M

MLOG

Polski

Odblokuj prawdziwą wielowątkowość w JavaScript. Ten kompleksowy przewodnik omawia SharedArrayBuffer, Atomics, Web Workers i wymogi bezpieczeństwa dla wysokowydajnych aplikacji internetowych.

JavaScript SharedArrayBuffer: Dogłębne Spojrzenie na Programowanie Współbieżne w Internecie

Przez dziesięciolecia jednowątkowa natura JavaScriptu była zarówno źródłem jego prostoty, jak i znaczącym wąskim gardłem wydajności. Model pętli zdarzeń działa pięknie dla większości zadań związanych z interfejsem użytkownika, ale napotyka problemy w przypadku operacji intensywnych obliczeniowo. Długotrwałe obliczenia mogą zamrozić przeglądarkę, tworząc frustrujące doświadczenie dla użytkownika. Chociaż Web Workers oferowały częściowe rozwiązanie, pozwalając na uruchamianie skryptów w tle, miały swoje własne, poważne ograniczenie: nieefektywną komunikację danych.

I wtedy pojawia się SharedArrayBuffer (SAB), potężna funkcja, która fundamentalnie zmienia zasady gry, wprowadzając prawdziwe, niskopoziomowe współdzielenie pamięci między wątkami w przeglądarce. W połączeniu z obiektem Atomics, SAB otwiera nową erę wysokowydajnych, współbieżnych aplikacji bezpośrednio w przeglądarce. Jednak z wielką mocą wiąże się wielka odpowiedzialność — i złożoność.

Ten przewodnik zabierze Cię w podróż w głąb świata programowania współbieżnego w JavaScript. Zbadamy, dlaczego go potrzebujemy, jak działają SharedArrayBuffer i Atomics, krytyczne kwestie bezpieczeństwa, którym musisz sprostać, oraz praktyczne przykłady, które pomogą Ci zacząć.

Stary Świat: Jednowątkowy Model JavaScriptu i jego Ograniczenia

Zanim docenimy rozwiązanie, musimy w pełni zrozumieć problem. Wykonywanie JavaScriptu w przeglądarce tradycyjnie odbywa się w jednym wątku, często nazywanym „głównym wątkiem” lub „wątkiem UI”.

Pętla Zdarzeń

Główny wątek jest odpowiedzialny za wszystko: wykonywanie kodu JavaScript, renderowanie strony, reagowanie na interakcje użytkownika (takie jak kliknięcia i przewijanie) oraz uruchamianie animacji CSS. Zarządza tymi zadaniami za pomocą pętli zdarzeń, która nieustannie przetwarza kolejkę komunikatów (zadań). Jeśli zadanie zajmuje dużo czasu, blokuje całą kolejkę. Nic innego nie może się wydarzyć — interfejs użytkownika zamarza, animacje zacinają się, a strona przestaje odpowiadać.

Web Workers: Krok we właściwym kierunku

Web Workers zostały wprowadzone, aby złagodzić ten problem. Web Worker to zasadniczo skrypt działający w osobnym wątku w tle. Możesz odciążyć ciężkie obliczenia na workera, pozostawiając główny wątek wolnym do obsługi interfejsu użytkownika.

Komunikacja między głównym wątkiem a workerem odbywa się za pośrednictwem API postMessage(). Kiedy wysyłasz dane, są one obsługiwane przez algorytm klonowania strukturalnego. Oznacza to, że dane są serializowane, kopiowane, a następnie deserializowane w kontekście workera. Chociaż jest to skuteczne, proces ten ma znaczące wady w przypadku dużych zbiorów danych:

Wyobraź sobie edytor wideo w przeglądarce. Wysyłanie całej klatki wideo (która może mieć kilka megabajtów) tam i z powrotem do workera w celu przetworzenia 60 razy na sekundę byłoby niewyobrażalnie kosztowne. To jest dokładnie ten problem, który SharedArrayBuffer został zaprojektowany, aby rozwiązać.

Przełom: Wprowadzenie SharedArrayBuffer

SharedArrayBuffer to bufor surowych danych binarnych o stałej długości, podobny do ArrayBuffer. Kluczowa różnica polega na tym, że SharedArrayBuffer może być współdzielony między wieloma wątkami (np. głównym wątkiem i jednym lub wieloma Web Workers). Kiedy „wysyłasz” SharedArrayBuffer za pomocą postMessage(), nie wysyłasz kopii; wysyłasz referencję do tego samego bloku pamięci.

Oznacza to, że wszelkie zmiany dokonane w danych bufora przez jeden wątek są natychmiast widoczne dla wszystkich innych wątków, które mają do niego referencję. Eliminuje to kosztowny krok kopiowania i serializacji, umożliwiając niemal natychmiastowe udostępnianie danych.

Pomyśl o tym w ten sposób:

Niebezpieczeństwo Pamięci Współdzielonej: Warunki Wyścigu

Natychmiastowe współdzielenie pamięci jest potężne, ale wprowadza również klasyczny problem ze świata programowania współbieżnego: warunki wyścigu.

Warunek wyścigu występuje, gdy wiele wątków próbuje jednocześnie uzyskać dostęp i modyfikować te same współdzielone dane, a ostateczny wynik zależy od nieprzewidywalnej kolejności ich wykonania. Rozważmy prosty licznik przechowywany w SharedArrayBuffer. Zarówno główny wątek, jak i worker chcą go zwiększyć.

  1. Wątek A odczytuje bieżącą wartość, która wynosi 5.
  2. Zanim Wątek A zdąży zapisać nową wartość, system operacyjny go wstrzymuje i przełącza się na Wątek B.
  3. Wątek B odczytuje bieżącą wartość, która wciąż wynosi 5.
  4. Wątek B oblicza nową wartość (6) i zapisuje ją z powrotem do pamięci.
  5. System przełącza się z powrotem na Wątek A. Nie wie, że Wątek B cokolwiek zrobił. Wznawia pracę od miejsca, w którym przerwał, obliczając swoją nową wartość (5 + 1 = 6) i zapisując 6 z powrotem do pamięci.

Mimo że licznik został zwiększony dwukrotnie, ostateczna wartość to 6, a nie 7. Operacje nie były atomowe — można je było przerwać, co doprowadziło do utraty danych. To jest dokładnie powód, dla którego nie można używać SharedArrayBuffer bez jego kluczowego partnera: obiektu Atomics.

Strażnik Pamięci Współdzielonej: Obiekt Atomics

Obiekt Atomics dostarcza zestawu statycznych metod do wykonywania operacji atomowych na obiektach SharedArrayBuffer. Operacja atomowa ma gwarancję wykonania w całości, bez przerywania przez jakąkolwiek inną operację. Albo wydarzy się w całości, albo wcale.

Użycie Atomics zapobiega warunkom wyścigu, zapewniając, że operacje odczytu-modyfikacji-zapisu na pamięci współdzielonej są wykonywane bezpiecznie.

Kluczowe Metody Atomics

Przyjrzyjmy się niektórym z najważniejszych metod dostarczanych przez Atomics.

Synchronizacja: Więcej niż proste operacje

Czasami potrzebujesz czegoś więcej niż tylko bezpiecznego odczytu i zapisu. Potrzebujesz, aby wątki koordynowały swoje działania i czekały na siebie nawzajem. Powszechnym antywzorcem jest „aktywne oczekiwanie” (busy-waiting), gdzie wątek siedzi w ciasnej pętli, ciągle sprawdzając lokalizację w pamięci w poszukiwaniu zmiany. To marnuje cykle procesora i zużywa baterię.

Atomics zapewnia znacznie bardziej wydajne rozwiązanie za pomocą wait() i notify().

Łącząc Wszystko w Całość: Praktyczny Przewodnik

Teraz, gdy rozumiemy teorię, przejdźmy przez kroki implementacji rozwiązania z użyciem SharedArrayBuffer.

Krok 1: Wymóg Bezpieczeństwa - Izolacja Cross-Origin

To najczęstsza przeszkoda dla programistów. Ze względów bezpieczeństwa, SharedArrayBuffer jest dostępny tylko na stronach, które są w stanie izolacji cross-origin. Jest to środek bezpieczeństwa mający na celu złagodzenie luk w zabezpieczeniach związanych z wykonaniem spekulatywnym, takie jak Spectre, które mogłyby potencjalnie wykorzystywać zegary o wysokiej rozdzielczości (umożliwione przez pamięć współdzieloną) do wycieku danych między domenami.

Aby włączyć izolację cross-origin, musisz skonfigurować swój serwer internetowy tak, aby wysyłał dwa konkretne nagłówki HTTP dla twojego głównego dokumentu:


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

Może to być trudne do skonfigurowania, zwłaszcza jeśli polegasz na skryptach lub zasobach firm trzecich, które nie dostarczają niezbędnych nagłówków. Po skonfigurowaniu serwera możesz sprawdzić, czy twoja strona jest izolowana, sprawdzając właściwość self.crossOriginIsolated w konsoli przeglądarki. Musi ona mieć wartość true.

Krok 2: Tworzenie i Udostępnianie Bufora

W swoim głównym skrypcie tworzysz SharedArrayBuffer i „widok” na niego za pomocą TypedArray, takiego jak Int32Array.

main.js:


// Najpierw sprawdź izolację cross-origin!
if (!self.crossOriginIsolated) {
  console.error("Ta strona nie jest izolowana cross-origin. SharedArrayBuffer nie będzie dostępny.");
} else {
  // Utwórz współdzielony bufor na jedną 32-bitową liczbę całkowitą.
  const buffer = new SharedArrayBuffer(4);

  // Utwórz widok na buforze. Wszystkie operacje atomowe odbywają się na widoku.
  const int32Array = new Int32Array(buffer);

  // Zainicjuj wartość pod indeksem 0.
  int32Array[0] = 0;

  // Utwórz nowego workera.
  const worker = new Worker('worker.js');

  // Wyślij WSPÓŁDZIELONY bufor do workera. To jest transfer referencji, a nie kopia.
  worker.postMessage({ buffer });

  // Nasłuchuj wiadomości od workera.
  worker.onmessage = (event) => {
    console.log(`Worker zgłosił ukończenie. Ostateczna wartość: ${Atomics.load(int32Array, 0)}`);
  };
}

Krok 3: Wykonywanie Operacji Atomowych w Workerze

Worker otrzymuje bufor i może teraz wykonywać na nim operacje atomowe.

worker.js:


self.onmessage = (event) => {
  const { buffer } = event.data;
  const int32Array = new Int32Array(buffer);

  console.log("Worker otrzymał współdzielony bufor.");

  // Wykonajmy kilka operacji atomowych.
  for (let i = 0; i < 1000000; i++) {
    // Bezpiecznie zwiększ współdzieloną wartość.
    Atomics.add(int32Array, 0, 1);
  }

  console.log("Worker zakończył inkrementację.");

  // Zasygnalizuj głównemu wątkowi, że skończyliśmy.
  self.postMessage({ done: true });
};

Krok 4: Bardziej Zaawansowany Przykład - Równoległe Sumowanie z Synchronizacją

Zajmijmy się bardziej realistycznym problemem: sumowaniem bardzo dużej tablicy liczb przy użyciu wielu workerów. Użyjemy Atomics.wait() i Atomics.notify() do wydajnej synchronizacji.

Nasz współdzielony bufor będzie miał trzy części:

main.js:


if (self.crossOriginIsolated) {
  const NUM_WORKERS = 4;
  const DATA_SIZE = 10_000_000;

  // [status, workers_finished, result_low, result_high]
  // Używamy dwóch 32-bitowych liczb całkowitych na wynik, aby uniknąć przepełnienia dla dużych sum.
  const sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(4 * 4); // 4 liczby całkowite
  const sharedArray = new Int32Array(sharedBuffer);

  // Wygeneruj trochę losowych danych do przetworzenia
  const data = new Uint8Array(DATA_SIZE);
  for (let i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {
    data[i] = Math.floor(Math.random() * 10);
  }

  const chunkSize = Math.ceil(DATA_SIZE / NUM_WORKERS);

  for (let i = 0; i < NUM_WORKERS; i++) {
    const worker = new Worker('sum_worker.js');
    const start = i * chunkSize;
    const end = Math.min(start + chunkSize, DATA_SIZE);
    
    // Utwórz niewspółdzielony widok dla fragmentu danych workera
    const dataChunk = data.subarray(start, end);

    worker.postMessage({ 
      sharedBuffer,
      dataChunk // To jest kopiowane
    });
  }

  console.log('Główny wątek teraz czeka na zakończenie pracy przez workerów...');

  // Czekaj, aż flaga statusu pod indeksem 0 zmieni się na 1
  // To jest o wiele lepsze niż pętla while!
  Atomics.wait(sharedArray, 0, 0); // Czekaj, jeśli sharedArray[0] wynosi 0

  console.log('Główny wątek został obudzony!');
  const finalSum = Atomics.load(sharedArray, 2);
  console.log(`Ostateczna suma równoległa to: ${finalSum}`);

} else {
  console.error('Strona nie jest izolowana cross-origin.');
}

sum_worker.js:


self.onmessage = ({ data }) => {
  const { sharedBuffer, dataChunk } = data;
  const sharedArray = new Int32Array(sharedBuffer);

  // Oblicz sumę dla fragmentu tego workera
  let localSum = 0;
  for (let i = 0; i < dataChunk.length; i++) {
    localSum += dataChunk[i];
  }

  // Atomowo dodaj lokalną sumę do współdzielonej sumy całkowitej
  Atomics.add(sharedArray, 2, localSum);

  // Atomowo zwiększ licznik 'workerów, które zakończyły pracę'
  const finishedCount = Atomics.add(sharedArray, 1, 1) + 1;

  // Jeśli to ostatni worker, który kończy pracę...
  const NUM_WORKERS = 4; // W prawdziwej aplikacji powinno być przekazywane
  if (finishedCount === NUM_WORKERS) {
    console.log('Ostatni worker zakończył pracę. Powiadamianie głównego wątku.');

    // 1. Ustaw flagę statusu na 1 (zakończone)
    Atomics.store(sharedArray, 0, 1);

    // 2. Powiadom główny wątek, który czeka na indeksie 0
    Atomics.notify(sharedArray, 0, 1);
  }
};

Rzeczywiste Przypadki Użycia i Zastosowania

Gdzie ta potężna, ale skomplikowana technologia faktycznie robi różnicę? Doskonale sprawdza się w aplikacjach wymagających ciężkich, równoległych obliczeń na dużych zbiorach danych.

Wyzwania i Końcowe Rozważania

Chociaż SharedArrayBuffer jest przełomowy, nie jest to panaceum. Jest to narzędzie niskopoziomowe, które wymaga ostrożnego obchodzenia się.

  1. Złożoność: Programowanie współbieżne jest notorycznie trudne. Debugowanie warunków wyścigu i zakleszczeń może być niezwykle trudne. Musisz myśleć inaczej o zarządzaniu stanem aplikacji.
  2. Zakleszczenia (Deadlocks): Zakleszczenie występuje, gdy dwa lub więcej wątków jest zablokowanych na zawsze, każdy czekając, aż drugi zwolni zasób. Może się to zdarzyć, jeśli nieprawidłowo zaimplementujesz złożone mechanizmy blokowania.
  3. Narzut Bezpieczeństwa: Wymóg izolacji cross-origin jest znaczącą przeszkodą. Może zepsuć integracje z usługami firm trzecich, reklamami i bramkami płatności, jeśli nie obsługują one niezbędnych nagłówków CORS/CORP.
  4. Nie do każdego problemu: W przypadku prostych zadań w tle lub operacji wejścia/wyjścia, tradycyjny model Web Worker z postMessage() jest często prostszy i wystarczający. Sięgaj po SharedArrayBuffer tylko wtedy, gdy masz wyraźne, związane z procesorem wąskie gardło obejmujące duże ilości danych.

Podsumowanie

SharedArrayBuffer, w połączeniu z Atomics i Web Workers, reprezentuje zmianę paradygmatu w tworzeniu aplikacji internetowych. Przełamuje granice modelu jednowątkowego, zapraszając do przeglądarki nową klasę potężnych, wydajnych i złożonych aplikacji. Stawia to platformę internetową na bardziej równorzędnej pozycji w stosunku do tworzenia aplikacji natywnych w przypadku zadań intensywnych obliczeniowo.

Podróż do współbieżnego JavaScriptu jest wyzwaniem, wymagającym rygorystycznego podejścia do zarządzania stanem, synchronizacji i bezpieczeństwa. Ale dla deweloperów, którzy chcą przesuwać granice tego, co jest możliwe w internecie — od syntezy audio w czasie rzeczywistym po złożone renderowanie 3D i obliczenia naukowe — opanowanie SharedArrayBuffer nie jest już tylko opcją; to niezbędna umiejętność do budowania następnej generacji aplikacji internetowych.