JavaScript: безопасность потоков при параллельной работе с коллекциями: осваиваем потокобезопасные структуры данных

По мере роста сложности JavaScript-приложений потребность в эффективном и надежном управлении параллелизмом становится все более важной. Хотя JavaScript традиционно является однопоточным, современные среды, такие как Node.js и веб-браузеры, предлагают механизмы для параллелизма через Web Workers и асинхронные операции. Это создает потенциальную возможность возникновения состояний гонки и повреждения данных, когда несколько потоков или асинхронных задач обращаются к общим данным и изменяют их. В этой статье рассматриваются проблемы безопасности потоков в параллельных коллекциях JavaScript и предлагаются практические стратегии для создания надежных и устойчивых приложений.

Понимание параллелизма в JavaScript

Цикл событий JavaScript обеспечивает асинхронное программирование, позволяя выполнять операции, не блокируя основной поток. Хотя это обеспечивает параллелизм, он не предлагает истинного параллелизма, как в многопоточных языках. Однако Web Workers предоставляют способ выполнения кода JavaScript в отдельных потоках, обеспечивая истинную параллельную обработку. Эта возможность особенно ценна для вычислительно интенсивных задач, которые в противном случае заблокировали бы основной поток, что привело бы к ухудшению пользовательского опыта.

Web Workers: ответ JavaScript на многопоточность

Web Workers — это фоновые скрипты, которые работают независимо от основного потока. Они взаимодействуют с основным потоком с помощью системы обмена сообщениями. Эта изоляция гарантирует, что ошибки или длительные задачи в Web Worker не повлияют на скорость реагирования основного потока. Web Workers идеально подходят для таких задач, как обработка изображений, сложные вычисления и анализ данных.

Асинхронное программирование и цикл событий

Асинхронные операции, такие как сетевые запросы и файловый ввод-вывод, обрабатываются циклом событий. Когда инициируется асинхронная операция, она передается браузеру или среде выполнения Node.js. После завершения операции функция обратного вызова помещается в очередь цикла событий. Затем цикл событий выполняет обратный вызов, когда основной поток доступен. Этот неблокирующий подход позволяет JavaScript обрабатывать несколько операций одновременно, не замораживая пользовательский интерфейс.

Проблемы безопасности потоков

Безопасность потоков относится к способности программы правильно выполняться, даже когда несколько потоков одновременно обращаются к общим данным. В однопоточной среде безопасность потоков обычно не является проблемой, поскольку в любой момент времени может происходить только одна операция. Однако, когда несколько потоков или асинхронных задач обращаются к общим данным и изменяют их, могут возникать состояния гонки, приводящие к непредсказуемым и потенциально катастрофическим результатам. Состояния гонки возникают, когда результат вычисления зависит от непредсказуемого порядка выполнения нескольких потоков.

Состояния гонки: распространенный источник ошибок

Состояние гонки возникает, когда несколько потоков одновременно обращаются к общим данным и изменяют их, и конечный результат зависит от конкретного порядка выполнения потоков. Рассмотрим простой пример, когда два потока увеличивают общий счетчик:

            let counter = 0;

function incrementCounter() {
  for (let i = 0; i < 100000; i++) {
    counter++;
  }
}

const worker1 = new Worker('worker.js');
const worker2 = new Worker('worker.js');

worker1.postMessage('start');
worker2.postMessage('start');

worker1.onmessage = function(event) {
  console.log('Worker 1 finished');
};

worker2.onmessage = function(event) {
  console.log('Worker 2 finished');
  console.log('Final counter value:', counter);
};

// worker.js
self.onmessage = function(event) {
  if (event.data === 'start') {
    incrementCounter();
    self.postMessage('done');
  }
};

            

              
                Copy
              
            
          

В идеале конечное значение `counter` должно быть 200000. Однако из-за состояния гонки фактическое значение часто значительно меньше. Это связано с тем, что оба потока одновременно читают и записывают в `counter`, и обновления могут перемежаться непредсказуемым образом, что приводит к потере обновлений.

Повреждение данных: серьезное последствие

Состояния гонки могут привести к повреждению данных, когда общие данные становятся несовместимыми или недействительными. Это может иметь серьезные последствия, особенно в приложениях, которые полагаются на точные данные, таких как финансовые системы, медицинские устройства и системы управления. Повреждение данных может быть трудно обнаружить и отладить, поскольку симптомы могут быть перемежающимися и непредсказуемыми.

Потокобезопасные структуры данных в JavaScript

Чтобы снизить риски состояний гонки и повреждения данных, важно использовать потокобезопасные структуры данных и модели параллелизма. Потокобезопасные структуры данных предназначены для обеспечения синхронизации параллельного доступа к общим данным и поддержания целостности данных. Хотя в JavaScript нет встроенных потокобезопасных структур данных, как в некоторых других языках (например, `ConcurrentHashMap` в Java), есть несколько стратегий, которые вы можете использовать для обеспечения безопасности потоков.

Атомарные операции

Атомарные операции — это операции, которые гарантированно выполняются как единое, неделимое целое. Это означает, что никакой другой поток не может прервать атомарную операцию во время ее выполнения. Атомарные операции являются фундаментальным строительным блоком для потокобезопасных структур данных и управления параллелизмом. JavaScript обеспечивает ограниченную поддержку атомарных операций через объект `Atomics`, который является частью API SharedArrayBuffer.

SharedArrayBuffer

`SharedArrayBuffer` — это структура данных, которая позволяет нескольким Web Workers обращаться к одной и той же памяти и изменять ее. Это обеспечивает эффективный обмен данными между потоками, но также создает потенциальную возможность возникновения состояний гонки. Объект `Atomics` предоставляет набор атомарных операций, которые можно использовать для безопасного управления данными в `SharedArrayBuffer`.

API Atomics

API `Atomics` предоставляет различные атомарные операции, в том числе:

• `Atomics.add(typedArray, index, value)`: Атомарно добавляет значение к элементу по указанному индексу в типизированном массиве.
• `Atomics.sub(typedArray, index, value)`: Атомарно вычитает значение из элемента по указанному индексу в типизированном массиве.
• `Atomics.and(typedArray, index, value)`: Атомарно выполняет побитовую операцию AND над элементом по указанному индексу в типизированном массиве.
• `Atomics.or(typedArray, index, value)`: Атомарно выполняет побитовую операцию OR над элементом по указанному индексу в типизированном массиве.
• `Atomics.xor(typedArray, index, value)`: Атомарно выполняет побитовую операцию XOR над элементом по указанному индексу в типизированном массиве.
• `Atomics.exchange(typedArray, index, value)`: Атомарно заменяет элемент по указанному индексу в типизированном массиве новым значением и возвращает старое значение.
• `Atomics.compareExchange(typedArray, index, expectedValue, newValue)`: Атомарно сравнивает элемент по указанному индексу в типизированном массиве с ожидаемым значением. Если они равны, элемент заменяется новым значением. Возвращает исходное значение.
• `Atomics.load(typedArray, index)`: Атомарно загружает значение по указанному индексу в типизированном массиве.
• `Atomics.store(typedArray, index, value)`: Атомарно сохраняет значение по указанному индексу в типизированном массиве.
• `Atomics.wait(typedArray, index, value, timeout)`: Блокирует текущий поток, пока значение по указанному индексу в типизированном массиве не изменится или не истечет время ожидания.
• `Atomics.notify(typedArray, index, count)`: Разбудит указанное количество потоков, ожидающих значение по указанному индексу в типизированном массиве.

Вот пример использования `Atomics.add` для реализации потокобезопасного счетчика:

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

function incrementCounter() {
  for (let i = 0; i < 100000; i++) {
    Atomics.add(counter, 0, 1);
  }
}

const worker1 = new Worker('worker.js');
const worker2 = new Worker('worker.js');

worker1.postMessage('start');
worker2.postMessage('start');

worker1.onmessage = function(event) {
  console.log('Worker 1 finished');
};

worker2.onmessage = function(event) {
  console.log('Worker 2 finished');
  console.log('Final counter value:', Atomics.load(counter, 0));
};

// worker.js
self.onmessage = function(event) {
  if (event.data === 'start') {
    incrementCounter();
    self.postMessage('done');
  }
};

            

              
                Copy
              
            
          

В этом примере `counter` хранится в `SharedArrayBuffer`, а `Atomics.add` используется для атомарного увеличения счетчика. Это гарантирует, что конечное значение `counter` всегда будет 200000, даже если несколько потоков увеличивают его одновременно.

Блокировки и семафоры

Блокировки и семафоры — это примитивы синхронизации, которые можно использовать для управления доступом к общим ресурсам. Блокировка (также известная как мьютекс) позволяет только одному потоку обращаться к общему ресурсу одновременно, в то время как семафор позволяет ограниченному числу потоков обращаться к общему ресурсу одновременно.

Реализация блокировок с помощью Atomics

Блокировки можно реализовать с помощью операций `Atomics.compareExchange` и `Atomics.wait`/`Atomics.notify`. Вот пример простой реализации блокировки:

            class Lock {
  constructor() {
    this.sab = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
    this.lock = new Int32Array(this.sab);
    this.UNLOCKED = 0;
    this.LOCKED = 1;
  }

  lockAcquire() {
    while (Atomics.compareExchange(this.lock, 0, this.UNLOCKED, this.LOCKED) !== this.UNLOCKED) {
      Atomics.wait(this.lock, 0, this.LOCKED, Number.POSITIVE_INFINITY); // Wait until unlocked
    }
  }

  lockRelease() {
    Atomics.store(this.lock, 0, this.UNLOCKED);
    Atomics.notify(this.lock, 0, 1); // Wake up one waiting thread
  }
}

// Usage
const lock = new Lock();

function criticalSection() {
  lock.lockAcquire();
  try {
    // Access shared resources safely here
    console.log('Critical section entered');
    // Simulate some work
    for (let i = 0; i < 1000; i++) {}
  } finally {
    lock.lockRelease();
    console.log('Critical section exited');
  }
}

const worker1 = new Worker('worker.js');
const worker2 = new Worker('worker.js');

worker1.postMessage({ action: 'start', lockSab: lock.sab });
worker2.postMessage({ action: 'start', lockSab: lock.sab });

// worker.js
let lock;

class Lock {
  constructor(sab) {
    this.sab = sab;
    this.lock = new Int32Array(this.sab);
    this.UNLOCKED = 0;
    this.LOCKED = 1;
  }

  lockAcquire() {
    while (Atomics.compareExchange(this.lock, 0, this.UNLOCKED, this.LOCKED) !== this.UNLOCKED) {
      Atomics.wait(this.lock, 0, this.LOCKED, Number.POSITIVE_INFINITY);
    }
  }

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

self.onmessage = function(event) {
  if (event.data.action === 'start') {
    lock = new Lock(event.data.lockSab);
    for (let i = 0; i < 5; i++) {
      criticalSection();
    }
  }

  function criticalSection() {
    lock.lockAcquire();
    try {
      console.log('Worker ' + self.name + ': Critical section entered');
    } finally {
      lock.lockRelease();
      console.log('Worker ' + self.name + ': Critical section exited');
    }
  }
};

            

              
                Copy
              
            
          

В этом примере показано, как использовать `Atomics` для реализации простой блокировки, которую можно использовать для защиты общих ресурсов от одновременного доступа. Метод `lockAcquire` пытается получить блокировку с помощью `Atomics.compareExchange`. Если блокировка уже удерживается, поток ожидает с помощью `Atomics.wait`, пока блокировка не будет освобождена. Метод `lockRelease` освобождает блокировку, устанавливая для значения блокировки значение `UNLOCKED` и уведомляя ожидающий поток с помощью `Atomics.notify`.

Семафоры

Семафор — это более общий примитив синхронизации, чем блокировка. Он поддерживает счетчик, который представляет количество доступных ресурсов. Потоки могут получить ресурс, уменьшив счетчик, и они могут освободить ресурс, увеличив счетчик. Семафоры можно использовать для управления одновременным доступом к ограниченному количеству общих ресурсов.

Неизменяемость

Неизменяемость — это парадигма программирования, которая подчеркивает создание объектов, которые нельзя изменять после их создания. Когда данные неизменяемы, нет риска возникновения состояний гонки, поскольку несколько потоков могут безопасно получать доступ к данным, не опасаясь повреждения. JavaScript поддерживает неизменяемость с помощью переменных `const` и неизменяемых структур данных.

Неизменяемые структуры данных

Библиотеки, такие как Immutable.js, предоставляют неизменяемые структуры данных, такие как Lists, Maps и Sets. Эти структуры данных разработаны для обеспечения эффективности и производительности, обеспечивая при этом, чтобы данные никогда не изменялись на месте. Вместо этого операции с неизменяемыми структурами данных возвращают новые экземпляры с обновленными данными.

            const { Map, List } = require('immutable');

let myMap = Map({ a: 1, b: 2, c: 3 });

// Modifying the map returns a new map
let updatedMap = myMap.set('b', 4);

console.log(myMap.toJS()); // { a: 1, b: 2, c: 3 }
console.log(updatedMap.toJS()); // { a: 1, b: 4, c: 3 }

let myList = List([1, 2, 3]);
let updatedList = myList.push(4);

console.log(myList.toJS()); // [ 1, 2, 3 ]
console.log(updatedList.toJS()); // [ 1, 2, 3, 4 ]

            

              
                Copy
              
            
          

Использование неизменяемых структур данных может значительно упростить управление параллелизмом, поскольку вам не нужно беспокоиться о синхронизации доступа к общим данным. Однако важно помнить, что создание новых неизменяемых объектов может привести к снижению производительности, особенно для больших структур данных. Поэтому важно сопоставить преимущества неизменяемости с потенциальными затратами на производительность.

Передача сообщений

Передача сообщений — это модель параллелизма, в которой потоки взаимодействуют, отправляя сообщения друг другу. Вместо совместного использования данных напрямую потоки обмениваются информацией через сообщения, которые обычно копируются или сериализуются. Это устраняет необходимость в общей памяти и примитивах синхронизации, что упрощает рассуждения о параллелизме и избежание состояний гонки. Web Workers в JavaScript используют передачу сообщений для связи между основным потоком и потоками worker.

Связь Web Worker

Как видно из предыдущих примеров, Web Workers взаимодействуют с основным потоком с помощью метода `postMessage` и обработчика событий `onmessage`. Этот механизм передачи сообщений обеспечивает чистый и безопасный способ обмена данными между потоками без рисков, связанных с общей памятью. Однако важно помнить, что передача сообщений может привести к задержке и накладным расходам, поскольку данные необходимо сериализовать и десериализовать при отправке между потоками.

Модель акторов

Модель акторов — это модель параллелизма, в которой вычисления выполняются акторами, которые являются независимыми сущностями, взаимодействующими друг с другом посредством асинхронной передачи сообщений. Каждый актер имеет свое собственное состояние и может изменять только свое собственное состояние в ответ на входящие сообщения. Эта изоляция состояния устраняет необходимость в блокировках и других примитивах синхронизации, что упрощает создание параллельных и распределенных систем.

Библиотеки акторов

Хотя в JavaScript нет встроенной поддержки модели акторов, несколько библиотек реализуют этот шаблон. Эти библиотеки предоставляют фреймворк для создания и управления акторами, отправки сообщений между акторами и обработки асинхронных событий. Модель акторов может быть мощным инструментом для создания высокопараллельных и масштабируемых приложений, но она также требует иного подхода к проектированию программ.

Рекомендации по безопасности потоков в JavaScript

Создание потокобезопасных JavaScript-приложений требует тщательного планирования и внимания к деталям. Вот несколько рекомендаций, которым следует следовать:

• Минимизируйте общее состояние: чем меньше общего состояния, тем меньше риск возникновения состояний гонки. Старайтесь инкапсулировать состояние в отдельных потоках или акторах и взаимодействовать через передачу сообщений.
• Используйте атомарные операции, когда это возможно: когда общего состояния не избежать, используйте атомарные операции, чтобы обеспечить безопасное изменение данных.
• Рассмотрите возможность неизменяемости: неизменяемость может полностью устранить необходимость в примитивах синхронизации, что упрощает рассуждения о параллелизме.
• Используйте блокировки и семафоры экономно: блокировки и семафоры могут привести к снижению производительности и усложнению кода. Используйте их только при необходимости и убедитесь, что они используются правильно, чтобы избежать взаимных блокировок.
• Тщательно тестируйте: тщательно протестируйте свой параллельный код, чтобы выявить и исправить состояния гонки и другие ошибки, связанные с параллелизмом. Используйте такие инструменты, как тесты на устойчивость к параллелизму, чтобы имитировать сценарии высокой нагрузки и выявить потенциальные проблемы.
• Соблюдайте стандарты кодирования: придерживайтесь стандартов кодирования и лучших практик, чтобы улучшить читаемость и удобство сопровождения вашего параллельного кода.
• Используйте линтеры и инструменты статического анализа: используйте линтеры и инструменты статического анализа, чтобы выявлять потенциальные проблемы параллелизма на ранних этапах процесса разработки.

Реальные примеры

Безопасность потоков имеет решающее значение в различных реальных JavaScript-приложениях:

• Веб-серверы: веб-серверы Node.js обрабатывают несколько одновременных запросов. Обеспечение безопасности потоков имеет решающее значение для поддержания целостности данных и предотвращения сбоев. Например, если сервер управляет данными пользовательского сеанса, одновременный доступ к хранилищу сеансов должен быть тщательно синхронизирован.
• Приложения реального времени: такие приложения, как чат-серверы и онлайн-игры, требуют низкой задержки и высокой пропускной способности. Безопасность потоков необходима для обработки одновременных подключений и обновления состояния игры.
• Обработка данных: приложения, которые выполняют обработку данных, такие как редактирование изображений или кодирование видео, могут выиграть от параллелизма. Безопасность потоков необходима для обеспечения правильной обработки данных и согласованности результатов.
• Научные вычисления: научные приложения часто включают сложные вычисления, которые можно распараллелить с помощью Web Workers. Безопасность потоков имеет решающее значение для обеспечения точности результатов этих вычислений.
• Финансовые системы: финансовые приложения требуют высокой точности и надежности. Безопасность потоков необходима для предотвращения повреждения данных и обеспечения правильной обработки транзакций. Например, рассмотрим платформу для торговли акциями, где несколько пользователей одновременно размещают заказы.

Заключение

Безопасность потоков — важный аспект создания надежных и устойчивых JavaScript-приложений. Хотя однопоточная природа JavaScript упрощает многие проблемы параллелизма, внедрение Web Workers и асинхронного программирования требует пристального внимания к синхронизации и целостности данных. Понимая проблемы безопасности потоков и используя соответствующие модели параллелизма и структуры данных, разработчики могут создавать высокопараллельные и масштабируемые приложения, устойчивые к состояниям гонки и повреждению данных. Использование неизменяемости, использование атомарных операций и тщательное управление общим состоянием — ключевые стратегии для освоения безопасности потоков в JavaScript.

По мере того, как JavaScript продолжает развиваться и охватывать все больше функций параллелизма, важность безопасности потоков будет только возрастать. Оставаясь в курсе последних методов и лучших практик, разработчики могут гарантировать, что их приложения останутся надежными, устойчивыми и производительными перед лицом растущей сложности.