जावास्क्रिप्ट इंजिनची अंतर्गत रचना: जागतिक कामगिरीसाठी हिडन क्लासेस आणि पॉलिमॉर्फिक इनलाइन कॅशेस

जावास्क्रिप्ट, जी डायनॅमिक वेबला शक्ती देते, तिने तिच्या ब्राउझरच्या मूळ स्थानापलीकडे जाऊन सर्व्हर-साइड ॲप्लिकेशन्स, मोबाईल डेव्हलपमेंट आणि डेस्कटॉप सॉफ्टवेअरसाठी एक पायाभूत तंत्रज्ञान बनले आहे. व्यस्त ई-कॉमर्स प्लॅटफॉर्मपासून ते अत्याधुनिक डेटा व्हिज्युअलायझेशन टूल्सपर्यंत, तिची अष्टपैलुत्व निर्विवाद आहे. तथापि, या सर्वव्यापीपणासोबत एक अंतर्भूत आव्हान येते: जावास्क्रिप्ट ही डायनॅमिकली टाइप्ड भाषा आहे. ही लवचिकता, डेव्हलपर्ससाठी एक वरदान असली तरी, ऐतिहासिकदृष्ट्या स्टॅटिकली टाइप्ड भाषांच्या तुलनेत महत्त्वपूर्ण कामगिरीची आव्हाने निर्माण करते.

आधुनिक जावास्क्रिप्ट इंजिन्स, जसे की V8 (Chrome आणि Node.js मध्ये वापरले जाते), SpiderMonkey (Firefox), आणि JavaScriptCore (Safari), यांनी जावास्क्रिप्टच्या अंमलबजावणीचा वेग ऑप्टिमाइझ करण्यात उल्लेखनीय यश मिळवले आहे. ते साध्या इंटरप्रिटरपासून जस्ट-इन-टाइम (JIT) कंपायलेशन, अत्याधुनिक गार्बेज कलेक्टर्स आणि गुंतागुंतीच्या ऑप्टिमायझेशन तंत्रांचा वापर करणाऱ्या जटिल पॉवरहाऊसमध्ये विकसित झाले आहेत. या ऑप्टिमायझेशनपैकी सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे हिडन क्लासेस (Maps किंवा Shapes म्हणूनही ओळखले जाते) आणि पॉलिमॉर्फिक इनलाइन कॅशेस (PICs). या अंतर्गत यंत्रणा समजून घेणे केवळ एक शैक्षणिक अभ्यास नाही; ते डेव्हलपर्सना अधिक कार्यक्षम, आणि मजबूत जावास्क्रिप्ट कोड लिहिण्यास सक्षम करते, जे शेवटी जगभरातील चांगल्या वापरकर्त्याच्या अनुभवात योगदान देते.

हे सर्वसमावेशक मार्गदर्शक या मुख्य इंजिन ऑप्टिमायझेशनचे रहस्य उलगडेल. आम्ही त्या सोडवत असलेल्या मूलभूत समस्यांचा शोध घेऊ, व्यावहारिक उदाहरणांसह त्यांच्या अंतर्गत कार्यप्रणालीमध्ये खोलवर जाऊ, आणि आपण आपल्या दैनंदिन विकासाच्या पद्धतींमध्ये लागू करू शकता असे कृती करण्यायोग्य अंतर्दृष्टी प्रदान करू. आपण जागतिक ॲप्लिकेशन किंवा स्थानिक युटिलिटी तयार करत असाल तरीही, जावास्क्रिप्टची कामगिरी वाढवण्यासाठी ही तत्त्वे सार्वत्रिकपणे लागू राहतील.

वेगाची गरज: जावास्क्रिप्ट इंजिन्स का गुंतागुंतीचे आहेत

आजच्या जोडलेल्या जगात, वापरकर्त्यांना त्वरित प्रतिसाद आणि अखंड परस्परसंवादांची अपेक्षा असते. एक हळू लोड होणारे किंवा प्रतिसाद न देणारे ॲप्लिकेशन, त्याचे मूळ किंवा लक्ष्यित प्रेक्षक काहीही असो, निराशा आणि त्यागास कारणीभूत ठरू शकते. जावास्क्रिप्ट, परस्परसंवादी वेब अनुभवांसाठी प्राथमिक भाषा असल्याने, वेग आणि प्रतिसादाच्या या धारणेवर थेट परिणाम करते.

ऐतिहासिकदृष्ट्या, जावास्क्रिप्ट ही एक इंटरप्रिटेड भाषा होती. एक इंटरप्रिटर कोड ओळी-ओळीने वाचतो आणि कार्यान्वित करतो, जे कंपाइल्ड कोडपेक्षा स्वाभाविकपणे हळू असते. C++ किंवा Java सारख्या कंपाइल्ड भाषांना अंमलबजावणीपूर्वी एकदा मशीन-वाचनीय निर्देशांमध्ये भाषांतरित केले जाते, ज्यामुळे कंपायलेशन टप्प्यात विस्तृत ऑप्टिमायझेशनला परवानगी मिळते. जावास्क्रिप्टचे डायनॅमिक स्वरूप, जिथे व्हेरिएबल्सचे प्रकार बदलू शकतात आणि ऑब्जेक्टची रचना रनटाइममध्ये बदलू शकते, यामुळे पारंपारिक स्टॅटिक कंपायलेशन आव्हानात्मक बनले.

JIT कंपाइलर्स: आधुनिक जावास्क्रिप्टचे हृदय

कामगिरीतील अंतर भरून काढण्यासाठी, आधुनिक जावास्क्रिप्ट इंजिन्स जस्ट-इन-टाइम (JIT) कंपायलेशन वापरतात. JIT कंपाइलर संपूर्ण प्रोग्राम अंमलबजावणीपूर्वी कंपाइल करत नाही. त्याऐवजी, ते चालणाऱ्या कोडचे निरीक्षण करते, वारंवार कार्यान्वित होणारे विभाग ("हॉट कोड पाथ" म्हणून ओळखले जाते) ओळखते, आणि प्रोग्राम चालू असताना त्या विभागांना अत्यंत ऑप्टिमाइझ्ड मशीन कोडमध्ये कंपाइल करते. ही प्रक्रिया डायनॅमिक आणि जुळवून घेणारी आहे:

• इंटरप्रिटेशन: सुरुवातीला, कोड एका वेगवान, नॉन-ऑप्टिमाइझिंग इंटरप्रिटरद्वारे (उदा., V8 चे इग्निशन) कार्यान्वित केला जातो.
• प्रोफाइलिंग: कोड चालत असताना, इंटरप्रिटर व्हेरिएबलचे प्रकार, ऑब्जेक्टची रचना आणि फंक्शन कॉल पॅटर्नबद्दल डेटा गोळा करतो.
• ऑप्टिमायझेशन: जर एखादे फंक्शन किंवा कोड ब्लॉक वारंवार कार्यान्वित होत असेल, तर JIT कंपाइलर (उदा., V8 चे टर्बोफॅन) गोळा केलेल्या प्रोफाइलिंग डेटाचा वापर करून त्याला अत्यंत ऑप्टिमाइझ्ड मशीन कोडमध्ये कंपाइल करतो. हा ऑप्टिमाइझ्ड कोड निरीक्षण केलेल्या डेटावर आधारित गृहीतके बनवतो.
• डिऑप्टिमायझेशन: जर ऑप्टिमाइझिंग कंपाइलरने केलेले गृहीतक रनटाइममध्ये चुकीचे सिद्ध झाले (उदा., एक व्हेरिएबल जो नेहमी एक संख्या होता तो अचानक स्ट्रिंग बनतो), तर इंजिन ऑप्टिमाइझ्ड कोड टाकून देतो आणि हळू, अधिक सामान्य इंटरप्रिटेड कोडवर किंवा कमी ऑप्टिमाइझ्ड कंपाइल्ड कोडवर परत येतो.

संपूर्ण JIT प्रक्रिया ऑप्टिमायझेशनवर वेळ घालवणे आणि ऑप्टिमाइझ्ड कोडमधून वेग मिळवणे यामधील एक नाजूक संतुलन आहे. जास्तीत जास्त थ्रूपुट मिळवण्यासाठी योग्य वेळी योग्य गृहीतके बनवणे हे ध्येय आहे.

डायनॅमिक टायपिंगचे आव्हान

जावास्क्रिप्टचे डायनॅमिक टायपिंग ही दुधारी तलवार आहे. ते डेव्हलपर्सना अतुलनीय लवचिकता देते, ज्यामुळे ते उडता उडता ऑब्जेक्ट्स तयार करू शकतात, डायनॅमिकली प्रॉपर्टीज जोडू किंवा काढू शकतात, आणि कोणत्याही प्रकारची मूल्ये व्हेरिएबल्सना स्पष्ट घोषणांशिवाय नियुक्त करू शकतात. तथापि, ही लवचिकता कार्यक्षम मशीन कोड तयार करण्याचे उद्दिष्ट असलेल्या JIT कंपाइलरसाठी एक मोठे आव्हान सादर करते.

एका साध्या ऑब्जेक्ट प्रॉपर्टी ऍक्सेसचा विचार करा: user.firstName. स्टॅटिकली टाइप्ड भाषेत, कंपाइलरला कंपाइल वेळी User ऑब्जेक्टच्या अचूक मेमरी लेआउटची माहिती असते. तो firstName कुठे संग्रहित आहे याचा मेमरी ऑफसेट थेट मोजू शकतो आणि एकाच, जलद निर्देशासह त्यात प्रवेश करण्यासाठी मशीन कोड तयार करू शकतो.

जावास्क्रिप्टमध्ये, गोष्टी खूपच गुंतागुंतीच्या आहेत:

1. एका ऑब्जेक्टची रचना (त्याची "आकृती" किंवा प्रॉपर्टीज) कधीही बदलू शकते.
2. एका प्रॉपर्टीच्या मूल्याचा प्रकार बदलू शकतो (उदा., user.age = 30; user.age = "thirty";).
3. प्रॉपर्टीची नावे स्ट्रिंग्स आहेत, ज्यांना त्यांच्या संबंधित मूल्यांना शोधण्यासाठी एक लुकअप यंत्रणा (जसे की हॅश मॅप) आवश्यक असते.

विशिष्ट ऑप्टिमायझेशनशिवाय, प्रत्येक प्रॉपर्टी ऍक्सेसला एक महागडी डिक्शनरी लुकअप आवश्यक असेल, ज्यामुळे अंमलबजावणीचा वेग नाटकीयरित्या कमी होईल. इथेच हिडन क्लासेस आणि पॉलिमॉर्फिक इनलाइन कॅशेस कामाला येतात, जे इंजिनला डायनॅमिक टायपिंग कार्यक्षमतेने हाताळण्यासाठी आवश्यक यंत्रणा प्रदान करतात.

हिडन क्लासेसचा परिचय

डायनॅमिक ऑब्जेक्ट आकारांच्या कामगिरीच्या ओव्हरहेडवर मात करण्यासाठी, जावास्क्रिप्ट इंजिन्स हिडन क्लासेस नावाची एक अंतर्गत संकल्पना सादर करतात. जरी ते पारंपारिक क्लासेससोबत नाव शेअर करत असले तरी, ते पूर्णपणे एक अंतर्गत ऑप्टिमायझेशन आर्टिफॅक्ट आहेत आणि डेव्हलपर्सना थेट उघड केले जात नाहीत. इतर इंजिन्स त्यांना "मॅप्स" (V8) किंवा "शेप्स" (SpiderMonkey) म्हणून संबोधू शकतात.

हिडन क्लासेस काय आहेत?

कल्पना करा की तुम्ही एक बुकशेल्फ तयार करत आहात. जर तुम्हाला नक्की माहित असेल की त्यावर कोणती पुस्तके जातील, आणि कोणत्या क्रमाने, तर तुम्ही ते अचूक आकाराच्या कप्प्यांसह तयार करू शकता. जर पुस्तकांचा आकार, प्रकार आणि क्रम कधीही बदलू शकला, तर तुम्हाला एक अधिक जुळवून घेणारी, पण कमी कार्यक्षम प्रणालीची आवश्यकता असेल. हिडन क्लासेस जावास्क्रिप्ट ऑब्जेक्ट्समध्ये काही प्रमाणात "अंदाजक्षमता" परत आणण्याचा प्रयत्न करतात.

हिडन क्लास ही एक अंतर्गत डेटा रचना आहे जी जावास्क्रिप्ट इंजिन्स ऑब्जेक्टच्या लेआउटचे वर्णन करण्यासाठी वापरतात. मूलतः, तो एक नकाशा आहे जो प्रॉपर्टीच्या नावांना त्यांच्या संबंधित मेमरी ऑफसेट आणि गुणधर्मांशी (उदा., writable, configurable, enumerable) जोडतो. महत्त्वाचे म्हणजे, समान हिडन क्लास शेअर करणाऱ्या ऑब्जेक्ट्सचा मेमरी लेआउट समान असेल, ज्यामुळे इंजिनला त्यांना ऑप्टिमायझेशनच्या उद्देशाने सारखेच वागवता येते.

हिडन क्लासेस कसे तयार केले जातात

हिडन क्लासेस स्थिर नसतात; ऑब्जेक्टमध्ये प्रॉपर्टीज जोडल्या गेल्यावर ते विकसित होतात. या प्रक्रियेत "संक्रमणांची" मालिका समाविष्ट असते:

1. जेव्हा एक रिकामा ऑब्जेक्ट तयार केला जातो (उदा., const obj = {};), तेव्हा त्याला एक प्रारंभिक, रिकामा हिडन क्लास नियुक्त केला जातो.
2. जेव्हा त्या ऑब्जेक्टमध्ये पहिली प्रॉपर्टी जोडली जाते (उदा., obj.x = 10;), तेव्हा इंजिन एक नवीन हिडन क्लास तयार करतो. हा नवीन हिडन क्लास ऑब्जेक्टला आता 'x' प्रॉपर्टी एका विशिष्ट मेमरी ऑफसेटवर असल्याचे वर्णन करतो. तो मागील हिडन क्लासशी देखील जोडतो, ज्यामुळे एक संक्रमण साखळी तयार होते.
3. जर दुसरी प्रॉपर्टी जोडली गेली (उदा., obj.y = 'hello';), तर आणखी एक नवीन हिडन क्लास तयार केला जातो, जो 'x' आणि 'y' प्रॉपर्टीज असलेल्या ऑब्जेक्टचे वर्णन करतो आणि मागील क्लासशी जोडतो.
4. नंतर तयार केलेले ऑब्जेक्ट्स जे अचूक समान प्रॉपर्टीज अचूक समान क्रमाने जोडतात, ते त्याच संक्रमण साखळीचे अनुसरण करतील आणि विद्यमान हिडन क्लासेसचा पुन्हा वापर करतील, ज्यामुळे नवीन तयार करण्याचा खर्च टाळला जाईल.

ही संक्रमण यंत्रणा इंजिनला ऑब्जेक्ट लेआउट्स कार्यक्षमतेने व्यवस्थापित करण्यास अनुमती देते. प्रत्येक प्रॉपर्टी ऍक्सेससाठी हॅश टेबल लुकअप करण्याऐवजी, इंजिन फक्त ऑब्जेक्टच्या वर्तमान हिडन क्लासकडे पाहू शकते, प्रॉपर्टीचा ऑफसेट शोधू शकते, आणि थेट मेमरी स्थानावर प्रवेश करू शकते. हे लक्षणीयरीत्या जलद आहे.

प्रॉपर्टीच्या क्रमाची भूमिका

ऑब्जेक्टमध्ये प्रॉपर्टीज कोणत्या क्रमाने जोडल्या जातात हे हिडन क्लासच्या पुनर्वापरासाठी अत्यंत महत्त्वाचे आहे. जर दोन ऑब्जेक्ट्समध्ये शेवटी समान प्रॉपर्टीज असतील पण त्या वेगळ्या क्रमाने जोडल्या गेल्या असतील, तर त्यांचे हिडन क्लास चेन आणि त्यामुळे हिडन क्लासेस वेगळे असतील.

चला एका उदाहरणाने स्पष्ट करूया:

            
function createPoint(x, y) {
  const p = {};
  p.x = x;
  p.y = y;
  return p;
}

function createAnotherPoint(x, y) {
  const p = {};
  p.y = y; // Different order
  p.x = x; // Different order
  return p;
}

const p1 = createPoint(10, 20); // Hidden Class 1 -> HC for {x} -> HC for {x, y}
const p2 = createPoint(30, 40); // Reuses the same Hidden Classes as p1

const p3 = createAnotherPoint(50, 60); // Hidden Class 1 -> HC for {y} -> HC for {y, x}

console.log(p1.x, p1.y); // Accesses based on HC for {x, y}
console.log(p2.x, p2.y); // Accesses based on HC for {x, y}
console.log(p3.x, p3.y); // Accesses based on HC for {y, x}

            

              
                Copy
              
            
          

या उदाहरणात, p1 आणि p2 समान हिडन क्लासेसची मालिका शेअर करतात कारण त्यांच्या प्रॉपर्टीज ('x' नंतर 'y') समान क्रमाने जोडल्या गेल्या आहेत. यामुळे इंजिनला या ऑब्जेक्ट्सवरील ऑपरेशन्स अत्यंत प्रभावीपणे ऑप्टिमाइझ करता येतात. तथापि, p3, जरी त्यात शेवटी समान प्रॉपर्टीज असल्या तरी, त्या वेगळ्या क्रमाने ('y' नंतर 'x') जोडल्या गेल्या आहेत, ज्यामुळे हिडन क्लासेसचा वेगळा संच तयार होतो. हा फरक इंजिनला p1 आणि p2 साठी लागू करू शकणाऱ्या ऑप्टिमायझेशनच्या समान स्तरावर लागू करण्यापासून प्रतिबंधित करतो.

हिडन क्लासेसचे फायदे

हिडन क्लासेसच्या परिचयामुळे अनेक महत्त्वपूर्ण कामगिरीचे फायदे मिळतात:

• जलद प्रॉपर्टी लुकअप: एकदा ऑब्जेक्टचा हिडन क्लास माहित झाल्यावर, इंजिन त्याच्या कोणत्याही प्रॉपर्टीजसाठी अचूक मेमरी ऑफसेट पटकन निर्धारित करू शकते, ज्यामुळे हळू हॅश टेबल लुकअपची गरज टाळली जाते.
• कमी मेमरी वापर: प्रत्येक ऑब्जेक्टला त्याच्या प्रॉपर्टीजची संपूर्ण डिक्शनरी संग्रहित करण्याऐवजी, समान आकाराचे ऑब्जेक्ट्स समान हिडन क्लासकडे निर्देश करू शकतात, ज्यामुळे स्ट्रक्चरल मेटाडेटा शेअर होतो.
• JIT ऑप्टिमायझेशनला सक्षम करते: हिडन क्लासेस JIT कंपाइलरला महत्त्वपूर्ण प्रकार माहिती आणि ऑब्जेक्ट लेआउटची अंदाजक्षमता प्रदान करतात. यामुळे कंपाइलरला अत्यंत ऑप्टिमाइझ्ड मशीन कोड तयार करता येतो जो ऑब्जेक्टच्या रचनेबद्दल गृहीतके बनवतो, ज्यामुळे अंमलबजावणीचा वेग लक्षणीयरीत्या वाढतो.

हिडन क्लासेस डायनॅमिक जावास्क्रिप्ट ऑब्जेक्ट्सच्या गोंधळलेल्या स्वरूपाला अधिक संरचित, अंदाज लावण्यायोग्य प्रणालीमध्ये रूपांतरित करतात ज्यांच्यासोबत ऑप्टिमाइझिंग कंपाइलर्स प्रभावीपणे काम करू शकतात.

पॉलिमॉर्फिझम आणि त्याचे कामगिरीवरील परिणाम

जरी हिडन क्लासेस ऑब्जेक्ट लेआउट्सला सुव्यवस्थित करत असले तरी, जावास्क्रिप्टचे डायनॅमिक स्वरूप फंक्शन्सना विविध रचनांच्या ऑब्जेक्ट्सवर कार्य करण्यास अनुमती देते. या संकल्पनेला पॉलिमॉर्फिझम म्हणतात.

जावास्क्रिप्ट इंजिनच्या अंतर्गत संदर्भात, पॉलिमॉर्फिझम तेव्हा होतो जेव्हा एखादे फंक्शन किंवा ऑपरेशन (जसे की प्रॉपर्टी ऍक्सेस) वेगवेगळ्या हिडन क्लासेस असलेल्या ऑब्जेक्ट्ससोबत अनेक वेळा बोलावले जाते. उदाहरणार्थ:

            
function processValue(obj) {
  return obj.value * 2;
}

// Monomorphic case: Always the same hidden class
processValue({ value: 10 });
processValue({ value: 20 });

// Polymorphic case: Different hidden classes
processValue({ value: 30 }); // Hidden Class A
processValue({ id: 1, value: 40 }); // Hidden Class B (assuming different property order/set)
processValue({ value: 50, timestamp: Date.now() }); // Hidden Class C

            

              
                Copy
              
            
          

जेव्हा processValue वेगवेगळ्या हिडन क्लासेस असलेल्या ऑब्जेक्ट्ससोबत बोलावले जाते, तेव्हा इंजिन value प्रॉपर्टीसाठी एकाच, निश्चित मेमरी ऑफसेटवर अवलंबून राहू शकत नाही. त्याला अनेक संभाव्य लेआउट्स हाताळावे लागतात. जर हे वारंवार घडले, तर ते हळू अंमलबजावणीच्या मार्गांना कारणीभूत ठरू शकते कारण इंजिन JIT कंपायलेशन दरम्यान मजबूत, प्रकार-विशिष्ट गृहीतके बनवू शकत नाही. इथेच इनलाइन कॅशेस (ICs) आवश्यक बनतात.

इनलाइन कॅशेस (ICs) समजून घेणे

इनलाइन कॅशेस (ICs) हे आणखी एक मूलभूत ऑप्टिमायझेशन तंत्र आहे जे जावास्क्रिप्ट इंजिन्स प्रॉपर्टी ऍक्सेस (उदा., obj.prop), फंक्शन कॉल्स आणि अंकगणितीय ऑपरेशन्सचा वेग वाढवण्यासाठी वापरतात. IC हे कंपाइल्ड कोडचा एक छोटा पॅच आहे जो कोडमधील एका विशिष्ट बिंदूवर मागील ऑपरेशन्समधून मिळालेल्या प्रकार फीडबॅकची "आठवण" ठेवतो.

इनलाइन कॅशे (IC) काय आहे?

IC ला सामान्य ऑपरेशन्ससाठी एक स्थानिकीकृत, अत्यंत विशेष मेमोइझेशन साधन म्हणून विचार करा. जेव्हा JIT कंपाइलरला एखादे ऑपरेशन आढळते (उदा., ऑब्जेक्टमधून प्रॉपर्टी मिळवणे), तेव्हा ते कोडचा एक तुकडा घालते जो ऑपरेंडचा प्रकार तपासतो (उदा., ऑब्जेक्टचा हिडन क्लास). जर तो एक ज्ञात प्रकार असेल, तर तो खूप जलद, ऑप्टिमाइझ्ड मार्गाने पुढे जाऊ शकतो. जर नसेल, तर तो हळू, सामान्य लुकअपवर परत येतो आणि भविष्यातील कॉल्ससाठी कॅशे अद्यतनित करतो.

मोनोमॉर्फिक ICs

एक IC मोनोमॉर्फिक मानला जातो जेव्हा तो एका विशिष्ट ऑपरेशनसाठी सातत्याने समान हिडन क्लास पाहतो. उदाहरणार्थ, जर एखादे फंक्शन getUserName(user) { return user.name; } नेहमी अशा ऑब्जेक्ट्ससोबत बोलावले गेले ज्यांचा हिडन क्लास अगदी सारखा आहे (म्हणजे त्यांच्यात समान क्रमाने समान प्रॉपर्टीज जोडल्या गेल्या आहेत), तर IC मोनोमॉर्फिक होईल.

मोनोमॉर्फिक स्थितीत, IC नोंदवतो:

• त्याने शेवटच्या वेळी पाहिलेल्या ऑब्जेक्टचा हिडन क्लास.
• त्या हिडन क्लाससाठी name प्रॉपर्टी कुठे आहे याचा अचूक मेमरी ऑफसेट.

जेव्हा getUserName पुन्हा बोलावले जाते, तेव्हा IC प्रथम येणाऱ्या ऑब्जेक्टचा हिडन क्लास कॅश केलेल्या क्लासशी जुळतो की नाही हे तपासतो. जर तो जुळत असेल, तर तो थेट त्या मेमरी पत्त्यावर जाऊ शकतो जिथे name संग्रहित आहे, कोणत्याही गुंतागुंतीच्या लुकअप लॉजिकला टाळून. हा सर्वात जलद अंमलबजावणीचा मार्ग आहे.

पॉलिमॉर्फिक ICs (PICs)

जेव्हा एखादे ऑपरेशन अशा ऑब्जेक्ट्ससोबत बोलावले जाते ज्यांचे काही वेगवेगळे हिडन क्लासेस असतात (उदा., दोन ते चार वेगळे हिडन क्लासेस), तेव्हा IC पॉलिमॉर्फिक स्थितीत जातो. एक पॉलिमॉर्फिक इनलाइन कॅशे (PIC) अनेक (हिडन क्लास, ऑफसेट) जोड्या संग्रहित करू शकतो.

उदाहरणार्थ, जर getUserName कधीकधी `{ name: 'Alice' }` (हिडन क्लास A) सोबत आणि कधीकधी `{ id: 1, name: 'Bob' }` (हिडन क्लास B) सोबत बोलावले गेले, तर PIC हिडन क्लास A आणि हिडन क्लास B दोन्हीसाठी नोंदी संग्रहित करेल. जेव्हा एखादा ऑब्जेक्ट येतो, तेव्हा PIC त्याच्या कॅश केलेल्या नोंदींमधून फिरतो. जर जुळणी सापडली, तर तो जलद प्रॉपर्टी लुकअपसाठी संबंधित ऑफसेट वापरतो.

PICs अजूनही खूप कार्यक्षम आहेत, पण मोनोमॉर्फिक ICs पेक्षा थोडे हळू आहेत कारण त्यात काही अधिक तुलनेचा समावेश असतो. इंजिन ICs ला मोनोमॉर्फिक ऐवजी पॉलिमॉर्फिक ठेवण्याचा प्रयत्न करतो जर विशिष्ट आकारांची संख्या कमी आणि व्यवस्थापित करण्यायोग्य असेल.

मेगामॉर्फिक ICs

जर एखाद्या ऑपरेशनला खूप जास्त वेगवेगळे हिडन क्लासेस आढळले (उदा., चार किंवा पाच पेक्षा जास्त, इंजिनच्या ह्युरिस्टिक्सवर अवलंबून), तर IC वैयक्तिक आकार कॅश करण्याचा प्रयत्न सोडून देतो. तो मेगामॉर्फिक स्थितीत जातो.

मेगामॉर्फिक स्थितीत, IC मूलतः एका सामान्य, अनऑप्टिमाइझ्ड लुकअप यंत्रणेकडे परत येतो, सामान्यतः हॅश टेबल लुकअप. हे मोनोमॉर्फिक आणि पॉलिमॉर्फिक ICs दोन्हीपेक्षा लक्षणीयरीत्या हळू आहे कारण त्यात प्रत्येक ऍक्सेससाठी अधिक गुंतागुंतीची गणना समाविष्ट असते. मेगामॉर्फिझम हा कामगिरीतील अडथळ्याचा एक मजबूत सूचक आहे आणि अनेकदा डिऑप्टिमायझेशनला चालना देतो, जिथे अत्यंत ऑप्टिमाइझ्ड JIT कोड कमी ऑप्टिमाइझ्ड किंवा इंटरप्रिटेड कोडच्या बाजूने टाकून दिला जातो.

ICs हिडन क्लासेससोबत कसे काम करतात

हिडन क्लासेस आणि इनलाइन कॅशेस अविभाज्यपणे जोडलेले आहेत. हिडन क्लासेस ऑब्जेक्टच्या रचनेचे स्थिर "नकाशा" प्रदान करतात, तर ICs या नकाशाचा फायदा घेऊन कंपाइल्ड कोडमध्ये शॉर्टकट तयार करतात. एक IC मूलतः दिलेल्या हिडन क्लाससाठी प्रॉपर्टी लुकअपच्या आउटपुटला कॅश करतो. जेव्हा इंजिनला प्रॉपर्टी ऍक्सेस आढळतो:

1. ते ऑब्जेक्टचा हिडन क्लास मिळवते.
2. ते कोडमधील त्या प्रॉपर्टी ऍक्सेस साइटशी संबंधित IC चा सल्ला घेते.
3. जर हिडन क्लास IC मधील कॅश केलेल्या नोंदीशी जुळत असेल, तर इंजिन थेट संग्रहित ऑफसेटचा वापर करून प्रॉपर्टीचे मूल्य मिळवते.
4. जर जुळणी नसेल, तर ते पूर्ण लुकअप करते (ज्यामध्ये हिडन क्लास चेनमधून जाणे किंवा डिक्शनरी लुकअपवर परत येणे समाविष्ट असते), नवीन (हिडन क्लास, ऑफसेट) जोडीसह IC अद्यतनित करते, आणि नंतर पुढे जाते.

हा फीडबॅक लूप इंजिनला कोडच्या वास्तविक रनटाइम वर्तनाशी जुळवून घेण्यास अनुमती देतो, सर्वात जास्त वापरल्या जाणाऱ्या मार्गांना सतत ऑप्टिमाइझ करत राहतो.

चला IC वर्तनाचे प्रदर्शन करणारे एक उदाहरण पाहूया:

            
function getFullName(person) {
  return person.firstName + ' ' + person.lastName;
}

// --- Scenario 1: Monomorphic ICs ---
const employee1 = { firstName: 'John', lastName: 'Doe' }; // HC_A
const employee2 = { firstName: 'Jane', lastName: 'Smith' }; // HC_A (same shape and creation order)

// Engine sees HC_A consistently for 'firstName' and 'lastName'
// ICs become monomorphic, highly optimized.
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
  getFullName(i % 2 === 0 ? employee1 : employee2);
}

console.log('Monomorphic path completed.');

// --- Scenario 2: Polymorphic ICs ---
const customer1 = { firstName: 'Alice', lastName: 'Johnson' }; // HC_B
const manager1 = { title: 'Director', firstName: 'Bob', lastName: 'Williams' }; // HC_C (different creation order/properties)

// Engine now sees HC_A, HC_B, HC_C for 'firstName' and 'lastName'
// ICs will likely become polymorphic, caching multiple HC-offset pairs.
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
  if (i % 3 === 0) {
    getFullName(employee1);
  } else if (i % 3 === 1) {
    getFullName(customer1);
  } else {
    getFullName(manager1);
  }
}

console.log('Polymorphic path completed.');

// --- Scenario 3: Megamorphic ICs ---
function createRandomUser() {
  const user = {};
  user.id = Math.random();
  if (Math.random() > 0.5) {
    user.firstName = 'User' + Math.random();
    user.lastName = 'Surname' + Math.random();
  } else {
    user.givenName = 'Given' + Math.random(); // Different property name
    user.familyName = 'Family' + Math.random(); // Different property name
  }
  user.age = Math.floor(Math.random() * 50);
  return user;
}

// If a function tries to access 'firstName' on objects with highly varying shapes
// ICs will likely become megamorphic.
function getFirstNameSafely(obj) {
  if (obj.firstName) { // This 'firstName' access site will see many different HCs
    return obj.firstName;
  }
  return 'Unknown';
}

for (let i = 0; i < 1000; i++) {
  getFirstNameSafely(createRandomUser());
}

console.log('Megamorphic path encountered.');

            

              
                Copy
              
            
          

हे उदाहरण हायलाइट करते की कसे सुसंगत ऑब्जेक्ट आकार कार्यक्षम मोनोमॉर्फिक आणि पॉलिमॉर्फिक कॅशिंगला सक्षम करतात, तर अत्यंत अप्रत्याशित आकार इंजिनला कमी ऑप्टिमाइझ्ड मेगामॉर्फिक स्थितीत ढकलतात.

हे सर्व एकत्र आणणे: हिडन क्लासेस आणि PICs

हिडन क्लासेस आणि पॉलिमॉर्फिक इनलाइन कॅशेस उच्च-कार्यक्षमता असलेले जावास्क्रिप्ट वितरीत करण्यासाठी एकत्रितपणे काम करतात. ते आधुनिक JIT कंपाइलर्सच्या डायनॅमिकली टाइप्ड कोड ऑप्टिमाइझ करण्याच्या क्षमतेचा कणा बनवतात.

• हिडन क्लासेस ऑब्जेक्टच्या लेआउटचे संरचित प्रतिनिधित्व प्रदान करतात, ज्यामुळे इंजिनला समान आकाराच्या ऑब्जेक्ट्सना अंतर्गतपणे असे वागवता येते जणू ते एका विशिष्ट "प्रकाराचे" आहेत. हे JIT कंपाइलरला काम करण्यासाठी एक अंदाज लावण्यायोग्य रचना देते.
• इनलाइन कॅशेस, कंपाइल्ड कोडमधील विशिष्ट ऑपरेशन साइट्सवर ठेवलेले, या स्ट्रक्चरल माहितीचा फायदा घेतात. ते निरीक्षण केलेले हिडन क्लासेस आणि त्यांच्या संबंधित प्रॉपर्टी ऑफसेट्स कॅश करतात.

जेव्हा कोड कार्यान्वित होतो, तेव्हा इंजिन प्रोग्राममधून वाहणाऱ्या ऑब्जेक्ट्सच्या प्रकारांचे निरीक्षण करते. जर ऑपरेशन्स सातत्याने समान हिडन क्लासच्या ऑब्जेक्ट्सवर लागू होत असतील, तर ICs मोनोमॉर्फिक बनतात, ज्यामुळे अत्यंत जलद थेट मेमरी ऍक्सेस शक्य होतो. जर काही वेगळे हिडन क्लासेस आढळले, तर ICs पॉलिमॉर्फिक बनतात, तरीही जलद तपासणीच्या मालिकेद्वारे महत्त्वपूर्ण वेग वाढवतात. तथापि, जर ऑब्जेक्ट आकारांची विविधता खूप जास्त झाली, तर ICs मेगामॉर्फिक स्थितीत जातात, ज्यामुळे हळू, सामान्य लुकअप्स भाग पडतात आणि संभाव्यतः कंपाइल्ड कोडचे डिऑप्टिमायझेशन होते.

हा सततचा फीडबॅक लूप – रनटाइम प्रकारांचे निरीक्षण करणे, हिडन क्लासेस तयार करणे/पुन्हा वापरणे, ICs द्वारे ऍक्सेस पॅटर्न्स कॅश करणे, आणि JIT कंपायलेशन जुळवून घेणे – यामुळेच डायनॅमिक टायपिंगच्या अंतर्भूत आव्हानांनंतरही जावास्क्रिप्ट इंजिन्स इतके अविश्वसनीयपणे जलद आहेत. जे डेव्हलपर्स हिडन क्लासेस आणि ICs मधील हा संवाद समजून घेतात ते असा कोड लिहू शकतात जो स्वाभाविकपणे इंजिनच्या ऑप्टिमायझेशन धोरणांशी जुळतो, ज्यामुळे उत्कृष्ट कामगिरी मिळते.

डेव्हलपर्ससाठी व्यावहारिक ऑप्टिमायझेशन टिप्स

जरी जावास्क्रिप्ट इंजिन्स अत्यंत अत्याधुनिक असले तरी, तुमची कोडिंग शैली त्यांच्या ऑप्टिमाइझ करण्याच्या क्षमतेवर लक्षणीय परिणाम करू शकते. हिडन क्लासेस आणि PICs पासून प्रेरित काही सर्वोत्तम पद्धतींचे पालन करून, तुम्ही तुमच्या कोडला अधिक चांगले कार्य करण्यास मदत करू शकता.

१. ऑब्जेक्टचे आकार सुसंगत ठेवा

ही कदाचित सर्वात महत्त्वाची टीप आहे. नेहमी अंदाज लावण्यायोग्य आणि सुसंगत आकाराचे ऑब्जेक्ट्स तयार करण्याचा प्रयत्न करा. याचा अर्थ:

• कन्स्ट्रक्टरमध्ये किंवा निर्मितीच्या वेळी सर्व प्रॉपर्टीज सुरू करा: ऑब्जेक्टमध्ये अपेक्षित असलेल्या सर्व प्रॉपर्टीज तयार होतानाच परिभाषित करा, नंतर हळूहळू जोडण्याऐवजी.
• निर्मितीनंतर डायनॅमिकली प्रॉपर्टीज जोडणे किंवा हटवणे टाळा: ऑब्जेक्टचा आकार त्याच्या प्रारंभिक निर्मितीनंतर बदलल्यास इंजिनला नवीन हिडन क्लासेस तयार करण्यास आणि विद्यमान ICs अवैध करण्यास भाग पाडते, ज्यामुळे डिऑप्टिमायझेशन होते.
• प्रॉपर्टीचा क्रम सुसंगत ठेवा: संकल्पनात्मकदृष्ट्या समान असलेले अनेक ऑब्जेक्ट्स तयार करताना, त्यांच्या प्रॉपर्टीज समान क्रमाने जोडा.

            
// Good: Consistent shape, encourages monomorphic ICs
class User {
  constructor(id, name) {
    this.id = id;
    this.name = name;
  }
}
const user1 = new User(1, 'Alice');
const user2 = new User(2, 'Bob');

// Bad: Dynamic property addition, causes hidden class churn and deoptimizations
const customer1 = {};
customer1.id = 1;
customer1.name = 'Charlie';
customer1.email = 'charlie@example.com';

const customer2 = {};
customer2.name = 'David'; // Different order
customer2.id = 2;
// Now add email later, potentially.
customer2.email = 'david@example.com';

            

              
                Copy
              
            
          

२. हॉट फंक्शन्समध्ये पॉलिमॉर्फिझम कमी करा

जरी पॉलिमॉर्फिझम एक शक्तिशाली भाषा वैशिष्ट्य असले तरी, कामगिरी-गंभीर कोड मार्गांमध्ये अत्यधिक पॉलिमॉर्फिझम मेगामॉर्फिक ICs ला कारणीभूत ठरू शकतो. तुमची मुख्य फंक्शन्स सुसंगत हिडन क्लासेस असलेल्या ऑब्जेक्ट्सवर कार्य करण्यासाठी डिझाइन करण्याचा प्रयत्न करा.

• जर एखाद्या फंक्शनला वेगवेगळ्या ऑब्जेक्ट प्रकारांना हाताळावे लागत असेल, तर त्यांना प्रकारानुसार गटबद्ध करण्याचा विचार करा आणि प्रत्येक प्रकारासाठी वेगळे, विशेष फंक्शन्स वापरा, किंवा किमान सामान्य प्रॉपर्टीज समान ऑफसेटवर असल्याची खात्री करा.
• जर काही वेगळ्या प्रकारांशी व्यवहार करणे अपरिहार्य असेल, तर PICs तरीही कार्यक्षम असू शकतात. फक्त विशिष्ट आकारांची संख्या खूप जास्त झाल्यावर सावध रहा.

            
// Good: Less polymorphism, if 'users' array contains objects of consistent shape
function processUsers(users) {
  for (const user of users) {
    // This property access will be monomorphic/polymorphic if user objects are consistent
    console.log(user.id, user.name);
  }
}

// Bad: High polymorphism, 'items' array contains objects of wildly varying shapes
function processItems(items) {
  for (const item of items) {
    // This property access could become megamorphic if item shapes vary too much
    console.log(item.name || item.title || 'No Name');
    if (item.price) {
      console.log('Price:', item.price);
    } else if (item.cost) {
      console.log('Cost:', item.cost);
    }
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

३. डिऑप्टिमायझेशन टाळा

काही जावास्क्रिप्ट रचना JIT कंपाइलरला मजबूत गृहीतके बनवणे कठीण किंवा अशक्य करतात, ज्यामुळे डिऑप्टिमायझेशन होते:

• ॲरेमध्ये प्रकार मिसळू नका: एकजिनसी प्रकारांचे ॲरे (उदा., सर्व संख्या, सर्व स्ट्रिंग्स, समान हिडन क्लासचे सर्व ऑब्जेक्ट्स) अत्यंत ऑप्टिमाइझ्ड असतात. प्रकार मिसळल्यास (उदा., [1, 'hello', true]) इंजिनला मूल्ये सामान्य ऑब्जेक्ट्स म्हणून संग्रहित करण्यास भाग पाडते, ज्यामुळे ऍक्सेस हळू होतो.
• eval() आणि with टाळा: या रचना रनटाइममध्ये अत्यंत अप्रत्याशितता आणतात, ज्यामुळे इंजिनला खूप রক্ষণশীল, अनऑप्टिमाइझ्ड कोड मार्गांमध्ये जाण्यास भाग पडते.
• व्हेरिएबलचे प्रकार बदलणे टाळा: जरी शक्य असले तरी, व्हेरिएबलचा प्रकार बदलल्यास (उदा., let x = 10; x = 'hello';) हॉट कोड पाथमध्ये घडल्यास डिऑप्टिमायझेशन होऊ शकते.

४. `var` ऐवजी `const` आणि `let` ला प्राधान्य द्या

ब्लॉक-स्कोप्ड व्हेरिएबल्स (const, let) आणि const ची अपरिवर्तनीयता (प्रिमिटिव्ह मूल्ये किंवा ऑब्जेक्ट संदर्भांसाठी) इंजिनला अधिक माहिती प्रदान करतात, ज्यामुळे ते चांगले ऑप्टिमायझेशन निर्णय घेऊ शकते. var ला फंक्शन स्कोप असतो आणि ते पुन्हा घोषित केले जाऊ शकते, ज्यामुळे स्टॅटिक विश्लेषण कठीण होते.

५. इंजिनच्या मर्यादा समजून घ्या

जरी इंजिन्स हुशार असले तरी, ते जादू नाहीत. ते किती ऑप्टिमाइझ करू शकतात याला मर्यादा आहेत. उदाहरणार्थ, अत्यधिक गुंतागुंतीच्या ऑब्जेक्ट इनहेरिटन्स चेन किंवा खूप खोल प्रोटोटाइप चेन प्रॉपर्टी लुकअप्स हळू करू शकतात, जरी हिडन क्लासेस आणि ICs असले तरी.

६. डेटा लोकॅलिटीचा विचार करा (मायक्रो-ऑप्टिमायझेशन)

जरी हे हिडन क्लासेस आणि ICs शी थेट संबंधित नसले तरी, चांगली डेटा लोकॅलिटी (संबंधित डेटा मेमरीमध्ये एकत्र गटबद्ध करणे) CPU कॅशेचा चांगला वापर करून कामगिरी सुधारू शकते. उदाहरणार्थ, जर तुमच्याकडे लहान, सुसंगत ऑब्जेक्ट्सचा ॲरे असेल, तर इंजिन त्यांना अनेकदा मेमरीमध्ये सलग संग्रहित करू शकते, ज्यामुळे जलद इटरेशन होते.

हिडन क्लासेस आणि PICs च्या पलीकडे: इतर ऑप्टिमायझेशन्स

हे लक्षात ठेवणे महत्त्वाचे आहे की हिडन क्लासेस आणि PICs हे एका खूप मोठ्या, अविश्वसनीयपणे गुंतागुंतीच्या कोड्याच्या फक्त दोन तुकडे आहेत. आधुनिक जावास्क्रिप्ट इंजिन्स सर्वोच्च कामगिरी साधण्यासाठी इतर अनेक अत्याधुनिक तंत्रांचा वापर करतात:

गार्बेज कलेक्शन

कार्यक्षम मेमरी व्यवस्थापन महत्त्वाचे आहे. इंजिन्स प्रगत जनरेशनल गार्बेज कलेक्टर्स (जसे की V8 चे ओरिनोको) वापरतात जे मेमरीला पिढ्यांमध्ये विभागतात, मृत ऑब्जेक्ट्स हळूहळू गोळा करतात, आणि अंमलबजावणीतील थांबे कमी करण्यासाठी अनेकदा वेगळ्या थ्रेड्सवर समवर्तीपणे चालतात, ज्यामुळे वापरकर्त्यांना सहज अनुभव मिळतो.

टर्बोफॅन आणि इग्निशन

V8 च्या सध्याच्या पाइपलाइनमध्ये इग्निशन (इंटरप्रिटर आणि बेसलाइन कंपाइलर) आणि टर्बोफॅन (ऑप्टिमाइझिंग कंपाइलर) यांचा समावेश आहे. इग्निशन प्रोफाइलिंग डेटा गोळा करताना कोड वेगाने कार्यान्वित करते. टर्बोफॅन नंतर हा डेटा घेऊन इनलाइनिंग, लूप अनरोलिंग, आणि डेड कोड एलिमिनेशन यांसारखे प्रगत ऑप्टिमायझेशन्स करते, ज्यामुळे अत्यंत ऑप्टिमाइझ्ड मशीन कोड तयार होतो.

वेबअसेम्बली (Wasm)

ॲप्लिकेशनच्या खरोखरच कामगिरी-गंभीर विभागांसाठी, विशेषतः ज्यात भारी गणना समाविष्ट आहे, वेबअसेम्बली एक पर्याय देते. Wasm हे एक निम्न-स्तरीय बायकोड स्वरूप आहे जे जवळपास-नेटिव्ह कामगिरीसाठी डिझाइन केलेले आहे. जरी ते जावास्क्रिप्टला पर्याय नसले तरी, ते डेव्हलपर्सना त्यांच्या ॲप्लिकेशनचे भाग C, C++, किंवा Rust सारख्या भाषांमध्ये लिहिण्यास, त्यांना Wasm मध्ये कंपाइल करण्यास, आणि त्यांना ब्राउझर किंवा Node.js मध्ये अपवादात्मक वेगाने कार्यान्वित करण्यास अनुमती देऊन पूरक आहे. हे विशेषतः जागतिक ॲप्लिकेशन्ससाठी फायदेशीर आहे जिथे विविध हार्डवेअरवर सुसंगत, उच्च कामगिरी अत्यंत महत्त्वाची आहे.

निष्कर्ष

आधुनिक जावास्क्रिप्ट इंजिन्सचा उल्लेखनीय वेग हा संगणक विज्ञानातील दशकांच्या संशोधनाचा आणि अभियांत्रिकी नवकल्पनांचा पुरावा आहे. हिडन क्लासेस आणि पॉलिमॉर्फिक इनलाइन कॅशेस केवळ गूढ अंतर्गत संकल्पना नाहीत; ते मूलभूत यंत्रणा आहेत जे जावास्क्रिप्टला त्याच्या वजनाच्या वर्गापेक्षा वर कामगिरी करण्यास सक्षम करतात, एका डायनॅमिक, इंटरप्रिटेड भाषेला जगभरातील सर्वात जास्त मागणी असलेल्या ॲप्लिकेशन्सना शक्ती देण्यास सक्षम असलेल्या उच्च-कार्यक्षमता असलेल्या वर्कहॉर्समध्ये रूपांतरित करतात.

हे ऑप्टिमायझेशन्स कसे कार्य करतात हे समजून घेऊन, डेव्हलपर्सना काही जावास्क्रिप्ट कामगिरीच्या सर्वोत्तम पद्धतींमागील "का" याबद्दल अमूल्य अंतर्दृष्टी मिळते. हे प्रत्येक कोडच्या ओळीला मायक्रो-ऑप्टिमाइझ करण्याबद्दल नाही, तर असा कोड लिहिण्याबद्दल आहे जो स्वाभाविकपणे इंजिनच्या सामर्थ्यांशी जुळतो. सुसंगत ऑब्जेक्ट आकारांना प्राधान्य देणे, अनावश्यक पॉलिमॉर्फिझम कमी करणे, आणि ऑप्टिमायझेशनला अडथळा आणणाऱ्या रचना टाळणे, यामुळे सर्व खंडांमधील वापरकर्त्यांसाठी अधिक मजबूत, कार्यक्षम आणि जलद ॲप्लिकेशन्स तयार होतील.

जसे जावास्क्रिप्ट विकसित होत राहील आणि त्याचे इंजिन्स आणखी अत्याधुनिक होतील, या अंतर्गत बाबींबद्दल माहिती ठेवल्याने आपल्याला चांगला कोड लिहिण्यास आणि आपल्या जागतिक प्रेक्षकांना खरोखर आनंद देणारे अनुभव तयार करण्यास सक्षम करते.

पुढील वाचन आणि संसाधने

• V8 साठी जावास्क्रिप्ट ऑप्टिमाइझ करणे (अधिकृत V8 ब्लॉग)
• इग्निशन आणि टर्बोफॅन: V8 कंपाइलर पाइपलाइनची (पुन्हा) ओळख (अधिकृत V8 ब्लॉग)
• MDN वेब डॉक्स: वेबअसेम्बली
• SpiderMonkey (Firefox) आणि JavaScriptCore (Safari) संघांकडून जावास्क्रिप्ट इंजिनच्या अंतर्गत बाबींवरील लेख आणि दस्तऐवजीकरण.
• प्रगत जावास्क्रिप्ट कामगिरी आणि इंजिन आर्किटेक्चरवरील पुस्तके आणि ऑनलाइन कोर्सेस.