JavaScript SharedArrayBuffer Lock-Vrije Datastructuren: Atomaire Operaties

In de wereld van moderne webontwikkeling en server-side JavaScript-omgevingen zoals Node.js groeit de behoefte aan efficiënt concurrent programmeren voortdurend. Naarmate applicaties complexer worden en hogere prestaties vereisen, verkennen ontwikkelaars steeds vaker technieken om meerdere cores en threads te benutten. Een krachtig hulpmiddel om dit in JavaScript te bereiken is de SharedArrayBuffer, gecombineerd met Atomics-operaties, waarmee lock-vrije datastructuren kunnen worden gecreëerd.

Introductie tot Concurrency in JavaScript

Traditioneel staat JavaScript bekend als een single-threaded taal. Dit betekent dat slechts één taak tegelijk kan worden uitgevoerd binnen een bepaalde executiecontext. Hoewel dit veel aspecten van ontwikkeling vereenvoudigt, kan het ook een knelpunt zijn voor rekenintensieve taken. Web Workers bieden een manier om JavaScript-code in achtergrondthreads uit te voeren, maar de communicatie tussen workers was van oudsher asynchroon en omvatte het kopiëren van gegevens.

SharedArrayBuffer verandert dit door een geheugengebied te bieden dat door meerdere threads tegelijkertijd kan worden benaderd. Deze gedeelde toegang introduceert echter de mogelijkheid van racecondities en datacorruptie. Dit is waar Atomics een rol speelt. Atomics biedt een set atomaire operaties die garanderen dat operaties op gedeeld geheugen ondeelbaar worden uitgevoerd, waardoor datacorruptie wordt voorkomen.

SharedArrayBuffer Begrijpen

SharedArrayBuffer is een JavaScript-object dat een onbewerkte binaire databuffer met een vaste lengte vertegenwoordigt. In tegenstelling tot een gewone ArrayBuffer, kan een SharedArrayBuffer worden gedeeld tussen meerdere threads (Web Workers) zonder dat de gegevens expliciet gekopieerd hoeven te worden. Dit maakt echte concurrentie met gedeeld geheugen mogelijk.

Voorbeeld: Een SharedArrayBuffer aanmaken

            
const sab = new SharedArrayBuffer(1024); // 1KB SharedArrayBuffer

            

              
                Copy
              
            
          

Om toegang te krijgen tot de gegevens binnen de SharedArrayBuffer, moet u een getypeerde array-view maken, zoals Int32Array of Float64Array:

            
const int32View = new Int32Array(sab);

            

              
                Copy
              
            
          

Dit creëert een Int32Array-view over de SharedArrayBuffer, waarmee u 32-bits integers kunt lezen en schrijven naar het gedeelde geheugen.

De Rol van Atomics

Atomics is een globaal object dat atomaire operaties biedt. Deze operaties garanderen dat lees- en schrijfoperaties naar gedeeld geheugen atomair worden uitgevoerd, waardoor racecondities worden voorkomen. Ze zijn cruciaal voor het bouwen van lock-vrije datastructuren die veilig door meerdere threads kunnen worden benaderd.

Belangrijke Atomaire Operaties:

• Atomics.load(typedArray, index): Leest een waarde van de opgegeven index in de getypeerde array.
• Atomics.store(typedArray, index, value): Schrijft een waarde naar de opgegeven index in de getypeerde array.
• Atomics.add(typedArray, index, value): Voegt een waarde toe aan de waarde op de opgegeven index.
• Atomics.sub(typedArray, index, value): Trekt een waarde af van de waarde op de opgegeven index.
• Atomics.exchange(typedArray, index, value): Vervangt de waarde op de opgegeven index door een nieuwe waarde en retourneert de oorspronkelijke waarde.
• Atomics.compareExchange(typedArray, index, expectedValue, newValue): Vergelijkt de waarde op de opgegeven index met een verwachte waarde. Als ze gelijk zijn, wordt de waarde vervangen door een nieuwe waarde. Retourneert de oorspronkelijke waarde.
• Atomics.wait(typedArray, index, expectedValue, timeout): Wacht tot een waarde op de opgegeven index verandert van een verwachte waarde.
• Atomics.wake(typedArray, index, count): Maakt een gespecificeerd aantal wachtenden wakker die wachten op een waarde op de opgegeven index.

Deze operaties zijn fundamenteel voor het bouwen van lock-vrije algoritmen.

Lock-Vrije Datastructuren Bouwen

Lock-vrije datastructuren zijn datastructuren die door meerdere threads tegelijkertijd kunnen worden benaderd zonder het gebruik van locks. Dit elimineert de overhead en potentiële deadlocks die geassocieerd worden met traditionele lock-mechanismen. Met SharedArrayBuffer en Atomics kunnen we verschillende lock-vrije datastructuren in JavaScript implementeren.

1. Lock-Vrije Teller

Een eenvoudig voorbeeld is een lock-vrije teller. Deze teller kan door meerdere threads worden verhoogd en verlaagd zonder locks.

            
class LockFreeCounter {
  constructor() {
    this.buffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
    this.view = new Int32Array(this.buffer);
  }

  increment() {
    Atomics.add(this.view, 0, 1);
  }

  decrement() {
    Atomics.sub(this.view, 0, 1);
  }

  getValue() {
    return Atomics.load(this.view, 0);
  }
}

// Voorbeeldgebruik in twee web workers
const counter = new LockFreeCounter();

// Worker 1
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
  counter.increment();
}

// Worker 2
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
  counter.decrement();
}

// Nadat beide workers zijn voltooid (met een mechanisme zoals Promise.all om voltooiing te garanderen)
// zou counter.getValue() dicht bij 0 moeten zijn. Het werkelijke resultaat kan variëren door concurrency

            

              
                Copy
              
            
          

2. Lock-Vrije Stack

Een complexer voorbeeld is een lock-vrije stack. Deze stack gebruikt een gelinkte-lijststructuur die is opgeslagen in de SharedArrayBuffer en atomaire operaties om de head-pointer te beheren.

            
class LockFreeStack {
  constructor(capacity) {
    this.capacity = capacity;
    // Elke node vereist ruimte voor een waarde en een pointer naar de volgende node
    // Wijs ruimte toe voor nodes en een head-pointer
    this.buffer = new SharedArrayBuffer((capacity + 1) * 2 * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT); // Waarde & Next-pointer voor elke node + Head-Pointer
    this.view = new Int32Array(this.buffer);

    this.headIndex = capacity * 2; // index waar de head-pointer is opgeslagen
    Atomics.store(this.view, this.headIndex, -1); // Initialiseer head naar null (-1)

    // Initialiseer de nodes met hun 'next'-pointers voor later hergebruik.
    for (let i = 0; i < capacity; i++) {
      const nextIndex = (i === capacity - 1) ? -1 : i + 1; // laatste node verwijst naar null
      this.setNext(i, nextIndex);
    }

    this.freeListHead = 0; // Initialiseer de free list head naar de eerste node
  }

  setNext(nodeIndex, nextIndex) {
     this.view[nodeIndex * 2 + 1] = nextIndex;
  }

  getNext(nodeIndex) {
     return this.view[nodeIndex * 2 + 1];
  }

  getValue(nodeIndex) {
    return this.view[nodeIndex * 2];
  }

  setValue(nodeIndex, value){ 
      this.view[nodeIndex*2] = value;
  }

  push(value) {
    let nodeIndex = this.freeListHead; // probeer uit de freeList te halen
    if (nodeIndex === -1) {
      return false; // stack overflow
    }

    let nextFree = this.getNext(nodeIndex);
    // probeer atomair de freeList head bij te werken naar nextFree. Als we falen, heeft iemand anders hem al gepakt.
    if (Atomics.compareExchange(this.view, this.capacity*2, nodeIndex, nextFree) !== nodeIndex) {
        return false; // probeer opnieuw bij conflict
    }

    // we hebben een node, schrijf de waarde erin
    this.setValue(nodeIndex, value);

    let head;
    let newHead = nodeIndex;

    do {
      head = Atomics.load(this.view, this.headIndex);
      this.setNext(newHead, head);
      // Vergelijk-en-wissel head met newHead. Als dit mislukt, heeft een andere thread ertussen gepusht
    } while (Atomics.compareExchange(this.view, this.headIndex, head, newHead) !== head);

    return true; // succes
  }

  pop() {
    let head = Atomics.load(this.view, this.headIndex);
    if (head === -1) {
      return undefined; // stack is leeg
    }

    let next = this.getNext(head);
    // Probeer head bij te werken naar next. Als dit mislukt, heeft een andere thread ertussen gepopt
    if (Atomics.compareExchange(this.view, this.headIndex, head, next) !== head) {
      return undefined; // probeer opnieuw, of geef een fout aan.
    }

    const value = this.getValue(head);

    // Geef de node terug aan de freelist.
    let currentFreeListHead = this.freeListHead;
    do {
        this.setNext(head, currentFreeListHead); // laat vrijgegeven node naar de huidige freelist wijzen
    } while(Atomics.compareExchange(this.view, this.capacity*2, currentFreeListHead, head) !== currentFreeListHead);

    return value; // succes
  }
}

// Voorbeeldgebruik (in een worker):
const stack = new LockFreeStack(1024); // Maak een stack met 1024 elementen

//pushen
stack.push(10);
stack.push(20);

//poppen
const value1 = stack.pop(); // Waarde 20
const value2 = stack.pop(); // Waarde 10


            

              
                Copy
              
            
          

3. Lock-Vrije Queue

Het bouwen van een lock-vrije queue omvat het atomair beheren van zowel head- als tail-pointers. Dit is complexer dan de stack, maar volgt vergelijkbare principes met behulp van Atomics.compareExchange.

Opmerking: Een gedetailleerde implementatie van een lock-vrije queue zou uitgebreider zijn en valt buiten het bestek van deze introductie, maar zou vergelijkbare concepten als de stack omvatten, waarbij geheugen zorgvuldig wordt beheerd en CAS (Compare-and-Swap)-operaties worden gebruikt om veilige, concurrente toegang te garanderen.

Voordelen van Lock-Vrije Datastructuren

• Verbeterde Prestaties: Het elimineren van locks vermindert overhead en voorkomt conflicten, wat leidt tot een hogere doorvoer.
• Vermijden van Deadlocks: Lock-vrije algoritmen zijn inherent deadlock-vrij omdat ze niet afhankelijk zijn van locks.
• Verhoogde Concurrency: Maakt het mogelijk voor meer threads om de datastructuur tegelijkertijd te benaderen zonder elkaar te blokkeren.

Uitdagingen en Overwegingen

• Complexiteit: Het implementeren van lock-vrije algoritmen kan complex en foutgevoelig zijn. Het vereist een diepgaand begrip van concurrency en geheugenmodellen.
• ABA-probleem: Het ABA-probleem treedt op wanneer een waarde verandert van A naar B en dan terug naar A. Een compare-and-swap-operatie kan onterecht slagen, wat leidt tot datacorruptie. Oplossingen voor het ABA-probleem omvatten vaak het toevoegen van een teller aan de waarde die wordt vergeleken.
• Geheugenbeheer: Zorgvuldig geheugenbeheer is vereist om geheugenlekken te voorkomen en een juiste toewijzing en vrijgave van middelen te garanderen. Technieken zoals hazard pointers of epoch-based reclamation kunnen worden gebruikt.
• Debuggen: Het debuggen van concurrente code kan een uitdaging zijn, omdat problemen moeilijk te reproduceren zijn. Hulpmiddelen zoals debuggers en profilers kunnen nuttig zijn.

Praktische Voorbeelden en Gebruiksscenario's

Lock-vrije datastructuren kunnen worden gebruikt in verschillende scenario's waar hoge concurrency en lage latentie vereist zijn:

• Gameontwikkeling: Beheren van de spelstatus en synchroniseren van gegevens tussen meerdere game-threads.
• Real-time Systemen: Verwerken van real-time datastromen en gebeurtenissen.
• High-Performance Servers: Afhandelen van concurrente verzoeken en beheren van gedeelde bronnen.
• Dataverwerking: Parallelle verwerking van grote datasets.
• Financiële Applicaties: Uitvoeren van hoogfrequente handel en risicobeheerberekeningen.

Voorbeeld: Real-time Dataverwerking in een Financiële Applicatie

Stel je een financiële applicatie voor die real-time beursgegevens verwerkt. Meerdere threads moeten toegang hebben tot en gedeelde datastructuren bijwerken die aandelenkoersen, orderboeken en handelsposities vertegenwoordigen. Door gebruik te maken van lock-vrije datastructuren kan de applicatie de grote hoeveelheid inkomende gegevens efficiënt verwerken en een tijdige uitvoering van transacties garanderen.

Browsercompatibiliteit en Beveiliging

SharedArrayBuffer en Atomics worden breed ondersteund in moderne browsers. Echter, vanwege beveiligingsrisico's met betrekking tot de Spectre- en Meltdown-kwetsbaarheden, hebben browsers SharedArrayBuffer aanvankelijk standaard uitgeschakeld. Om het opnieuw in te schakelen, moet u doorgaans de volgende HTTP-responseheaders instellen:

            
Cross-Origin-Embedder-Policy: require-corp
Cross-Origin-Opener-Policy: same-origin

            

              
                Copy
              
            
          

Deze headers isoleren uw origin, waardoor cross-origin informatielekken worden voorkomen. Zorg ervoor dat uw server correct is geconfigureerd om deze headers te verzenden bij het serveren van JavaScript-code die SharedArrayBuffer gebruikt.

Alternatieven voor SharedArrayBuffer en Atomics

Hoewel SharedArrayBuffer en Atomics krachtige hulpmiddelen bieden voor concurrent programmeren, bestaan er ook andere benaderingen:

• Message Passing: Het gebruik van asynchrone berichtuitwisseling tussen Web Workers. Dit is een meer traditionele aanpak, maar omvat het kopiëren van gegevens tussen threads.
• WebAssembly (WASM) Threads: WebAssembly ondersteunt ook gedeeld geheugen en atomaire operaties, die kunnen worden gebruikt om high-performance concurrente applicaties te bouwen.
• Service Workers: Hoewel voornamelijk voor caching en achtergrondtaken, kunnen service workers ook worden gebruikt voor concurrente verwerking met behulp van message passing.

De beste aanpak hangt af van de specifieke vereisten van uw applicatie. SharedArrayBuffer en Atomics zijn het meest geschikt wanneer u grote hoeveelheden gegevens moet delen tussen threads met minimale overhead en strikte synchronisatie.

Best Practices

• Houd het Eenvoudig: Begin met eenvoudige lock-vrije algoritmen en verhoog de complexiteit geleidelijk indien nodig.
• Grondig Testen: Test uw concurrente code grondig om racecondities en andere concurrency-problemen te identificeren en op te lossen.
• Code Reviews: Laat uw code beoordelen door ervaren ontwikkelaars die bekend zijn met concurrent programmeren.
• Gebruik Performance Profiling: Gebruik performance profiling tools om knelpunten te identificeren en uw code te optimaliseren.
• Documenteer Uw Code: Documenteer uw code duidelijk om het ontwerp en de implementatie van uw lock-vrije algoritmen uit te leggen.

Conclusie

SharedArrayBuffer en Atomics bieden een krachtig mechanisme voor het bouwen van lock-vrije datastructuren in JavaScript, wat efficiënt concurrent programmeren mogelijk maakt. Hoewel de complexiteit van het implementeren van lock-vrije algoritmen ontmoedigend kan zijn, zijn de potentiële prestatievoordelen aanzienlijk voor applicaties die een hoge concurrency en lage latentie vereisen. Naarmate JavaScript zich blijft ontwikkelen, zullen deze tools steeds belangrijker worden voor het bouwen van high-performance, schaalbare applicaties. Het omarmen van deze technieken, samen met een sterk begrip van concurrency-principes, stelt ontwikkelaars in staat om de grenzen van JavaScript-prestaties in een multi-core wereld te verleggen.

Verdere Leermiddelen

• MDN Web Docs: SharedArrayBuffer
• MDN Web Docs: Atomics
• Papers over lock-vrije datastructuren en algoritmen.
• Blogposts en artikelen over concurrent programmeren in JavaScript.