens: padziļināts ieskats Iteratoru palīgu plūsmas sapludināšanā (Stream Fusion)

Programmatūras izstrādes pasaulē tiekšanās pēc veiktspējas ir nepārtraukts ceļojums. JavaScript izstrādātājiem izplatīts un elegants datu manipulācijas paņēmiens ir masīvu metožu, piemēram, .map(), .filter() un .reduce(), saķēdēšana. Šis plūstošais API ir labi lasāms un izteiksmīgs, taču tas slēpj būtisku veiktspējas problēmu: starpposma masīvu izveidi. Katrs solis ķēdē izveido jaunu masīvu, patērējot atmiņu un CPU ciklus. Lielām datu kopām tas var kļūt par veiktspējas katastrofu.

Šeit parādās TC39 Iteratoru palīgu (Iterator Helpers) priekšlikums, revolucionārs papildinājums ECMAScript standartam, kas ir gatavs no jauna definēt, kā mēs apstrādājam datu kolekcijas JavaScript. Tā pamatā ir jaudīga optimizācijas tehnika, kas pazīstama kā plūsmas sapludināšana (stream fusion jeb operāciju sapludināšana). Šis raksts sniedz visaptverošu ieskatu šajā jaunajā paradigmā, izskaidrojot, kā tā darbojas, kāpēc tā ir svarīga un kā tā dos izstrādātājiem iespēju rakstīt efektīvāku, atmiņai draudzīgāku un jaudīgāku kodu.

Tradicionālās saķēdēšanas problēma: stāsts par starpposma masīviem

Lai pilnībā novērtētu iteratoru palīgu inovāciju, vispirms ir jāsaprot pašreizējās, uz masīviem balstītās pieejas ierobežojumi. Apskatīsim vienkāršu, ikdienišķu uzdevumu: no skaitļu saraksta mēs vēlamies atrast pirmos piecus pāra skaitļus, tos dubultot un savākt rezultātus.

Tradicionālā pieeja

Izmantojot standarta masīvu metodes, kods ir tīrs un intuitīvs:

const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, ...]; // Iedomājieties ļoti lielu masīvu

const result = numbers .filter(n => n % 2 === 0) // 1. solis: Filtrēt pāra skaitļus .map(n => n * 2) // 2. solis: Dubultot tos .slice(0, 5); // 3. solis: Paņemt pirmos piecus

Šis kods ir perfekti lasāms, bet aplūkosim, ko JavaScript dzinējs dara aizkulisēs, it īpaši, ja numbers satur miljoniem elementu.

1. 1. iterācija (.filter()): Dzinējs iterē cauri visam numbers masīvam. Tas atmiņā izveido jaunu starpposma masīvu, nosauksim to par evenNumbers, lai saglabātu visus skaitļus, kas iztur pārbaudi. Ja numbers satur miljons elementu, tas varētu būt masīvs ar aptuveni 500 000 elementiem.
2. 2. iterācija (.map()): Tagad dzinējs iterē cauri visam evenNumbers masīvam. Tas izveido otru starpposma masīvu, nosauksim to par doubledNumbers, lai uzglabātu kartēšanas operācijas rezultātu. Tas ir vēl viens masīvs ar 500 000 elementiem.
3. 3. iterācija (.slice()): Visbeidzot, dzinējs izveido trešo, gala masīvu, paņemot pirmos piecus elementus no doubledNumbers.

Slēptās izmaksas

Šis process atklāj vairākas kritiskas veiktspējas problēmas:

• Liela atmiņas piešķiršana: Mēs izveidojām divus lielus pagaidu masīvus, kas tika nekavējoties atmesti. Ļoti lielām datu kopām tas var radīt ievērojamu atmiņas noslodzi, potenciāli izraisot lietojumprogrammas palēnināšanos vai pat avāriju.
• Atkritumu savākšanas (Garbage Collection) slogs: Jo vairāk pagaidu objektu jūs izveidojat, jo smagāk atkritumu savācējam ir jāstrādā, lai tos iztīrītu, radot pauzes un veiktspējas raustīšanos.
• Izniekota skaitļošana: Mēs vairākas reizes iterējām pāri miljoniem elementu. Vēl sliktāk, mūsu gala mērķis bija iegūt tikai piecus rezultātus. Tomēr .filter() un .map() metodes apstrādāja visu datu kopu, veicot miljoniem nevajadzīgu aprēķinu, pirms .slice() atmeta lielāko daļu darba.

Šī ir fundamentālā problēma, ko ir paredzēts atrisināt ar Iteratoru palīgiem un plūsmas sapludināšanu.

Iepazīstinām ar Iteratoru palīgiem: jauna paradigma datu apstrādei

Iteratoru palīgu priekšlikums pievieno virkni pazīstamu metožu tieši Iterator.prototype. Tas nozīmē, ka jebkurš objekts, kas ir iterators (tostarp ģeneratori un metožu, piemēram, Array.prototype.values(), rezultāts), iegūst piekļuvi šiem jaudīgajiem jaunajiem rīkiem.

Dažas no galvenajām metodēm ietver:

• .map(mapperFn)
• .filter(filterFn)
• .take(limit)
• .drop(limit)
• .flatMap(mapperFn)
• .reduce(reducerFn, initialValue)
• .toArray()
• .forEach(fn)
• .some(fn)
• .every(fn)
• .find(fn)

Pārrakstīsim mūsu iepriekšējo piemēru, izmantojot šos jaunos palīgus:

const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, ...];

const result = numbers.values() // 1. Iegūt iteratoru no masīva .filter(n => n % 2 === 0) // 2. Izveidot filtra iteratoru .map(n => n * 2) // 3. Izveidot kartēšanas iteratoru .take(5) // 4. Izveidot 'take' iteratoru .toArray(); // 5. Izpildīt ķēdi un savākt rezultātus

No pirmā acu uzmetiena kods izskatās ievērojami līdzīgs. Galvenā atšķirība ir sākumpunkts — numbers.values() —, kas atgriež iteratoru, nevis pašu masīvu, un termināla operācija — .toArray() —, kas patērē iteratoru, lai radītu gala rezultātu. Tomēr patiesā maģija slēpjas tajā, kas notiek starp šiem diviem punktiem.

Šī ķēde neizveido nekādus starpposma masīvus. Tā vietā tā konstruē jaunu, sarežģītāku iteratoru, kas ietin iepriekšējo. Aprēķins tiek atlikts. Nekas faktiski nenotiek, līdz tiek izsaukta termināla metode, piemēram, .toArray() vai .reduce(), lai patērētu vērtības. Šo principu sauc par slinko izvērtēšanu (lazy evaluation).

Plūsmas sapludināšanas maģija: viena elementa apstrāde vienā reizē

Plūsmas sapludināšana ir mehānisms, kas padara slinko izvērtēšanu tik efektīvu. Tā vietā, lai apstrādātu visu kolekciju atsevišķos posmos, tā apstrādā katru elementu cauri visai operāciju ķēdei individuāli.

Montāžas līnijas analoģija

Iedomājieties ražotni. Tradicionālā masīvu metode ir kā atsevišķas telpas katram posmam:

• 1. telpa (filtrēšana): Tiek ievestas visas izejvielas (viss masīvs). Strādnieki izfiltrē nederīgās. Derīgās tiek saliktas lielā tvertnē (pirmais starpposma masīvs).
• 2. telpa (kartēšana): Visa tvertne ar derīgajiem materiāliem tiek pārvietota uz nākamo telpu. Šeit strādnieki pārveido katru vienumu. Pārveidotie vienumi tiek ievietoti citā lielā tvertnē (otrais starpposma masīvs).
• 3. telpa (ņemšana): Otrā tvertne tiek pārvietota uz pēdējo telpu, kur strādnieks vienkārši paņem pirmos piecus vienumus no augšas un pārējos atmet.

Šis process ir izšķērdīgs transporta (atmiņas piešķiršanas) un darba (skaitļošanas) ziņā.

Plūsmas sapludināšana, ko nodrošina iteratoru palīgi, ir kā moderna montāžas līnija:

• Viena konveijera lente iet cauri visām stacijām.
• Vienums tiek novietots uz lentes. Tas nonāk filtrēšanas stacijā. Ja tas neatbilst, tas tiek noņemts. Ja atbilst, tas turpina ceļu.
• Tas nekavējoties nonāk kartēšanas stacijā, kur tiek pārveidots.
• Pēc tam tas nonāk skaitīšanas stacijā (take). Uzraugs to saskaita.
• Tas turpinās, viens vienums pēc otra, līdz uzraugs ir saskaitījis piecus veiksmīgus vienumus. Tajā brīdī uzraugs kliedz "STOP!", un visa montāžas līnija apstājas.

Šajā modelī nav lielu tvertņu ar starpproduktiem, un līnija apstājas brīdī, kad darbs ir pabeigts. Tieši tā darbojas iteratoru palīgu plūsmas sapludināšana.

Soli pa solim sadalījums

Izsekosim mūsu iteratora piemēra izpildei: numbers.values().filter(...).map(...).take(5).toArray().

1. Tiek izsaukta .toArray(). Tai ir nepieciešama vērtība. Tā jautā savam avotam, take(5) iteratoram, pirmo vienumu.
2. take(5) iteratoram ir nepieciešams vienums, ko saskaitīt. Tas jautā savam avotam, map iteratoram, vienumu.
3. map iteratoram ir nepieciešams vienums, ko transformēt. Tas jautā savam avotam, filter iteratoram, vienumu.
4. filter iteratoram ir nepieciešams vienums, ko pārbaudīt. Tas izvelk pirmo vērtību no avota masīva iteratora: 1.
5. '1' ceļojums: Filtrs pārbauda 1 % 2 === 0. Tas ir false. Filtra iterators atmet 1 un izvelk nākamo vērtību no avota: 2.
6. '2' ceļojums:
   • Filtrs pārbauda 2 % 2 === 0. Tas ir true. Tas nodod 2 tālāk map iteratoram.
   • map iterators saņem 2, aprēķina 2 * 2 un nodod rezultātu, 4, tālāk take iteratoram.
   • take iterators saņem 4. Tas samazina savu iekšējo skaitītāju (no 5 uz 4) un atdod 4 toArray() patērētājam. Pirmais rezultāts ir atrasts.
7. toArray() ir viena vērtība. Tas jautā take(5) nākamo. Viss process atkārtojas.
8. Filtrs izvelk 3 (neiztur), tad 4 (iztur). 4 tiek kartēts uz 8, kas tiek paņemts.
9. Tas turpinās, līdz take(5) ir atdevis piecas vērtības. Piektā vērtība būs no sākotnējā skaitļa 10, kas tiek kartēts uz 20.
10. Tiklīdz take(5) iterators atdod savu piekto vērtību, tas zina, ka tā darbs ir paveikts. Nākamreiz, kad tam tiek prasīta vērtība, tas signalizēs, ka ir pabeidzis. Visa ķēde apstājas. Skaitļi 11, 12 un miljoniem citu avota masīvā nekad netiek pat apskatīti.

Ieguvumi ir milzīgi: nav starpposma masīvu, minimāls atmiņas patēriņš, un aprēķini apstājas, cik ātri vien iespējams. Tā ir monumentāla efektivitātes maiņa.

Praktiski pielietojumi un veiktspējas ieguvumi

Iteratoru palīgu spēks sniedzas daudz tālāk par vienkāršu masīvu manipulāciju. Tas paver jaunas iespējas efektīvi risināt sarežģītus datu apstrādes uzdevumus.

1. scenārijs: lielu datu kopu un plūsmu apstrāde

Iedomājieties, ka jums ir jāapstrādā vairāku gigabaitu žurnālfailu vai datu plūsmu no tīkla soketa. Visa faila ielāde masīvā atmiņā bieži vien ir neiespējama.

Ar iteratoriem (un it īpaši asinhronajiem iteratoriem, par kuriem mēs runāsim vēlāk) jūs varat apstrādāt datus pa daļām.

// Konceptuāls piemērs ar ģeneratoru, kas atdod rindas no liela faila function* readLines(filePath) { // Implementācija, kas lasa failu rindu pa rindai, neielādējot to visu // yield line; } const errorCount = readLines('huge_app.log').values() .map(line => JSON.parse(line)) .filter(logEntry => logEntry.level === 'error') .take(100) // Atrast pirmās 100 kļūdas .reduce((count) => count + 1, 0);

Šajā piemērā vienlaikus atmiņā atrodas tikai viena faila rinda, kamēr tā iet cauri konveijeram. Programma var apstrādāt terabaitiem datu ar minimālu atmiņas nospiedumu.

2. scenārijs: priekšlaicīga pārtraukšana un īsslēgums (Short-Circuiting)

Mēs to jau redzējām ar .take(), bet tas attiecas arī uz tādām metodēm kā .find(), .some() un .every(). Apsveriet pirmā lietotāja atrašanu lielā datubāzē, kurš ir administrators.

Balstīts uz masīvu (neefektīvi):

const firstAdmin = users.filter(u => u.isAdmin)[0];

Šeit .filter() iterēs pāri visam users masīvam, pat ja pats pirmais lietotājs ir administrators.

Balstīts uz iteratoru (efektīvi):

const firstAdmin = users.values().find(u => u.isAdmin);

.find() palīgs pārbaudīs katru lietotāju pa vienam un nekavējoties pārtrauks visu procesu, tiklīdz atradīs pirmo atbilstību.

3. scenārijs: darbs ar bezgalīgām sekvencēm

Slinkā izvērtēšana ļauj strādāt ar potenciāli bezgalīgiem datu avotiem, kas nav iespējams ar masīviem. Ģeneratori ir ideāli piemēroti šādu sekvenču izveidei.

function* fibonacci() { let a = 0, b = 1; while (true) { yield a; [a, b] = [b, a + b]; } } // Atrast pirmos 10 Fibonači skaitļus, kas lielāki par 1000 const result = fibonacci() .filter(n => n > 1000) .take(10) .toArray(); // rezultāts būs [1597, 2584, 4181, 6765, 10946, 17711, 28657, 46368, 75025, 121393]

Šis kods darbojas perfekti. fibonacci() ģenerators varētu darboties mūžīgi, bet, tā kā operācijas ir slinkas un .take(10) nodrošina apstāšanās nosacījumu, programma aprēķina tikai tik daudz Fibonači skaitļu, cik nepieciešams, lai izpildītu pieprasījumu.

Plašākas ekosistēmas apskats: asinhronie iteratori

Šī priekšlikuma skaistums ir tas, ka tas neattiecas tikai uz sinhronajiem iteratoriem. Tas arī definē paralēlu palīgu kopu asinhronajiem iteratoriem uz AsyncIterator.prototype. Tā ir revolucionāra maiņa modernajam JavaScript, kur asinhronas datu plūsmas ir visuresošas.

Iedomājieties apstrādāt lapotu API, lasīt failu plūsmu no Node.js vai apstrādāt datus no WebSocket. Tās visas dabiski tiek attēlotas kā asinhronas plūsmas. Ar asinhrono iteratoru palīgiem jūs varat izmantot to pašu deklaratīvo .map() un .filter() sintaksi.

// Konceptuāls piemērs lapota API apstrādei async function* fetchAllUsers() { let url = '/api/users?page=1'; while (url) { const response = await fetch(url); const data = await response.json(); for (const user of data.users) { yield user; } url = data.nextPageUrl; } } // Atrast pirmos 5 aktīvos lietotājus no konkrētas valsts const activeUsers = await fetchAllUsers() .filter(user => user.isActive) .filter(user => user.country === 'DE') .take(5) .toArray();

Tas apvieno programmēšanas modeli datu apstrādei JavaScript. Neatkarīgi no tā, vai jūsu dati atrodas vienkāršā atmiņas masīvā vai asinhronā plūsmā no attāla servera, jūs varat izmantot tos pašus jaudīgos, efektīvos un lasāmos modeļus.

Darba uzsākšana un pašreizējais statuss

Sākot ar 2024. gada sākumu, Iteratoru palīgu priekšlikums ir TC39 procesa 3. posmā. Tas nozīmē, ka dizains ir pabeigts, un komiteja sagaida, ka tas tiks iekļauts nākamajā ECMAScript standartā. Tagad tiek gaidīta tā ieviešana galvenajos JavaScript dzinējos un atsauksmes no šīm implementācijām.

Kā lietot Iteratoru palīgus jau šodien

• Pārlūkprogrammu un Node.js izpildlaiki: Jaunākās galveno pārlūkprogrammu (piemēram, Chrome/V8) un Node.js versijas sāk ieviest šīs funkcijas. Lai tām piekļūtu natīvi, jums, iespējams, būs jāiespējo īpašs karodziņš vai jāizmanto ļoti nesena versija. Vienmēr pārbaudiet jaunākās saderības tabulas (piemēram, MDN vai caniuse.com).
• Polifili (Polyfills): Ražošanas vidēm, kurām nepieciešams atbalstīt vecākus izpildlaikus, varat izmantot polifilu. Visizplatītākais veids ir caur core-js bibliotēku, kas bieži tiek iekļauta ar transpilētājiem, piemēram, Babel. Konfigurējot Babel un core-js, jūs varat rakstīt kodu, izmantojot iteratoru palīgus, un tas tiks pārveidots par ekvivalentu kodu, kas darbojas vecākās vidēs.

Noslēgums: efektīvas datu apstrādes nākotne JavaScript

Iteratoru palīgu priekšlikums ir vairāk nekā tikai jaunu metožu kopums; tas ir fundamentāls pavērsiens uz efektīvāku, mērogojamāku un izteiksmīgāku datu apstrādi JavaScript. Pārņemot slinko izvērtēšanu un plūsmas sapludināšanu, tas atrisina sen pastāvošās veiktspējas problēmas, kas saistītas ar masīvu metožu saķēdēšanu lielām datu kopām.

Galvenie secinājumi katram izstrādātājam ir:

• Veiktspēja pēc noklusējuma: Iteratoru metožu saķēdēšana izvairās no starpposma kolekcijām, krasi samazinot atmiņas patēriņu un atkritumu savācēja slodzi.
• Uzlabota kontrole ar slinkumu: Aprēķini tiek veikti tikai tad, kad nepieciešams, nodrošinot priekšlaicīgu pārtraukšanu un elegantu bezgalīgu datu avotu apstrādi.
• Vienots modelis: Tie paši jaudīgie modeļi attiecas gan uz sinhroniem, gan asinhroniem datiem, vienkāršojot kodu un atvieglojot sarežģītu datu plūsmu izpratni.

Kad šī funkcija kļūs par standarta daļu JavaScript valodā, tā atvērs jaunus veiktspējas līmeņus un dos izstrādātājiem iespēju veidot robustākas un mērogojamākas lietojumprogrammas. Ir pienācis laiks sākt domāt plūsmās un gatavoties rakstīt visefektīvāko datu apstrādes kodu savā karjerā.