Vienlaicības pārvaldība: pavediendroša prefiksu koka (Trie) izveide JavaScript globālām lietojumprogrammām

Mūsdienu savstarpēji saistītajā pasaulē lietojumprogrammām ir nepieciešams ne tikai ātrums, bet arī atsaucība un spēja apstrādāt milzīgas, vienlaicīgas operācijas. JavaScript, kas tradicionāli pazīstams ar savu vienpavediena dabu pārlūkprogrammā, ir ievērojami attīstījies, piedāvājot jaudīgus primitīvus patiesa paralēlisma risināšanai. Viena izplatīta datu struktūra, kas bieži saskaras ar vienlaicības izaicinājumiem, īpaši strādājot ar lielām, dinamiskām datu kopām daudzpavedienu kontekstā, ir Trie, pazīstams arī kā prefiksu koks.

Iedomājieties, ka veidojat globālu automātiskās pabeigšanas pakalpojumu, reāllaika vārdnīcu vai dinamisku IP maršrutēšanas tabulu, kur miljoniem lietotāju vai ierīču nepārtraukti pieprasa un atjaunina datus. Standarta Trie, lai arī neticami efektīvs uz prefiksiem balstītā meklēšanā, ātri kļūst par vājo vietu vienlaicīgā vidē, pakļauts sacensību apstākļiem (race conditions) un datu bojājumiem. Šis visaptverošais ceļvedis detalizēti aplūkos, kā izveidot JavaScript vienlaicīgu prefiksu koku (Concurrent Trie), padarot to pavediendrošu (Thread-Safe), apdomīgi izmantojot SharedArrayBuffer un Atomics, lai nodrošinātu robustus un mērogojamus risinājumus globālai auditorijai.

Izpratne par prefiksu kokiem (Tries): uz prefiksiem balstītu datu pamats

Pirms iedziļināmies vienlaicības sarežģītībā, nostiprināsim stabilu izpratni par to, kas ir Trie un kāpēc tas ir tik vērtīgs.

Kas ir Trie?

Trie, kas atvasināts no vārda 'retrieval' (izrunā "tree" vai "try"), ir sakārtota koka datu struktūra, ko izmanto, lai uzglabātu dinamisku kopu vai asociatīvo masīvu, kur atslēgas parasti ir virknes. Atšķirībā no binārā meklēšanas koka, kur mezgli uzglabā pašu atslēgu, Trie mezgli uzglabā atslēgu daļas, un mezgla pozīcija kokā nosaka ar to saistīto atslēgu.

• Mezgli un šķautnes: Katrs mezgls parasti attēlo rakstzīmi, un ceļš no saknes līdz konkrētam mezglam veido prefiksu.
• Bērnelementi: Katram mezglam ir atsauces uz tā bērnelementiem, parasti masīvā vai kartē, kur indekss/atslēga atbilst nākamajai rakstzīmei secībā.
• Noslēguma karodziņš: Mezgliem var būt arī 'noslēguma' vai 'isWord' karodziņš, lai norādītu, ka ceļš, kas ved uz šo mezglu, attēlo pabeigtu vārdu.

Šī struktūra nodrošina ārkārtīgi efektīvas uz prefiksiem balstītas operācijas, padarot to pārāku par jaucējtabulām vai binārās meklēšanas kokiem noteiktos lietošanas gadījumos.

Biežākie Trie lietošanas gadījumi

Trie efektivitāte virkņu datu apstrādē padara tos neaizstājamus dažādās lietojumprogrammās:

• Automātiskā pabeigšana un teksta ievades ieteikumi: Iespējams, slavenākais pielietojums. Padomājiet par meklētājprogrammām, piemēram, Google, kodu redaktoriem (IDE) vai ziņojumapmaiņas lietotnēm, kas sniedz ieteikumus rakstīšanas laikā. Trie var ātri atrast visus vārdus, kas sākas ar noteiktu prefiksu.
  • Globāls piemērs: reāllaika, lokalizētu automātiskās pabeigšanas ieteikumu nodrošināšana desmitiem valodu starptautiskai e-komercijas platformai.
• Pareizrakstības pārbaudītāji: Uzglabājot pareizi uzrakstītu vārdu vārdnīcu, Trie var efektīvi pārbaudīt, vai vārds pastāv, vai ieteikt alternatīvas, pamatojoties uz prefiksiem.
  • Globāls piemērs: pareizas rakstības nodrošināšana dažādām valodu ievadēm globālā satura veidošanas rīkā.
• IP maršrutēšanas tabulas: Trie ir lieliski piemēroti garākā prefiksa saskaņošanai, kas ir fundamentāla tīkla maršrutēšanā, lai noteiktu visprecīzāko maršrutu IP adresei.
  • Globāls piemērs: datu pakešu maršrutēšanas optimizēšana plašos starptautiskos tīklos.
• Vārdnīcas meklēšana: Ātra vārdu un to definīciju uzmeklēšana.
  • Globāls piemērs: daudzvalodu vārdnīcas izveide, kas atbalsta ātru meklēšanu starp simtiem tūkstošu vārdu.
• Bioinformātika: Izmanto rakstu saskaņošanai DNS un RNS sekvencēs, kur garas virknes ir bieži sastopamas.
  • Globāls piemērs: genoma datu analīze, ko sniegušas pētniecības iestādes visā pasaulē.

Vienlaicības izaicinājums JavaScript

JavaScript reputācija kā vienpavediena valodai lielā mērā atbilst patiesībai attiecībā uz tās galveno izpildes vidi, īpaši tīmekļa pārlūkprogrammās. Tomēr mūsdienu JavaScript nodrošina jaudīgus mehānismus paralēlisma sasniegšanai, un līdz ar to rodas klasiskie vienlaicīgās programmēšanas izaicinājumi.

JavaScript vienpavediena daba (un tās ierobežojumi)

JavaScript dzinējs galvenajā pavedienā apstrādā uzdevumus secīgi, izmantojot notikumu cilpu (event loop). Šis modelis vienkāršo daudzus tīmekļa izstrādes aspektus, novēršot tādas izplatītas vienlaicības problēmas kā strupceļus (deadlocks). Tomēr skaitļošanas ziņā intensīviem uzdevumiem tas var novest pie lietotāja saskarnes nereaģēšanas un sliktas lietotāja pieredzes.

Web Workers uzplaukums: patiess vienlaicīgums pārlūkprogrammā

Web Workers nodrošina veidu, kā palaist skriptus fona pavedienos, atsevišķi no tīmekļa lapas galvenā izpildes pavediena. Tas nozīmē, ka ilgstošus, CPU noslogojošus uzdevumus var pārvietot uz fonu, saglabājot lietotāja saskarnes atsaucību. Dati parasti tiek kopīgoti starp galveno pavedienu un 'worker' pavedieniem vai starp pašiem 'worker' pavedieniem, izmantojot ziņojumu nodošanas modeli (postMessage()).

• Ziņojumu nodošana: Dati tiek 'strukturāli klonēti' (kopēti), nosūtot tos starp pavedieniem. Nelieliem ziņojumiem tas ir efektīvi. Tomēr lielām datu struktūrām, piemēram, Trie, kas var saturēt miljoniem mezglu, visas struktūras atkārtota kopēšana kļūst pārmērīgi dārga, noliedzot vienlaicības priekšrocības.
  • Apsveriet: ja Trie glabā lielas valodas vārdnīcas datus, to kopēšana katrai 'worker' pavediena mijiedarbībai ir neefektīva.

Problēma: maināms koplietojamais stāvoklis un sacensību apstākļi

Kad vairākiem pavedieniem (Web Workers) nepieciešams piekļūt un modificēt vienu un to pašu datu struktūru, un šī datu struktūra ir maināma, sacensību apstākļi (race conditions) kļūst par nopietnu problēmu. Trie pēc savas būtības ir maināms: vārdi tiek ievietoti, meklēti un dažreiz dzēsti. Bez pienācīgas sinhronizācijas vienlaicīgas operācijas var novest pie:

• Datu bojājumiem: Divi 'worker' pavedieni, kas vienlaikus mēģina ievietot jaunu mezglu tai pašai rakstzīmei, var pārrakstīt viens otra izmaiņas, radot nepilnīgu vai nepareizu Trie.
• Nekonsekventiem lasījumiem: 'Worker' pavediens var nolasīt daļēji atjauninātu Trie, kas noved pie nepareiziem meklēšanas rezultātiem.
• Zaudētiem atjauninājumiem: Viena 'worker' pavediena modifikācija var tikt pilnībā zaudēta, ja cits 'worker' to pārraksta, neatzīstot pirmā izmaiņas.

Tāpēc standarta, uz objektiem balstīts JavaScript Trie, lai arī funkcionāls vienpavediena kontekstā, ir absolūti nepiemērots tiešai koplietošanai un modificēšanai starp Web Workers. Risinājums slēpjas eksplicitā atmiņas pārvaldībā un atomārās operācijās.

Pavediendrošības sasniegšana: JavaScript vienlaicības primitīvi

Lai pārvarētu ziņojumu nodošanas ierobežojumus un nodrošinātu patiesi pavediendrošu koplietojamo stāvokli, JavaScript ieviesa jaudīgus zema līmeņa primitīvus: SharedArrayBuffer un Atomics.

Iepazīstinām ar SharedArrayBuffer

SharedArrayBuffer ir fiksēta garuma neapstrādātu bināro datu buferis, līdzīgs ArrayBuffer, bet ar būtisku atšķirību: tā saturu var koplietot starp vairākiem Web Workers. Tā vietā, lai kopētu datus, 'worker' pavedieni var tieši piekļūt un modificēt to pašu pamatā esošo atmiņu. Tas novērš datu pārsūtīšanas pieskaitāmās izmaksas lielām, sarežģītām datu struktūrām.

• Koplietojamā atmiņa: SharedArrayBuffer ir faktisks atmiņas reģions, no kura visi norādītie Web Workers var lasīt un rakstīt.
• Nav klonēšanas: Pārsūtot SharedArrayBuffer uz Web Worker, tiek nodota atsauce uz to pašu atmiņas vietu, nevis kopija.
• Drošības apsvērumi: Iespējamo Spectre tipa uzbrukumu dēļ SharedArrayBuffer ir noteiktas drošības prasības. Tīmekļa pārlūkprogrammās tas parasti ietver Cross-Origin-Opener-Policy (COOP) un Cross-Origin-Embedder-Policy (COEP) HTTP galveņu iestatīšanu uz same-origin vai credentialless. Tas ir kritisks punkts globālai izvietošanai, jo servera konfigurācijas ir jāatjaunina. Node.js vidēm (izmantojot worker_threads) nav šo pašu pārlūkprogrammai specifisko ierobežojumu.

Tomēr SharedArrayBuffer pats par sevi neatrisina sacensību apstākļu problēmu. Tas nodrošina koplietojamo atmiņu, bet ne sinhronizācijas mehānismus.

Atomics spēks

Atomics ir globāls objekts, kas nodrošina atomāras operācijas koplietojamai atmiņai. 'Atomārs' nozīmē, ka operācija garantēti tiek pabeigta pilnībā, bez pārtraukumiem no jebkura cita pavediena. Tas nodrošina datu integritāti, kad vairāki 'worker' pavedieni piekļūst tām pašām atmiņas vietām SharedArrayBuffer ietvaros.

Galvenās Atomics metodes, kas ir būtiskas vienlaicīga Trie izveidei, ietver:

• Atomics.load(typedArray, index): Atomāri ielādē vērtību norādītajā indeksā TypedArray, kas balstās uz SharedArrayBuffer.
  • Lietojums: mezgla īpašību (piem., bērnelementu rādītāju, rakstzīmju kodu, noslēguma karodziņu) nolasīšanai bez traucējumiem.
• Atomics.store(typedArray, index, value): Atomāri saglabā vērtību norādītajā indeksā.
  • Lietojums: jaunu mezgla īpašību rakstīšanai.
• Atomics.add(typedArray, index, value): Atomāri pieskaita vērtību esošajai vērtībai norādītajā indeksā un atgriež veco vērtību. Noderīgi skaitītājiem (piem., atsauču skaita vai 'nākamās pieejamās atmiņas adreses' rādītāja palielināšanai).
• Atomics.compareExchange(typedArray, index, expectedValue, replacementValue): Šī, iespējams, ir jaudīgākā atomārā operācija vienlaicīgām datu struktūrām. Tā atomāri pārbauda, vai vērtība pozīcijā index atbilst expectedValue. Ja atbilst, tā aizstāj vērtību ar replacementValue un atgriež veco vērtību (kas bija expectedValue). Ja neatbilst, izmaiņas nenotiek, un tā atgriež faktisko vērtību pozīcijā index.
  • Lietojums: slēdzeņu (spinlock slēdzeņu vai mjuteksu) ieviešanai, optimistiskai vienlaicībai vai nodrošināšanai, ka modifikācija notiek tikai tad, ja stāvoklis ir tāds, kāds tika gaidīts. Tas ir kritiski svarīgi, lai droši izveidotu jaunus mezglus vai atjauninātu rādītājus.
• Atomics.wait(typedArray, index, value, [timeout]) un Atomics.notify(typedArray, index, [count]): Tiek izmantoti sarežģītākiem sinhronizācijas modeļiem, ļaujot 'worker' pavedieniem bloķēties un gaidīt uz noteiktu nosacījumu, un pēc tam tikt paziņotiem, kad tas mainās. Noderīgi ražotāja-patērētāja modeļiem vai sarežģītiem bloķēšanas mehānismiem.

SharedArrayBuffer sinerģija koplietojamai atmiņai un Atomics sinhronizācijai nodrošina nepieciešamo pamatu, lai JavaScript veidotu sarežģītas, pavediendrošas datu struktūras, piemēram, mūsu vienlaicīgo Trie.

Vienlaicīga Trie projektēšana ar SharedArrayBuffer un Atomics

Vienlaicīga Trie izveide nav tikai objektorientēta Trie pārvēršana koplietojamās atmiņas struktūrā. Tā prasa fundamentālas izmaiņas veidā, kā tiek attēloti mezgli un sinhronizētas operācijas.

Arhitektūras apsvērumi

Trie struktūras attēlošana SharedArrayBuffer

JavaScript objektu ar tiešām atsaucēm vietā mūsu Trie mezgli ir jāattēlo kā secīgi atmiņas bloki SharedArrayBuffer ietvaros. Tas nozīmē:

• Lineāra atmiņas piešķiršana: Mēs parasti izmantosim vienu SharedArrayBuffer un skatīsim to kā lielu masīvu ar fiksēta izmēra 'slotiem' vai 'lapām', kur katrs slots attēlo Trie mezglu.
• Mezgla rādītāji kā indeksi: Tā vietā, lai glabātu atsauces uz citiem objektiem, bērnelementu rādītāji būs skaitliski indeksi, kas norāda uz cita mezgla sākuma pozīciju tajā pašā SharedArrayBuffer.
• Fiksēta izmēra mezgli: Lai vienkāršotu atmiņas pārvaldību, katrs Trie mezgls aizņems iepriekš noteiktu baitu skaitu. Šis fiksētais izmērs ietvers tā rakstzīmi, bērnelementu rādītājus un noslēguma karodziņu.

Apskatīsim vienkāršotu mezgla struktūru SharedArrayBuffer ietvaros. Katrs mezgls varētu būt veselu skaitļu masīvs (piem., Int32Array vai Uint32Array skati pār SharedArrayBuffer), kur:

• Indekss 0: `characterCode` (piem., rakstzīmes ASCII/Unicode vērtība, ko šis mezgls attēlo, vai 0 saknei).
• Indekss 1: `isTerminal` (0 nozīmē false, 1 nozīmē true).
• Indekss 2 līdz N: `children[0...25]` (vai vairāk plašākām rakstzīmju kopām), kur katra vērtība ir indekss uz bērnelementa mezglu SharedArrayBuffer ietvaros, vai 0, ja šai rakstzīmei nav bērnelementa.
• Kaut kur buferī (vai pārvaldīts ārēji) atrodas `nextFreeNodeIndex` rādītājs, lai piešķirtu jaunus mezglus.

Piemērs: ja mezgls aizņem 30 `Int32` slotus un mūsu SharedArrayBuffer tiek skatīts kā Int32Array, tad mezgls ar indeksu `i` sākas pozīcijā `i * 30`.

Brīvo atmiņas bloku pārvaldība

Ievietojot jaunus mezglus, mums ir jāpiešķir vieta. Vienkārša pieeja ir uzturēt rādītāju uz nākamo pieejamo brīvo slotu SharedArrayBuffer. Šis rādītājs pats par sevi ir jāatjaunina atomāri.

Pavediendrošas ievietošanas ieviešana (`insert` operācija)

Ievietošana ir vissarežģītākā operācija, jo tā ietver Trie struktūras modificēšanu, potenciāli radot jaunus mezglus un atjauninot rādītājus. Šeit Atomics.compareExchange() kļūst izšķiroša, lai nodrošinātu konsekvenci.

Apskatīsim soļus, lai ievietotu vārdu, piemēram, "apple":

Pavediendrošas ievietošanas konceptuālie soļi:

1. Sākt no saknes: Sāciet šķērsošanu no saknes mezgla (indeksā 0). Sakne parasti pati par sevi neattēlo rakstzīmi.
2. Šķērsot rakstzīmi pa rakstzīmei: Katrai vārda rakstzīmei (piem., 'a', 'p', 'p', 'l', 'e'):
   1. Noteikt bērnelementa indeksu: Aprēķiniet indeksu pašreizējā mezgla bērnelementu rādītājos, kas atbilst pašreizējai rakstzīmei. (piem., `children[char.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0)]`).
   2. Atomāri ielādēt bērnelementa rādītāju: Izmantojiet Atomics.load(typedArray, current_node_child_pointer_index), lai iegūtu potenciālā bērnelementa sākuma indeksu.
   3. Pārbaudīt, vai bērnelements pastāv:
      • Ja ielādētais bērnelementa rādītājs ir 0 (bērnelements nepastāv): Šeit mums ir jāizveido jauns mezgls.
        1. Piešķirt jauna mezgla indeksu: Atomāri iegūstiet jaunu unikālu indeksu jaunajam mezglam. Tas parasti ietver 'nākamā pieejamā mezgla' skaitītāja atomāru palielināšanu (piem., `newNodeIndex = Atomics.add(typedArray, NEXT_FREE_NODE_INDEX_OFFSET, NODE_SIZE)`). Atgrieztā vērtība ir *vecā* vērtība pirms palielināšanas, kas ir mūsu jaunā mezgla sākuma adrese.
        2. Inicializēt jauno mezglu: Ierakstiet rakstzīmes kodu un `isTerminal = 0` jaunizveidotā mezgla atmiņas reģionā, izmantojot `Atomics.store()`.
        3. Mēģināt saistīt jauno mezglu: Šis ir kritiskais solis pavediendrošībai. Izmantojiet Atomics.compareExchange(typedArray, current_node_child_pointer_index, 0, newNodeIndex).
           • Ja compareExchange atgriež 0 (kas nozīmē, ka bērnelementa rādītājs patiešām bija 0, kad mēs mēģinājām to saistīt), tad mūsu jaunais mezgls ir veiksmīgi saistīts. Turpiniet ar jauno mezglu kā `current_node`.
           • Ja compareExchange atgriež vērtību, kas nav nulle (kas nozīmē, ka cits 'worker' pavediens šajā laikā ir veiksmīgi saistījis mezglu šai rakstzīmei), tad mums ir sadursme. Mēs *atmetam* mūsu jaunizveidoto mezglu (vai pievienojam to atpakaļ brīvo mezglu sarakstam, ja pārvaldām pūlu) un tā vietā izmantojam indeksu, ko atgrieza compareExchange kā mūsu `current_node`. Mēs faktiski 'zaudējam' sacensībā un izmantojam mezglu, ko izveidojis uzvarētājs.
      • Ja ielādētais bērnelementa rādītājs nav nulle (bērnelements jau pastāv): Vienkārši iestatiet `current_node` uz ielādēto bērnelementa indeksu un turpiniet ar nākamo rakstzīmi.
3. Atzīmēt kā noslēguma mezglu: Kad visas rakstzīmes ir apstrādātas, atomāri iestatiet pēdējā mezgla `isTerminal` karodziņu uz 1, izmantojot Atomics.store().

Šī optimistiskās bloķēšanas stratēģija ar `Atomics.compareExchange()` ir vitāli svarīga. Tā vietā, lai izmantotu eksplicītus mjuteksus (ko var palīdzēt izveidot `Atomics.wait`/`notify`), šī pieeja mēģina veikt izmaiņas un tikai atkāpjas vai pielāgojas, ja tiek konstatēts konflikts, padarot to efektīvu daudzos vienlaicīgos scenārijos.

Ilustratīvs (vienkāršots) pseidokods ievietošanai:

const NODE_SIZE = 30; // Piemērs: 2 metadatiem + 28 bērnelementiem
const CHARACTER_CODE_OFFSET = 0;
const IS_TERMINAL_OFFSET = 1;
const CHILDREN_OFFSET = 2;
const NEXT_FREE_NODE_INDEX_OFFSET = 0; // Glabājas bufera pašā sākumā

// Pieņemot, ka 'sharedBuffer' ir Int32Array skats pār SharedArrayBuffer
function insertWord(word, sharedBuffer) {
    let currentNodeIndex = NODE_SIZE; // Saknes mezgls sākas aiz brīvā rādītāja

    for (let i = 0; i < word.length; i++) {
        const charCode = word.charCodeAt(i);
        const childIndexInNode = charCode - 'a'.charCodeAt(0) + CHILDREN_OFFSET;
        const childPointerOffset = currentNodeIndex + childIndexInNode;

        let nextNodeIndex = Atomics.load(sharedBuffer, childPointerOffset);

        if (nextNodeIndex === 0) {
            // Bērnelements nepastāv, mēģinām to izveidot
            const allocatedNodeIndex = Atomics.add(sharedBuffer, NEXT_FREE_NODE_INDEX_OFFSET, NODE_SIZE);

            // Inicializējam jauno mezglu
            Atomics.store(sharedBuffer, allocatedNodeIndex + CHARACTER_CODE_OFFSET, charCode);
            Atomics.store(sharedBuffer, allocatedNodeIndex + IS_TERMINAL_OFFSET, 0);
            // Visi bērnelementu rādītāji pēc noklusējuma ir 0
            for (let k = 0; k < NODE_SIZE - CHILDREN_OFFSET; k++) {
                Atomics.store(sharedBuffer, allocatedNodeIndex + CHILDREN_OFFSET + k, 0);
            }

            // Mēģinām atomāri saistīt mūsu jauno mezglu
            const actualOldValue = Atomics.compareExchange(sharedBuffer, childPointerOffset, 0, allocatedNodeIndex);

            if (actualOldValue === 0) {
                // Veiksmīgi saistījām mūsu mezglu, turpinām
                nextNodeIndex = allocatedNodeIndex;
            } else {
                // Cits 'worker' saistīja mezglu; izmantojam viņu mezglu. Mūsu piešķirtais mezgls tagad ir neizmantots.
                // Reālā sistēmā šeit jūs robustāk pārvaldītu brīvo sarakstu.
                // Vienkāršības labad mēs vienkārši izmantojam uzvarētāja mezglu.
                nextNodeIndex = actualOldValue;
            }
        }
        currentNodeIndex = nextNodeIndex;
    }
    // Atzīmējam pēdējo mezglu kā noslēguma mezglu
    Atomics.store(sharedBuffer, currentNodeIndex + IS_TERMINAL_OFFSET, 1);
}

Pavediendrošas meklēšanas ieviešana (`search` un `startsWith` operācijas)

Lasīšanas operācijas, piemēram, vārda meklēšana vai visu vārdu atrašana ar noteiktu prefiksu, parasti ir vienkāršākas, jo tās neietver struktūras modificēšanu. Tomēr tām joprojām ir jāizmanto atomārās ielādes, lai nodrošinātu, ka tās nolasa konsekventas, aktuālas vērtības, izvairoties no daļējiem lasījumiem no vienlaicīgiem rakstījumiem.

Pavediendrošas meklēšanas konceptuālie soļi:

1. Sākt no saknes: Sāciet no saknes mezgla.
2. Šķērsot rakstzīmi pa rakstzīmei: Katrai meklēšanas prefiksa rakstzīmei:
   1. Noteikt bērnelementa indeksu: Aprēķiniet bērnelementa rādītāja nobīdi rakstzīmei.
   2. Atomāri ielādēt bērnelementa rādītāju: Izmantojiet Atomics.load(typedArray, current_node_child_pointer_index).
   3. Pārbaudīt, vai bērnelements pastāv: Ja ielādētais rādītājs ir 0, vārds/prefikss nepastāv. Iziet.
   4. Pāriet uz bērnelementu: Ja tas pastāv, atjauniniet `current_node` uz ielādēto bērnelementa indeksu un turpiniet.
3. Gala pārbaude (`search` gadījumā): Pēc visa vārda šķērsošanas atomāri ielādējiet pēdējā mezgla `isTerminal` karodziņu. Ja tas ir 1, vārds pastāv; pretējā gadījumā tas ir tikai prefikss.
4. `startsWith` gadījumā: Sasniegtais pēdējais mezgls attēlo prefiksa beigas. No šī mezgla var uzsākt meklēšanu dziļumā (DFS) vai meklēšanu plašumā (BFS) (izmantojot atomārās ielādes), lai atrastu visus noslēguma mezglus tā apakškokā.

Lasīšanas operācijas ir pēc būtības drošas, kamēr pamatā esošajai atmiņai piekļūst atomāri. `compareExchange` loģika rakstīšanas laikā nodrošina, ka nekad netiek izveidoti nederīgi rādītāji, un jebkura sacensība rakstīšanas laikā noved pie konsekventa (lai gan vienam 'worker' pavedienam, iespējams, nedaudz aizkavēta) stāvokļa.

Ilustratīvs (vienkāršots) pseidokods meklēšanai:

function searchWord(word, sharedBuffer) {
    let currentNodeIndex = NODE_SIZE;

    for (let i = 0; i < word.length; i++) {
        const charCode = word.charCodeAt(i);
        const childIndexInNode = charCode - 'a'.charCodeAt(0) + CHILDREN_OFFSET;
        const childPointerOffset = currentNodeIndex + childIndexInNode;

        const nextNodeIndex = Atomics.load(sharedBuffer, childPointerOffset);

        if (nextNodeIndex === 0) {
            return false; // Rakstzīmju ceļš nepastāv
        }
        currentNodeIndex = nextNodeIndex;
    }
    // Pārbaudām, vai pēdējais mezgls ir noslēguma vārds
    return Atomics.load(sharedBuffer, currentNodeIndex + IS_TERMINAL_OFFSET) === 1;
}

Pavediendrošas dzēšanas ieviešana (sarežģīti)

Dzēšana ir ievērojami sarežģītāka vienlaicīgā koplietojamās atmiņas vidē. Naiva dzēšana var novest pie:

• Karājošiem rādītājiem (Dangling Pointers): Ja viens 'worker' pavediens dzēš mezglu, kamēr cits to šķērso, šķērsojošais 'worker' var sekot nederīgam rādītājam.
• Nekonsekventa stāvokļa: Daļēja dzēšana var atstāt Trie nelietojamā stāvoklī.
• Atmiņas fragmentācijas: Droša un efektīva izdzēstās atmiņas atgūšana ir sarežģīta.

Biežākās stratēģijas drošai dzēšanas pārvaldībai ietver:

• Loģiskā dzēšana (atzīmēšana): Tā vietā, lai fiziski noņemtu mezglus, var atomāri iestatīt `isDeleted` karodziņu. Tas vienkāršo vienlaicību, bet izmanto vairāk atmiņas.
• Atsauču skaitīšana / Atkritumu savākšana: Katrs mezgls varētu uzturēt atomāru atsauču skaitu. Kad mezgla atsauču skaits nokrītas līdz nullei, tas ir patiesi piemērots noņemšanai, un tā atmiņu var atgūt (piem., pievienot brīvo mezglu sarakstam). Tas arī prasa atomārus atsauču skaita atjauninājumus.
• Lasīt-Kopēt-Atjaunināt (RCU): Scenārijos ar ļoti daudz lasīšanas un maz rakstīšanas operāciju, rakstītāji varētu izveidot jaunu modificētās Trie daļas versiju, un, kad tas pabeigts, atomāri nomainīt rādītāju uz jauno versiju. Lasīšanas turpinās uz vecās versijas, līdz nomaiņa ir pabeigta. To ir sarežģīti ieviest granulārai datu struktūrai, piemēram, Trie, bet tas piedāvā spēcīgas konsekvences garantijas.

Daudzām praktiskām lietojumprogrammām, īpaši tām, kurām nepieciešama augsta caurlaidspēja, izplatīta pieeja ir padarīt Trie tikai pievienojamus vai izmantot loģisko dzēšanu, atliekot sarežģītu atmiņas atgūšanu uz mazāk kritiskiem laikiem vai pārvaldot to ārēji. Patiesas, efektīvas un atomāras fiziskās dzēšanas ieviešana ir pētniecības līmeņa problēma vienlaicīgās datu struktūrās.

Praktiski apsvērumi un veiktspēja

Vienlaicīga Trie veidošana nav saistīta tikai ar pareizību; tā ir saistīta arī ar praktisku veiktspēju un uzturēšanu.

Atmiņas pārvaldība un pieskaitāmās izmaksas

• SharedArrayBuffer inicializācija: Buferis ir jāpiešķir iepriekš ar pietiekamu izmēru. Maksimālā mezglu skaita un to fiksētā izmēra novērtēšana ir izšķiroša. Dinamiska SharedArrayBuffer izmēra maiņa nav vienkārša un bieži vien ietver jauna, lielāka bufera izveidi un satura kopēšanu, kas noliedz koplietojamās atmiņas mērķi nepārtrauktai darbībai.
• Telpas efektivitāte: Fiksēta izmēra mezgli, lai gan vienkāršo atmiņas piešķiršanu un rādītāju aritmētiku, var būt mazāk atmiņas efektīvi, ja daudziem mezgliem ir retas bērnelementu kopas. Tas ir kompromiss vienkāršotai vienlaicīgai pārvaldībai.
• Manuāla atkritumu savākšana: SharedArrayBuffer ietvaros nav automātiskas atkritumu savākšanas. Izdzēsto mezglu atmiņa ir jāpārvalda eksplicīti, bieži vien izmantojot brīvo sarakstu, lai izvairītos no atmiņas noplūdēm un fragmentācijas. Tas pievieno ievērojamu sarežģītību.

Veiktspējas salīdzinošā novērtēšana

Kad jums vajadzētu izvēlēties vienlaicīgu Trie? Tas nav universāls risinājums visām situācijām.

• Vienpavediena vs. daudzpavedienu: Nelielām datu kopām vai zemai vienlaicībai standarta uz objektiem balstīts Trie galvenajā pavedienā joprojām var būt ātrāks Web Worker komunikācijas iestatīšanas un atomāro operāciju pieskaitāmo izmaksu dēļ.
• Augstas vienlaicīgas rakstīšanas/lasīšanas operācijas: Vienlaicīgs Trie izceļas, ja jums ir liela datu kopa, liels apjoms vienlaicīgu rakstīšanas operāciju (ievietošana, dzēšana) un daudz vienlaicīgu lasīšanas operāciju (meklēšana, prefiksu uzmeklēšana). Tas atslogo smago skaitļošanu no galvenā pavediena.
• Atomics pieskaitāmās izmaksas: Atomārās operācijas, lai arī būtiskas pareizībai, parasti ir lēnākas nekā ne-atomāras atmiņas piekļuves. Priekšrocības rodas no paralēlas izpildes uz vairākiem kodoliem, nevis no ātrākām individuālām operācijām. Jūsu konkrētā lietošanas gadījuma salīdzinošā novērtēšana ir kritiska, lai noteiktu, vai paralēlais ātruma pieaugums atsver atomāro pieskaitāmo izmaksu.

Kļūdu apstrāde un robustums

Vienlaicīgu programmu atkļūdošana ir bēdīgi slavena ar savu sarežģītību. Sacensību apstākļi var būt grūti atklājami un nedeterministiski. Visaptveroša testēšana, ieskaitot slodzes testus ar daudziem vienlaicīgiem 'worker' pavedieniem, ir būtiska.

• Atkārtoti mēģinājumi: Operāciju, piemēram, `compareExchange`, neveiksme nozīmē, ka cits 'worker' pavediens tur nokļuva pirmais. Jūsu loģikai jābūt gatavai atkārtot mēģinājumu vai pielāgoties, kā parādīts ievietošanas pseidokodā.
• Noilgumi: Sarežģītākā sinhronizācijā `Atomics.wait` var izmantot noilgumu, lai novērstu strupceļus, ja `notify` nekad nepienāk.

Pārlūkprogrammu un vides atbalsts

• Web Workers: Plaši atbalstīti modernās pārlūkprogrammās un Node.js (`worker_threads`).
• SharedArrayBuffer & Atomics: Atbalstīti visās lielākajās modernajās pārlūkprogrammās un Node.js. Tomēr, kā minēts, pārlūkprogrammu vidēm ir nepieciešamas specifiskas HTTP galvenes (COOP/COEP), lai iespējotu SharedArrayBuffer drošības apsvērumu dēļ. Šī ir izšķiroša izvietošanas detaļa tīmekļa lietojumprogrammām, kas tiecas uz globālu sasniedzamību.
  • Globālā ietekme: Pārliecinieties, ka jūsu servera infrastruktūra visā pasaulē ir konfigurēta, lai pareizi nosūtītu šīs galvenes.

Lietošanas gadījumi un globālā ietekme

Spēja veidot pavediendrošas, vienlaicīgas datu struktūras JavaScript paver plašas iespējas, īpaši lietojumprogrammām, kas apkalpo globālu lietotāju bāzi vai apstrādā milzīgus sadalītu datu apjomus.

• Globālās meklēšanas un automātiskās pabeigšanas platformas: Iedomājieties starptautisku meklētājprogrammu vai e-komercijas platformu, kurai nepieciešams nodrošināt īpaši ātrus, reāllaika automātiskās pabeigšanas ieteikumus produktu nosaukumiem, atrašanās vietām un lietotāju vaicājumiem dažādās valodās un rakstzīmju kopās. Vienlaicīgs Trie Web Workers var apstrādāt milzīgus vienlaicīgus vaicājumus un dinamiskus atjauninājumus (piem., jauni produkti, aktuāli meklējumi), neaizkavējot galveno lietotāja saskarnes pavedienu.
• Reāllaika datu apstrāde no sadalītiem avotiem: IoT lietojumprogrammām, kas vāc datus no sensoriem dažādos kontinentos, vai finanšu sistēmām, kas apstrādā tirgus datu plūsmas no dažādām biržām, vienlaicīgs Trie var efektīvi indeksēt un vaicāt uz virknēm balstītu datu straumes (piem., ierīču ID, akciju biržas kodi) lidojuma laikā, ļaujot vairākiem apstrādes cauruļvadiem strādāt paralēli ar koplietojamiem datiem.
• Sadarbības rediģēšana un IDE: Tiešsaistes sadarbības dokumentu redaktoros vai mākoņbāzētās IDE, koplietojams Trie varētu nodrošināt reāllaika sintakses pārbaudi, koda pabeigšanu vai pareizrakstības pārbaudi, kas tiek atjaunināta nekavējoties, kad vairāki lietotāji no dažādām laika joslām veic izmaiņas. Koplietojamais Trie nodrošinātu konsekventu skatu visām aktīvajām rediģēšanas sesijām.
• Spēles un simulācijas: Pārlūkprogrammās bāzētām daudzspēlētāju spēlēm, vienlaicīgs Trie varētu pārvaldīt spēles vārdnīcu uzmeklēšanu (vārdu spēlēm), spēlētāju vārdu indeksus vai pat AI ceļa meklēšanas datus koplietojamā pasaules stāvoklī, nodrošinot, ka visi spēles pavedieni darbojas ar konsekventu informāciju atsaucīgai spēlei.
• Augstas veiktspējas tīkla lietojumprogrammas: Lai gan bieži to pārvalda specializēta aparatūra vai zemāka līmeņa valodas, uz JavaScript balstīts serveris (Node.js) varētu izmantot vienlaicīgu Trie, lai efektīvi pārvaldītu dinamiskas maršrutēšanas tabulas vai protokolu parsēšanu, īpaši vidēs, kur elastība un ātra izvietošana ir prioritāte.

Šie piemēri parāda, kā skaitļošanas ziņā intensīvu virkņu operāciju pārvietošana uz fona pavedieniem, vienlaikus saglabājot datu integritāti, izmantojot vienlaicīgu Trie, var dramatiski uzlabot lietojumprogrammu atsaucību un mērogojamību, saskaroties ar globālām prasībām.

Vienlaicības nākotne JavaScript

JavaScript vienlaicības ainava nepārtraukti attīstās:

• WebAssembly un koplietojamā atmiņa: WebAssembly moduļi var arī darboties ar SharedArrayBuffer, bieži nodrošinot vēl smalkāku kontroli un potenciāli augstāku veiktspēju CPU noslogotiem uzdevumiem, vienlaikus spējot mijiedarboties ar JavaScript Web Workers.
• Turpmāki sasniegumi JavaScript primitīvos: ECMAScript standarts turpina pētīt un pilnveidot vienlaicības primitīvus, potenciāli piedāvājot augstāka līmeņa abstrakcijas, kas vienkāršo izplatītus vienlaicīgus modeļus.
• Bibliotēkas un ietvari: Tā kā šie zema līmeņa primitīvi nobriest, mēs varam sagaidīt bibliotēku un ietvaru parādīšanos, kas abstrahē SharedArrayBuffer un Atomics sarežģītību, padarot izstrādātājiem vieglāku vienlaicīgu datu struktūru veidošanu bez dziļām zināšanām par atmiņas pārvaldību.

Šo sasniegumu pieņemšana ļauj JavaScript izstrādātājiem paplašināt iespējamā robežas, veidojot augstas veiktspējas un atsaucīgas tīmekļa lietojumprogrammas, kas spēj stāties pretī globāli savienotas pasaules prasībām.

Noslēgums

Ceļš no pamata Trie līdz pilnībā pavediendrošam vienlaicīgam Trie JavaScript valodā ir apliecinājums valodas neticamajai evolūcijai un spēkam, ko tā tagad piedāvā izstrādātājiem. Izmantojot SharedArrayBuffer un Atomics, mēs varam pārvarēt vienpavediena modeļa ierobežojumus un izveidot datu struktūras, kas spēj apstrādāt sarežģītas, vienlaicīgas operācijas ar integritāti un augstu veiktspēju.

Šī pieeja nav bez izaicinājumiem – tā prasa rūpīgu atmiņas izkārtojuma, atomāro operāciju secības un robustas kļūdu apstrādes apsvēršanu. Tomēr lietojumprogrammām, kas strādā ar lielām, mainīgām virkņu datu kopām un prasa globāla mēroga atsaucību, vienlaicīgs Trie piedāvā jaudīgu risinājumu. Tas dod izstrādātājiem iespēju veidot nākamās paaudzes augsti mērogojamas, interaktīvas un efektīvas lietojumprogrammas, nodrošinot, ka lietotāju pieredze paliek nevainojama, neatkarīgi no tā, cik sarežģīta kļūst pamatā esošā datu apstrāde. JavaScript vienlaicības nākotne ir šeit, un ar tādām struktūrām kā vienlaicīgs Trie, tā ir aizraujošāka un spējīgāka nekā jebkad agrāk.