Synkronisering av samtidige datastrukturer i JavaScript: Trådsikre samlinger

JavaScript, tradisjonelt kjent som et entrådet språk, blir i økende grad brukt i scenarier der samtidighet er avgjørende. Med introduksjonen av Web Workers og Atomics API kan utviklere nå utnytte parallellprosessering for å forbedre ytelse og respons. Imidlertid følger denne kraften med ansvaret for å håndtere delt minne og sikre datakonsistens gjennom riktig synkronisering. Denne artikkelen dykker ned i verdenen av samtidige datastrukturer i JavaScript og utforsker teknikker for å lage trådsikre samlinger.

Forstå samtidighet i JavaScript

Samtidighet, i konteksten av JavaScript, refererer til evnen til å håndtere flere oppgaver tilsynelatende samtidig. Mens JavaScripts hendelsesløkke håndterer asynkrone operasjoner på en ikke-blokkerende måte, krever ekte parallellisme bruk av flere tråder. Web Workers gir denne muligheten, slik at du kan avlaste beregningsintensive oppgaver til separate tråder, og forhindre at hovedtråden blir blokkert og opprettholde en jevn brukeropplevelse. Tenk deg et scenario der du behandler et stort datasett i en nettapplikasjon. Uten samtidighet ville brukergrensesnittet fryse under behandlingen. Med Web Workers skjer behandlingen i bakgrunnen, og holder brukergrensesnittet responsivt.

Web Workers: Grunnlaget for parallellisme

Web Workers er bakgrunnsskript som kjører uavhengig av hovedtråden for JavaScript-kjøring. De har begrenset tilgang til DOM, men de kan kommunisere med hovedtråden ved hjelp av meldingsutveksling. Dette tillater avlasting av oppgaver som komplekse beregninger, datamanipulering og nettverksforespørsler til worker-tråder, noe som frigjør hovedtråden for UI-oppdateringer og brukerinteraksjoner. Se for deg en videoredigeringsapplikasjon som kjører i nettleseren. Komplekse videobehandlingsoppgaver kan utføres av Web Workers, noe som sikrer jevn avspilling og redigeringsopplevelse.

SharedArrayBuffer og Atomics API: Muliggjør delt minne

SharedArrayBuffer-objektet lar flere workers og hovedtråden få tilgang til den samme minneplasseringen. Dette muliggjør effektiv datadeling og kommunikasjon mellom tråder. Tilgang til delt minne introduserer imidlertid potensialet for kappløpssituasjoner og datakorrupsjon. Atomics API tilbyr atomiske operasjoner som sikrer datakonsistens og forhindrer disse problemene. Atomiske operasjoner er udelelige; de fullføres uten avbrudd, og garanterer at operasjonen utføres som en enkelt, atomisk enhet. For eksempel forhindrer inkrementering av en delt teller ved hjelp av en atomisk operasjon at flere tråder forstyrrer hverandre, noe som sikrer nøyaktige resultater.

Behovet for trådsikre samlinger

Når flere tråder aksesserer og modifiserer den samme datastrukturen samtidig, uten riktige synkroniseringsmekanismer, kan kappløpssituasjoner oppstå. En kappløpssituasjon skjer når det endelige resultatet av beregningen avhenger av den uforutsigbare rekkefølgen flere tråder får tilgang til delte ressurser. Dette kan føre til datakorrupsjon, inkonsistent tilstand og uventet applikasjonsatferd. Trådsikre samlinger er datastrukturer designet for å håndtere samtidig tilgang fra flere tråder uten å introdusere disse problemene. De sikrer dataintegritet og konsistens selv under tung samtidig belastning. Tenk på en finansiell applikasjon der flere tråder oppdaterer kontosaldoer. Uten trådsikre samlinger kunne transaksjoner gå tapt eller bli duplisert, noe som kan føre til alvorlige økonomiske feil.

Forstå kappløpssituasjoner og datakappløp

En kappløpssituasjon oppstår når utfallet av et flertrådet program avhenger av den uforutsigbare rekkefølgen trådene utføres i. Et datakappløp er en spesifikk type kappløpssituasjon der flere tråder aksesserer samme minneplassering samtidig, og minst én av trådene modifiserer dataene. Datakappløp kan føre til ødelagte data og uforutsigbar atferd. For eksempel, hvis to tråder samtidig prøver å inkrementere en delt variabel, kan det endelige resultatet bli feil på grunn av sammenflettede operasjoner.

Hvorfor standard JavaScript-arrays ikke er trådsikre

Standard JavaScript-arrays er ikke i seg selv trådsikre. Operasjoner som push, pop, splice og direkte indekstilordning er ikke atomiske. Når flere tråder aksesserer og modifiserer et array samtidig, kan datakappløp og kappløpssituasjoner lett oppstå. Dette kan føre til uventede resultater og datakorrupsjon. Selv om JavaScript-arrays er egnet for entrådede miljøer, anbefales de ikke for samtidig programmering uten riktige synkroniseringsmekanismer.

Teknikker for å lage trådsikre samlinger i JavaScript

Flere teknikker kan brukes for å lage trådsikre samlinger i JavaScript. Disse teknikkene innebærer bruk av synkroniseringsprimitiver som låser, atomiske operasjoner og spesialiserte datastrukturer designet for samtidig tilgang.

Låser (Mutexer)

En mutex (gjensidig utelukkelse) er en synkroniseringsprimitiv som gir eksklusiv tilgang til en delt ressurs. Bare én tråd kan holde låsen til enhver tid. Når en tråd prøver å skaffe seg en lås som allerede holdes av en annen tråd, blokkerer den til låsen blir tilgjengelig. Mutexer forhindrer at flere tråder får tilgang til de samme dataene samtidig, og sikrer dermed dataintegritet. Selv om JavaScript ikke har en innebygd mutex, kan den implementeres ved hjelp av Atomics.wait og Atomics.wake. Se for deg en delt bankkonto. En mutex kan sikre at bare én transaksjon (innskudd eller uttak) skjer om gangen, og forhindrer overtrekk eller feilaktige saldoer.

Implementere en Mutex i JavaScript

Her er et grunnleggende eksempel på hvordan man implementerer en mutex ved hjelp av SharedArrayBuffer og Atomics:

            
class Mutex {
 constructor(sharedArrayBuffer, index = 0) {
 this.lock = new Int32Array(sharedArrayBuffer, index * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 }

 acquire() {
 while (Atomics.compareExchange(this.lock, 0, 1, 0) !== 0) {
 Atomics.wait(this.lock, 0, 1);
 }
 }

 release() {
 Atomics.store(this.lock, 0, 0);
 Atomics.notify(this.lock, 0, 1);
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Denne koden definerer en Mutex-klasse som bruker en SharedArrayBuffer for å lagre låsestatusen. acquire-metoden prøver å skaffe seg låsen ved hjelp av Atomics.compareExchange. Hvis låsen allerede er holdt, venter tråden ved hjelp av Atomics.wait. release-metoden frigjør låsen og varsler ventende tråder ved hjelp av Atomics.notify.

Bruke Mutex med et delt array

            
const sab = new SharedArrayBuffer(1024);
const mutex = new Mutex(sab);
const sharedArray = new Int32Array(sab, Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);

// Worker thread
mutex.acquire();
try {
 sharedArray[0] += 1; // Access and modify the shared array
} finally {
 mutex.release();
}

            

              
                Copy
              
            
          

Atomiske operasjoner

Atomiske operasjoner er udelelige operasjoner som utføres som en enkelt enhet. Atomics API tilbyr et sett med atomiske operasjoner for å lese, skrive og modifisere delte minneplasseringer. Disse operasjonene garanterer at dataene blir aksessert og modifisert atomisk, og forhindrer dermed kappløpssituasjoner. Vanlige atomiske operasjoner inkluderer Atomics.add, Atomics.sub, Atomics.and, Atomics.or, Atomics.xor, Atomics.compareExchange, og Atomics.store. For eksempel, i stedet for å bruke sharedArray[0]++, som ikke er atomisk, kan du bruke Atomics.add(sharedArray, 0, 1) for å atomisk inkrementere verdien på indeks 0.

Eksempel: Atomisk teller

            
const sab = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
const counter = new Int32Array(sab);

// Worker thread
Atomics.add(counter, 0, 1); // Atomically increment the counter

            

              
                Copy
              
            
          

Semaforer

En semafor er en synkroniseringsprimitiv som kontrollerer tilgangen til en delt ressurs ved å opprettholde en teller. Tråder kan skaffe seg en semafor ved å dekrementere telleren. Hvis telleren er null, blokkerer tråden til en annen tråd frigjør semaforen ved å inkrementere telleren. Semaforer kan brukes til å begrense antall tråder som kan få tilgang til en delt ressurs samtidig. For eksempel kan en semafor brukes til å begrense antall samtidige databasetilkoblinger. I likhet med mutexer er semaforer ikke innebygd, men kan implementeres ved hjelp av Atomics.wait og Atomics.wake.

Implementere en semafor

            
class Semaphore {
 constructor(sharedArrayBuffer, initialCount = 0, index = 0) {
 this.count = new Int32Array(sharedArrayBuffer, index * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 Atomics.store(this.count, 0, initialCount);
 }

 acquire() {
 while (true) {
 const current = Atomics.load(this.count, 0);
 if (current > 0 && Atomics.compareExchange(this.count, current, current - 1, current) === current) {
 return;
 }
 Atomics.wait(this.count, 0, current);
 }
 }

 release() {
 Atomics.add(this.count, 0, 1);
 Atomics.notify(this.count, 0, 1);
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Samtidige datastrukturer (Uforanderlige datastrukturer)

En tilnærming for å unngå kompleksiteten med låser og atomiske operasjoner er å bruke uforanderlige datastrukturer. Uforanderlige datastrukturer kan ikke modifiseres etter at de er opprettet. I stedet resulterer enhver modifikasjon i at en ny datastruktur blir opprettet, mens den opprinnelige datastrukturen forblir uendret. Dette eliminerer muligheten for datakappløp fordi flere tråder trygt kan få tilgang til den samme uforanderlige datastrukturen uten risiko for korrupsjon. Biblioteker som Immutable.js tilbyr uforanderlige datastrukturer for JavaScript, som kan være svært nyttige i samtidige programmeringsscenarier.

Eksempel: Bruke Immutable.js

            
import { List } from 'immutable';

let myList = List([1, 2, 3]);

// Worker thread
const newList = myList.push(4); // Creates a new list with the added element

            

              
                Copy
              
            
          

I dette eksempelet forblir myList uendret, og newList inneholder de oppdaterte dataene. Dette eliminerer behovet for låser или atomiske operasjoner fordi det ikke er noen delt, muterbar tilstand.

Copy-on-Write (COW)

Copy-on-Write (COW) er en teknikk der data deles mellom flere tråder til en av trådene forsøker å modifisere dem. Når en modifikasjon er nødvendig, opprettes en kopi av dataene, og modifikasjonen utføres på kopien. Dette sikrer at andre tråder fortsatt har tilgang til de opprinnelige dataene. COW kan forbedre ytelsen i scenarier der data leses ofte, men sjelden modifiseres. Det unngår overheaden med låsing og atomiske operasjoner, samtidig som datakonsistens sikres. Kostnaden ved å kopiere dataene kan imidlertid være betydelig hvis datastrukturen er stor.

Bygge en trådsikker kø

La oss illustrere konseptene diskutert ovenfor ved å bygge en trådsikker kø ved hjelp av SharedArrayBuffer, Atomics og en mutex.

            
class ThreadSafeQueue {
 constructor(capacity) {
 this.capacity = capacity;
 this.buffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * (capacity + 2)); // +2 for head, tail
 this.queue = new Int32Array(this.buffer, 2 * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
 this.head = new Int32Array(this.buffer, 0, 1);
 this.tail = new Int32Array(this.buffer, Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 this.mutex = new Mutex(this.buffer, 2 + capacity);

 Atomics.store(this.head, 0, 0);
 Atomics.store(this.tail, 0, 0);
 }

 enqueue(value) {
 this.mutex.acquire();
 try {
 const tail = Atomics.load(this.tail, 0);
 const head = Atomics.load(this.head, 0);
 if ((tail + 1) % this.capacity === head) {
 throw new Error("Queue is full");
 }
 this.queue[tail] = value;
 Atomics.store(this.tail, 0, (tail + 1) % this.capacity);
 } finally {
 this.mutex.release();
 }
 }

 dequeue() {
 this.mutex.acquire();
 try {
 const head = Atomics.load(this.head, 0);
 const tail = Atomics.load(this.tail, 0);
 if (head === tail) {
 throw new Error("Queue is empty");
 }
 const value = this.queue[head];
 Atomics.store(this.head, 0, (head + 1) % this.capacity);
 return value;
 } finally {
 this.mutex.release();
 }
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Denne koden implementerer en trådsikker kø med en fast kapasitet. Den bruker en SharedArrayBuffer for å lagre kødata, hode- og halepointere. En mutex brukes for å beskytte tilgangen til køen og sikre at bare én tråd kan modifisere køen om gangen. enqueue- og dequeue-metodene skaffer seg mutexen før de får tilgang til køen og frigjør den etter at operasjonen er fullført.

Ytelseshensyn

Selv om trådsikre samlinger gir dataintegritet, kan de også introdusere ytelsesoverhead på grunn av synkroniseringsmekanismer. Låser og atomiske operasjoner kan være relativt trege, spesielt når det er høy konkurranse. Det er viktig å nøye vurdere ytelsesimplikasjonene av å bruke trådsikre samlinger og å optimalisere koden for å minimere konkurranse. Teknikker som å redusere omfanget av låser, bruke låsfrie datastrukturer og partisjonere data kan forbedre ytelsen.

Låskonkurranse

Låskonkurranse oppstår når flere tråder prøver å skaffe seg den samme låsen samtidig. Dette kan føre til betydelig ytelsesforringelse ettersom tråder bruker tid på å vente på at låsen skal bli tilgjengelig. Å redusere låskonkurranse er avgjørende for å oppnå god ytelse i samtidige programmer. Teknikker for å redusere låskonkurranse inkluderer bruk av finkornede låser, partisjonering av data og bruk av låsfrie datastrukturer.

Overhead ved atomiske operasjoner

Atomiske operasjoner er generelt tregere enn ikke-atomiske operasjoner. De er imidlertid nødvendige for å sikre dataintegritet i samtidige programmer. Når du bruker atomiske operasjoner, er det viktig å minimere antall atomiske operasjoner som utføres og å bruke dem bare når det er nødvendig. Teknikker som batching av oppdateringer og bruk av lokale cacher kan redusere overheaden ved atomiske operasjoner.

Alternativer til samtidighet med delt minne

Selv om samtidighet med delt minne med Web Workers, SharedArrayBuffer og Atomics gir en kraftig måte å oppnå parallellisme i JavaScript, introduserer det også betydelig kompleksitet. Å håndtere delt minne og synkroniseringsprimitiver kan være utfordrende og feilutsatt. Alternativer til samtidighet med delt minne inkluderer meldingsutveksling og aktørbasert samtidighet.

Meldingsutveksling

Meldingsutveksling er en samtidighetsmodell der tråder kommuniserer med hverandre ved å sende meldinger. Hver tråd har sitt eget private minneområde, og data overføres mellom tråder ved å kopiere dem i meldinger. Meldingsutveksling eliminerer muligheten for datakappløp fordi tråder ikke deler minne direkte. Web Workers bruker primært meldingsutveksling for kommunikasjon med hovedtråden.

Aktørbasert samtidighet

Aktørbasert samtidighet er en modell der samtidige oppgaver er innkapslet i aktører. En aktør er en uavhengig enhet som har sin egen tilstand og kan kommunisere med andre aktører ved å sende meldinger. Aktører behandler meldinger sekvensielt, noe som eliminerer behovet for låser eller atomiske operasjoner. Aktørbasert samtidighet kan forenkle samtidig programmering ved å tilby et høyere abstraksjonsnivå. Biblioteker som Akka.js tilbyr aktørbaserte samtidighetsrammeverk for JavaScript.

Brukstilfeller for trådsikre samlinger

Trådsikre samlinger er verdifulle i ulike scenarier der samtidig tilgang til delte data er påkrevd. Noen vanlige bruksområder inkluderer:

• Sanntids databehandling: Behandling av sanntids datastrømmer fra flere kilder krever samtidig tilgang til delte datastrukturer. Trådsikre samlinger kan sikre datakonsistens og forhindre tap av data. For eksempel, behandling av sensordata fra IoT-enheter over et globalt distribuert nettverk.
• Spillutvikling: Spillmotorer bruker ofte flere tråder til å utføre oppgaver som fysikksimuleringer, AI-prosessering og rendering. Trådsikre samlinger kan sikre at disse trådene kan få tilgang til og modifisere spilldata samtidig uten å introdusere kappløpssituasjoner. Tenk deg et massivt flerspiller online-spill (MMO) med tusenvis av spillere som samhandler samtidig.
• Finansielle applikasjoner: Finansielle applikasjoner krever ofte samtidig tilgang til kontosaldoer, transaksjonshistorikk og andre finansielle data. Trådsikre samlinger kan sikre at transaksjoner behandles korrekt og at kontosaldoer alltid er nøyaktige. Vurder en høyfrekvent handelsplattform som behandler millioner av transaksjoner per sekund fra forskjellige globale markeder.
• Dataanalyse: Dataanalyseapplikasjoner behandler ofte store datasett parallelt ved hjelp av flere tråder. Trådsikre samlinger kan sikre at data behandles korrekt og at resultatene er konsistente. Tenk på å analysere trender på sosiale medier fra forskjellige geografiske regioner.
• Webservere: Håndtering av samtidige forespørsler i nettapplikasjoner med høy trafikk. Trådsikre cacher og øktstyringsstrukturer kan forbedre ytelse og skalerbarhet.

Konklusjon

Samtidige datastrukturer og trådsikre samlinger er essensielle for å bygge robuste og effektive samtidige applikasjoner i JavaScript. Ved å forstå utfordringene med samtidighet med delt minne og bruke passende synkroniseringsmekanismer, kan utviklere utnytte kraften til Web Workers og Atomics API for å forbedre ytelse og respons. Selv om samtidighet med delt minne introduserer kompleksitet, gir det også et kraftig verktøy for å løse beregningsintensive problemer. Vurder nøye avveiningene mellom ytelse og kompleksitet når du velger mellom samtidighet med delt minne, meldingsutveksling og aktørbasert samtidighet. Etter hvert som JavaScript fortsetter å utvikle seg, kan man forvente ytterligere forbedringer og abstraksjoner innenfor samtidig programmering, noe som gjør det enklere å bygge skalerbare og ytelsessterke applikasjoner.

Husk å prioritere dataintegritet og konsistens når du designer samtidige systemer. Testing og feilsøking av samtidig kode kan være utfordrende, så grundig testing og nøye design er avgjørende.