Synchronizacja współbieżnych struktur danych w JavaScript: Kolekcje bezpieczne wątkowo

JavaScript, tradycyjnie znany jako język jednowątkowy, jest coraz częściej używany w scenariuszach, gdzie współbieżność ma kluczowe znaczenie. Wraz z pojawieniem się Web Workers i Atomics API, deweloperzy mogą teraz wykorzystywać przetwarzanie równoległe w celu poprawy wydajności i responsywności. Jednak ta moc wiąże się z odpowiedzialnością za zarządzanie pamięcią współdzieloną i zapewnienie spójności danych poprzez odpowiednią synchronizację. Ten artykuł zagłębia się w świat współbieżnych struktur danych w JavaScript i bada techniki tworzenia kolekcji bezpiecznych wątkowo.

Zrozumienie współbieżności w JavaScript

Współbieżność, w kontekście JavaScript, odnosi się do zdolności do obsługi wielu zadań pozornie jednocześnie. Podczas gdy pętla zdarzeń JavaScript obsługuje operacje asynchroniczne w sposób nieblokujący, prawdziwa równoległość wymaga wykorzystania wielu wątków. Web Workers zapewniają tę możliwość, pozwalając na przeniesienie zadań intensywnych obliczeniowo do osobnych wątków, zapobiegając blokowaniu głównego wątku i utrzymując płynne doświadczenie użytkownika. Rozważmy scenariusz, w którym przetwarzamy duży zbiór danych w aplikacji internetowej. Bez współbieżności, interfejs użytkownika zamarłby podczas przetwarzania. Dzięki Web Workers, przetwarzanie odbywa się w tle, utrzymując responsywność interfejsu użytkownika.

Web Workers: Fundament równoległości

Web Workers to skrypty działające w tle, niezależnie od głównego wątku wykonawczego JavaScript. Mają ograniczony dostęp do DOM, ale mogą komunikować się z głównym wątkiem za pomocą przekazywania wiadomości. Pozwala to na przenoszenie zadań takich jak złożone obliczenia, manipulacja danymi i żądania sieciowe do wątków roboczych, uwalniając główny wątek na aktualizacje interfejsu użytkownika i interakcje z użytkownikiem. Wyobraź sobie aplikację do edycji wideo działającą w przeglądarce. Złożone zadania przetwarzania wideo mogą być wykonywane przez Web Workers, zapewniając płynne odtwarzanie i edycję.

SharedArrayBuffer i Atomics API: Umożliwienie pamięci współdzielonej

Obiekt SharedArrayBuffer pozwala wielu workerom i głównemu wątkowi na dostęp do tej samej lokalizacji w pamięci. Umożliwia to efektywne udostępnianie danych i komunikację między wątkami. Jednak dostęp do pamięci współdzielonej wprowadza potencjalne ryzyko sytuacji wyścigu i uszkodzenia danych. Atomics API dostarcza operacji atomowych, które zapewniają spójność danych i zapobiegają tym problemom. Operacje atomowe są niepodzielne; wykonują się bez przerwy, gwarantując, że operacja jest przeprowadzana jako pojedyncza, atomowa jednostka. Na przykład, inkrementacja współdzielonego licznika za pomocą operacji atomowej zapobiega wzajemnemu zakłócaniu się wielu wątków, zapewniając dokładne wyniki.

Potrzeba kolekcji bezpiecznych wątkowo

Gdy wiele wątków uzyskuje dostęp i modyfikuje tę samą strukturę danych współbieżnie, bez odpowiednich mechanizmów synchronizacji, mogą wystąpić sytuacje wyścigu. Sytuacja wyścigu ma miejsce, gdy końcowy wynik obliczeń zależy od nieprzewidywalnej kolejności, w jakiej wiele wątków uzyskuje dostęp do współdzielonych zasobów. Może to prowadzić do uszkodzenia danych, niespójnego stanu i nieoczekiwanego zachowania aplikacji. Kolekcje bezpieczne wątkowo to struktury danych zaprojektowane do obsługi współbieżnego dostępu z wielu wątków bez wprowadzania tych problemów. Zapewniają one integralność i spójność danych nawet przy dużym obciążeniu współbieżnym. Rozważmy aplikację finansową, w której wiele wątków aktualizuje salda kont. Bez kolekcji bezpiecznych wątkowo, transakcje mogłyby zostać utracone lub zduplikowane, co prowadziłoby do poważnych błędów finansowych.

Zrozumienie sytuacji wyścigu i wyścigów danych

Sytuacja wyścigu występuje, gdy wynik programu wielowątkowego zależy od nieprzewidywalnej kolejności wykonywania wątków. Wyścig danych to specyficzny rodzaj sytuacji wyścigu, w której wiele wątków uzyskuje dostęp do tej samej lokalizacji pamięci współbieżnie, a co najmniej jeden z wątków modyfikuje dane. Wyścigi danych mogą prowadzić do uszkodzenia danych i nieprzewidywalnego zachowania. Na przykład, jeśli dwa wątki jednocześnie próbują inkrementować współdzieloną zmienną, końcowy wynik może być nieprawidłowy z powodu przeplatanych operacji.

Dlaczego standardowe tablice JavaScript nie są bezpieczne wątkowo

Standardowe tablice JavaScript nie są z natury bezpieczne wątkowo. Operacje takie jak push, pop, splice i bezpośrednie przypisanie do indeksu nie są atomowe. Gdy wiele wątków uzyskuje dostęp i modyfikuje tablicę współbieżnie, łatwo mogą wystąpić wyścigi danych i sytuacje wyścigu. Może to prowadzić do nieoczekiwanych wyników i uszkodzenia danych. Chociaż tablice JavaScript są odpowiednie dla środowisk jednowątkowych, nie są zalecane do programowania współbieżnego bez odpowiednich mechanizmów synchronizacji.

Techniki tworzenia kolekcji bezpiecznych wątkowo w JavaScript

Można zastosować kilka technik do tworzenia kolekcji bezpiecznych wątkowo w JavaScript. Techniki te obejmują użycie prymitywów synchronizacji, takich jak blokady, operacje atomowe i wyspecjalizowane struktury danych przeznaczone do dostępu współbieżnego.

Blokady (Muteksy)

Muteks (wzajemne wykluczanie) to prymityw synchronizacji, który zapewnia wyłączny dostęp do współdzielonego zasobu. Tylko jeden wątek może w danym momencie posiadać blokadę. Gdy wątek próbuje uzyskać blokadę, która jest już zajęta przez inny wątek, blokuje się, aż blokada stanie się dostępna. Muteksy zapobiegają jednoczesnemu dostępowi wielu wątków do tych samych danych, zapewniając ich integralność. Chociaż JavaScript nie ma wbudowanego muteksu, można go zaimplementować za pomocą Atomics.wait i Atomics.wake. Wyobraź sobie współdzielone konto bankowe. Muteks może zapewnić, że tylko jedna transakcja (wpłata lub wypłata) odbywa się w danym momencie, zapobiegając debetom lub nieprawidłowym saldom.

Implementacja muteksu w JavaScript

Oto podstawowy przykład implementacji muteksu przy użyciu SharedArrayBuffer i 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
              
            
          

Ten kod definiuje klasę Mutex, która używa SharedArrayBuffer do przechowywania stanu blokady. Metoda acquire próbuje uzyskać blokadę za pomocą Atomics.compareExchange. Jeśli blokada jest już zajęta, wątek czeka za pomocą Atomics.wait. Metoda release zwalnia blokadę i powiadamia oczekujące wątki za pomocą Atomics.notify.

Użycie muteksu ze współdzieloną tablicą

            
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
              
            
          

Operacje atomowe

Operacje atomowe to niepodzielne operacje, które wykonują się jako pojedyncza jednostka. Atomics API dostarcza zestaw operacji atomowych do odczytu, zapisu i modyfikacji współdzielonych lokalizacji w pamięci. Operacje te gwarantują, że dostęp do danych i ich modyfikacja odbywają się atomowo, zapobiegając sytuacjom wyścigu. Typowe operacje atomowe to Atomics.add, Atomics.sub, Atomics.and, Atomics.or, Atomics.xor, Atomics.compareExchange i Atomics.store. Na przykład, zamiast używać sharedArray[0]++, które nie jest atomowe, można użyć Atomics.add(sharedArray, 0, 1), aby atomowo inkrementować wartość pod indeksem 0.

Przykład: Licznik atomowy

            
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
              
            
          

Semafory

Semafor to prymityw synchronizacji, który kontroluje dostęp do współdzielonego zasobu poprzez utrzymywanie licznika. Wątki mogą uzyskać semafor, dekrementując licznik. Jeśli licznik wynosi zero, wątek blokuje się, aż inny wątek zwolni semafor, inkrementując licznik. Semafory mogą być używane do ograniczania liczby wątków, które mogą jednocześnie uzyskiwać dostęp do współdzielonego zasobu. Na przykład, semafor może być użyty do ograniczenia liczby jednoczesnych połączeń z bazą danych. Podobnie jak muteksy, semafory nie są wbudowane, ale można je zaimplementować za pomocą Atomics.wait i Atomics.wake.

Implementacja semafora

            
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
              
            
          

Współbieżne struktury danych (Niezmienne struktury danych)

Jednym ze sposobów uniknięcia złożoności związanej z blokadami i operacjami atomowymi jest użycie niezmiennych (immutable) struktur danych. Niezmienne struktury danych nie mogą być modyfikowane po ich utworzeniu. Zamiast tego, każda modyfikacja skutkuje utworzeniem nowej struktury danych, pozostawiając oryginalną niezmienioną. Eliminuje to możliwość wyścigów danych, ponieważ wiele wątków może bezpiecznie uzyskiwać dostęp do tej samej niezmiennej struktury danych bez ryzyka uszkodzenia. Biblioteki takie jak Immutable.js dostarczają niezmienne struktury danych dla JavaScript, które mogą być bardzo pomocne w scenariuszach programowania współbieżnego.

Przykład: Użycie 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
              
            
          

W tym przykładzie myList pozostaje niezmieniona, a newList zawiera zaktualizowane dane. Eliminuje to potrzebę stosowania blokad lub operacji atomowych, ponieważ nie ma współdzielonego, modyfikowalnego stanu.

Kopiowanie przy zapisie (COW)

Kopiowanie przy zapisie (Copy-on-Write, COW) to technika, w której dane są współdzielone między wieloma wątkami, dopóki jeden z nich nie spróbuje ich zmodyfikować. Gdy konieczna jest modyfikacja, tworzona jest kopia danych, a modyfikacja jest wykonywana na kopii. Zapewnia to, że inne wątki nadal mają dostęp do oryginalnych danych. COW może poprawić wydajność w scenariuszach, w których dane są często odczytywane, ale rzadko modyfikowane. Unika narzutu związanego z blokowaniem i operacjami atomowymi, jednocześnie zapewniając spójność danych. Jednak koszt kopiowania danych może być znaczący, jeśli struktura danych jest duża.

Budowanie kolejki bezpiecznej wątkowo

Zilustrujmy omówione powyżej koncepcje, budując kolejkę bezpieczną wątkowo przy użyciu SharedArrayBuffer, Atomics i muteksu.

            
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
              
            
          

Ten kod implementuje bezpieczną wątkowo kolejkę o stałej pojemności. Używa SharedArrayBuffer do przechowywania danych kolejki, wskaźników początku (head) i końca (tail). Muteks jest używany do ochrony dostępu do kolejki i zapewnienia, że tylko jeden wątek może modyfikować kolejkę w danym momencie. Metody enqueue i dequeue uzyskują muteks przed dostępem do kolejki i zwalniają go po zakończeniu operacji.

Kwestie wydajności

Chociaż kolekcje bezpieczne wątkowo zapewniają integralność danych, mogą również wprowadzać narzut wydajnościowy z powodu mechanizmów synchronizacji. Blokady i operacje atomowe mogą być stosunkowo wolne, zwłaszcza przy dużej rywalizacji. Ważne jest, aby dokładnie rozważyć implikacje wydajnościowe stosowania kolekcji bezpiecznych wątkowo i zoptymalizować kod w celu zminimalizowania rywalizacji. Techniki takie jak zmniejszanie zakresu blokad, stosowanie struktur danych bez blokad i partycjonowanie danych mogą poprawić wydajność.

Rywalizacja o blokadę

Rywalizacja o blokadę (lock contention) występuje, gdy wiele wątków próbuje jednocześnie uzyskać tę samą blokadę. Może to prowadzić do znacznego spadku wydajności, ponieważ wątki spędzają czas na oczekiwaniu na zwolnienie blokady. Zmniejszenie rywalizacji o blokadę jest kluczowe dla osiągnięcia dobrej wydajności w programach współbieżnych. Techniki redukcji rywalizacji o blokadę obejmują stosowanie blokad o drobnej ziarnistości, partycjonowanie danych i używanie struktur danych bez blokad.

Narzut operacji atomowych

Operacje atomowe są generalnie wolniejsze niż operacje nieatomowe. Są one jednak niezbędne do zapewnienia integralności danych w programach współbieżnych. Podczas korzystania z operacji atomowych ważne jest, aby zminimalizować liczbę wykonywanych operacji atomowych i używać ich tylko wtedy, gdy jest to konieczne. Techniki takie jak wsadowe aktualizacje i używanie lokalnych pamięci podręcznych mogą zmniejszyć narzut operacji atomowych.

Alternatywy dla współbieżności opartej na pamięci współdzielonej

Chociaż współbieżność oparta na pamięci współdzielonej z użyciem Web Workers, SharedArrayBuffer i Atomics zapewnia potężny sposób na osiągnięcie równoległości w JavaScript, wprowadza również znaczną złożoność. Zarządzanie pamięcią współdzieloną i prymitywami synchronizacji może być trudne i podatne na błędy. Alternatywy dla współbieżności opartej na pamięci współdzielonej obejmują przekazywanie wiadomości i współbieżność opartą na aktorach.

Przekazywanie wiadomości

Przekazywanie wiadomości to model współbieżności, w którym wątki komunikują się ze sobą, wysyłając wiadomości. Każdy wątek ma swoją własną, prywatną przestrzeń pamięci, a dane są przesyłane między wątkami poprzez ich kopiowanie w wiadomościach. Przekazywanie wiadomości eliminuje możliwość wyścigów danych, ponieważ wątki nie współdzielą pamięci bezpośrednio. Web Workers używają głównie przekazywania wiadomości do komunikacji z głównym wątkiem.

Współbieżność oparta na aktorach

Współbieżność oparta na aktorach to model, w którym współbieżne zadania są hermetyzowane w aktorach. Aktor to niezależna jednostka, która ma swój własny stan i może komunikować się z innymi aktorami, wysyłając wiadomości. Aktorzy przetwarzają wiadomości sekwencyjnie, co eliminuje potrzebę stosowania blokad lub operacji atomowych. Współbieżność oparta na aktorach może uprościć programowanie współbieżne, zapewniając wyższy poziom abstrakcji. Biblioteki takie jak Akka.js dostarczają frameworki współbieżności oparte na aktorach dla JavaScript.

Przypadki użycia kolekcji bezpiecznych wątkowo

Kolekcje bezpieczne wątkowo są cenne w różnych scenariuszach, w których wymagany jest współbieżny dostęp do współdzielonych danych. Niektóre typowe przypadki użycia obejmują:

• Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym: Przetwarzanie strumieni danych w czasie rzeczywistym z wielu źródeł wymaga współbieżnego dostępu do współdzielonych struktur danych. Kolekcje bezpieczne wątkowo mogą zapewnić spójność danych i zapobiec ich utracie. Na przykład, przetwarzanie danych z czujników urządzeń IoT w globalnie rozproszonej sieci.
• Tworzenie gier: Silniki gier często używają wielu wątków do wykonywania zadań, takich jak symulacje fizyki, przetwarzanie AI i renderowanie. Kolekcje bezpieczne wątkowo mogą zapewnić, że te wątki mogą uzyskiwać dostęp i modyfikować dane gry współbieżnie bez wprowadzania sytuacji wyścigu. Wyobraź sobie grę MMO (massively multiplayer online) z tysiącami graczy wchodzących w interakcje jednocześnie.
• Aplikacje finansowe: Aplikacje finansowe często wymagają współbieżnego dostępu do sald kont, historii transakcji i innych danych finansowych. Kolekcje bezpieczne wątkowo mogą zapewnić, że transakcje są przetwarzane poprawnie, a salda kont są zawsze dokładne. Rozważ platformę handlu wysokiej częstotliwości przetwarzającą miliony transakcji na sekundę z różnych rynków globalnych.
• Analiza danych: Aplikacje do analizy danych często przetwarzają duże zbiory danych równolegle przy użyciu wielu wątków. Kolekcje bezpieczne wątkowo mogą zapewnić, że dane są przetwarzane poprawnie, a wyniki są spójne. Pomyśl o analizowaniu trendów w mediach społecznościowych z różnych regionów geograficznych.
• Serwery internetowe: Obsługa jednoczesnych żądań w aplikacjach internetowych o dużym natężeniu ruchu. Bezpieczne wątkowo pamięci podręczne i struktury zarządzania sesjami mogą poprawić wydajność i skalowalność.

Podsumowanie

Współbieżne struktury danych i kolekcje bezpieczne wątkowo są niezbędne do budowania solidnych i wydajnych aplikacji współbieżnych w JavaScript. Rozumiejąc wyzwania związane ze współbieżnością opartą na pamięci współdzielonej i stosując odpowiednie mechanizmy synchronizacji, deweloperzy mogą wykorzystać moc Web Workers i Atomics API do poprawy wydajności i responsywności. Chociaż współbieżność oparta na pamięci współdzielonej wprowadza złożoność, stanowi również potężne narzędzie do rozwiązywania problemów intensywnych obliczeniowo. Należy starannie rozważyć kompromisy między wydajnością a złożonością, wybierając między współbieżnością opartą na pamięci współdzielonej, przekazywaniem wiadomości a współbieżnością opartą na aktorach. W miarę ewolucji JavaScript można spodziewać się dalszych ulepszeń i abstrakcji w dziedzinie programowania współbieżnego, co ułatwi budowanie skalowalnych i wydajnych aplikacji.

Pamiętaj, aby przy projektowaniu systemów współbieżnych priorytetowo traktować integralność i spójność danych. Testowanie i debugowanie kodu współbieżnego może być trudne, dlatego kluczowe są dokładne testy i staranne projektowanie.