M

MLOG

Русский

Откройте настоящую многопоточность в JavaScript. Это подробное руководство охватывает SharedArrayBuffer, Atomics, Web Workers и требования безопасности для высокопроизводительных веб-приложений.

JavaScript SharedArrayBuffer: Глубокое погружение в параллельное программирование в вебе

Десятилетиями однопоточная природа JavaScript была одновременно источником его простоты и серьезным узким местом в производительности. Модель цикла событий прекрасно работает для большинства задач, связанных с пользовательским интерфейсом, но она сталкивается с трудностями при выполнении ресурсоемких вычислений. Длительные вычисления могут заморозить браузер, создавая неприятный пользовательский опыт. Хотя Web Workers предложили частичное решение, позволяя скриптам работать в фоновом режиме, у них было свое серьезное ограничение: неэффективная передача данных.

И тут появляется SharedArrayBuffer (SAB) — мощная функция, которая коренным образом меняет правила игры, вводя настоящую низкоуровневую общую память между потоками в вебе. В паре с объектом Atomics SAB открывает новую эру высокопроизводительных, параллельных приложений прямо в браузере. Однако с большой силой приходит большая ответственность — и сложность.

Это руководство проведет вас в глубокое погружение в мир параллельного программирования на JavaScript. Мы разберем, зачем это нужно, как работают SharedArrayBuffer и Atomics, какие критические аспекты безопасности необходимо учитывать, и предоставим практические примеры для начала работы.

Старый мир: однопоточная модель JavaScript и ее ограничения

Прежде чем мы сможем оценить решение, мы должны полностью понять проблему. Выполнение JavaScript в браузере традиционно происходит в одном потоке, часто называемом «главным потоком» или «потоком пользовательского интерфейса».

Цикл событий

Главный поток отвечает за все: выполнение вашего JavaScript-кода, отрисовку страницы, реакцию на взаимодействие с пользователем (клики, прокрутка) и запуск CSS-анимаций. Он управляет этими задачами с помощью цикла событий, который непрерывно обрабатывает очередь сообщений (задач). Если задача выполняется долго, она блокирует всю очередь. Ничего другого произойти не может — пользовательский интерфейс зависает, анимации прерываются, и страница перестает отвечать.

Web Workers: Шаг в правильном направлении

Web Workers были введены для смягчения этой проблемы. Web Worker — это, по сути, скрипт, работающий в отдельном фоновом потоке. Вы можете перенести тяжелые вычисления в worker, освободив главный поток для обработки пользовательского интерфейса.

Общение между главным потоком и worker'ом происходит через API postMessage(). Когда вы отправляете данные, они обрабатываются с помощью алгоритма структурного клонирования. Это означает, что данные сериализуются, копируются, а затем десериализуются в контексте worker'а. Хотя этот процесс эффективен, у него есть существенные недостатки при работе с большими наборами данных:

Представьте себе видеоредактор в браузере. Отправка целого видеокадра (который может занимать несколько мегабайт) туда и обратно в worker для обработки 60 раз в секунду была бы непомерно дорогой. Именно эту проблему и был призван решить SharedArrayBuffer.

Революционное изменение: Встречайте SharedArrayBuffer

SharedArrayBuffer — это буфер необработанных двоичных данных фиксированной длины, похожий на ArrayBuffer. Критическое отличие заключается в том, что SharedArrayBuffer может быть разделен между несколькими потоками (например, главным потоком и одним или несколькими Web Workers). Когда вы «отправляете» SharedArrayBuffer с помощью postMessage(), вы не отправляете копию; вы отправляете ссылку на один и тот же блок памяти.

Это означает, что любые изменения, внесенные в данные буфера одним потоком, мгновенно видны всем другим потокам, имеющим на него ссылку. Это устраняет дорогостоящий шаг копирования и сериализации, обеспечивая практически мгновенный обмен данными.

Представьте это так:

Опасность общей памяти: Состояния гонки

Мгновенный доступ к общей памяти — это мощно, но это также вводит классическую проблему из мира параллельного программирования: состояния гонки (race conditions).

Состояние гонки возникает, когда несколько потоков пытаются одновременно получить доступ и изменить одни и те же общие данные, и конечный результат зависит от непредсказуемого порядка их выполнения. Рассмотрим простой счетчик, хранящийся в SharedArrayBuffer. И главный поток, и worker хотят его увеличить.

  1. Поток А читает текущее значение, равное 5.
  2. Прежде чем Поток А сможет записать новое значение, операционная система приостанавливает его и переключается на Поток Б.
  3. Поток Б читает текущее значение, которое все еще равно 5.
  4. Поток Б вычисляет новое значение (6) и записывает его обратно в память.
  5. Система переключается обратно на Поток А. Он не знает, что Поток Б что-то сделал. Он возобновляет работу с того места, где остановился, вычисляя свое новое значение (5 + 1 = 6) и записывая 6 обратно в память.

Несмотря на то, что счетчик был увеличен дважды, конечное значение равно 6, а не 7. Операции не были атомарными — их можно было прервать, что привело к потере данных. Именно поэтому вы не можете использовать SharedArrayBuffer без его ключевого партнера: объекта Atomics.

Хранитель общей памяти: Объект Atomics

Объект Atomics предоставляет набор статических методов для выполнения атомарных операций над объектами SharedArrayBuffer. Атомарная операция гарантированно выполняется целиком, не прерываясь никакой другой операцией. Она либо происходит полностью, либо не происходит вообще.

Использование Atomics предотвращает состояния гонки, обеспечивая безопасное выполнение операций чтения-изменения-записи в общей памяти.

Ключевые методы Atomics

Давайте рассмотрим некоторые из наиболее важных методов, предоставляемых Atomics.

Синхронизация: За пределами простых операций

Иногда нужно больше, чем просто безопасное чтение и запись. Нужно, чтобы потоки координировали свои действия и ждали друг друга. Распространенным антипаттерном является «активное ожидание» (busy-waiting), когда поток находится в цикле, постоянно проверяя ячейку памяти на предмет изменений. Это впустую тратит циклы процессора и разряжает батарею.

Atomics предоставляет гораздо более эффективное решение с помощью wait() и notify().

Собираем все вместе: Практическое руководство

Теперь, когда мы понимаем теорию, давайте пройдемся по шагам реализации решения с использованием SharedArrayBuffer.

Шаг 1: Требование безопасности - Изоляция между источниками (Cross-Origin Isolation)

Это самый частый камень преткновения для разработчиков. По соображениям безопасности SharedArrayBuffer доступен только на страницах, находящихся в состоянии изоляции между источниками. Это мера безопасности для смягчения уязвимостей спекулятивного выполнения, таких как Spectre, которые потенциально могут использовать таймеры высокого разрешения (стали возможны благодаря общей памяти) для утечки данных между источниками.

Чтобы включить изоляцию между источниками, вы должны настроить ваш веб-сервер для отправки двух специальных HTTP-заголовков для вашего основного документа:


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

Это может быть сложно настроить, особенно если вы полагаетесь на сторонние скрипты или ресурсы, которые не предоставляют необходимые заголовки. После настройки сервера вы можете проверить, изолирована ли ваша страница, проверив свойство self.crossOriginIsolated в консоли браузера. Оно должно быть true.

Шаг 2: Создание и совместное использование буфера

В вашем основном скрипте вы создаете SharedArrayBuffer и «представление» (view) для него с помощью TypedArray, например Int32Array.

main.js:


// Сначала проверяем изоляцию между источниками!
if (!self.crossOriginIsolated) {
  console.error("Эта страница не изолирована между источниками. SharedArrayBuffer будет недоступен.");
} else {
  // Создаем общий буфер для одного 32-битного целого числа.
  const buffer = new SharedArrayBuffer(4);

  // Создаем представление (view) для буфера. Все атомарные операции выполняются через него.
  const int32Array = new Int32Array(buffer);

  // Инициализируем значение по индексу 0.
  int32Array[0] = 0;

  // Создаем новый worker.
  const worker = new Worker('worker.js');

  // Отправляем ОБЩИЙ буфер в worker. Это передача ссылки, а не копирование.
  worker.postMessage({ buffer });

  // Прослушиваем сообщения от worker.
  worker.onmessage = (event) => {
    console.log(`Worker сообщил о завершении. Конечное значение: ${Atomics.load(int32Array, 0)}`);
  };
}

Шаг 3: Выполнение атомарных операций в Worker'е

Worker получает буфер и теперь может выполнять над ним атомарные операции.

worker.js:


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

  console.log("Worker получил общий буфер.");

  // Давайте выполним несколько атомарных операций.
  for (let i = 0; i < 1000000; i++) {
    // Безопасно увеличиваем общее значение.
    Atomics.add(int32Array, 0, 1);
  }

  console.log("Worker завершил инкрементирование.");

  // Сообщаем главному потоку, что мы закончили.
  self.postMessage({ done: true });
};

Шаг 4: Более сложный пример - Параллельное суммирование с синхронизацией

Давайте решим более реалистичную задачу: суммирование очень большого массива чисел с использованием нескольких worker'ов. Мы будем использовать Atomics.wait() и Atomics.notify() для эффективной синхронизации.

Наш общий буфер будет состоять из трех частей:

main.js:


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

  // [статус, завершившие_worker'ы, результат]
  // Мы используем два 32-битных целых числа для результата, чтобы избежать переполнения при больших суммах, но здесь для простоты одно.
  const sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(4 * 4); // 4 целых числа
  const sharedArray = new Int32Array(sharedBuffer);

  // Генерируем случайные данные для обработки
  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);
    
    // Создаем неразделяемое представление для фрагмента данных worker'а
    const dataChunk = data.subarray(start, end);

    worker.postMessage({ 
      sharedBuffer,
      dataChunk // Это копируется
    });
  }

  console.log('Главный поток теперь ожидает завершения worker\'ов...');

  // Ожидаем, пока флаг статуса по индексу 0 не станет равным 1
  // Это намного лучше, чем цикл while!
  Atomics.wait(sharedArray, 0, 0); // Ждать, если sharedArray[0] равен 0

  console.log('Главный поток был разбужен!');
  const finalSum = Atomics.load(sharedArray, 2);
  console.log(`Конечная параллельная сумма: ${finalSum}`);

} else {
  console.error('Страница не изолирована между источниками.');
}

sum_worker.js:


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

  // Вычисляем сумму для фрагмента данных этого worker'а
  let localSum = 0;
  for (let i = 0; i < dataChunk.length; i++) {
    localSum += dataChunk[i];
  }

  // Атомарно добавляем локальную сумму к общей сумме
  Atomics.add(sharedArray, 2, localSum);

  // Атомарно увеличиваем счетчик 'завершивших worker'ов'
  const finishedCount = Atomics.add(sharedArray, 1, 1) + 1;

  // Если это последний worker, который завершает работу...
  const NUM_WORKERS = 4; // В реальном приложении это значение должно передаваться
  if (finishedCount === NUM_WORKERS) {
    console.log('Последний worker завершил работу. Уведомляем главный поток.');

    // 1. Устанавливаем флаг статуса в 1 (завершено)
    Atomics.store(sharedArray, 0, 1);

    // 2. Уведомляем главный поток, который ожидает по индексу 0
    Atomics.notify(sharedArray, 0, 1);
  }
};

Реальные сценарии использования и приложения

Где эта мощная, но сложная технология действительно имеет значение? Она превосходна в приложениях, требующих тяжелых, распараллеливаемых вычислений над большими наборами данных.

Проблемы и заключительные соображения

Хотя SharedArrayBuffer является преобразующей технологией, это не панацея. Это низкоуровневый инструмент, требующий осторожного обращения.

  1. Сложность: Параллельное программирование известно своей сложностью. Отладка состояний гонки и взаимных блокировок (deadlocks) может быть невероятно трудной. Вы должны по-другому думать об управлении состоянием вашего приложения.
  2. Взаимные блокировки (Deadlocks): Взаимная блокировка возникает, когда два или более потока заблокированы навсегда, каждый ожидая, пока другой освободит ресурс. Это может произойти, если вы неправильно реализуете сложные механизмы блокировки.
  3. Накладные расходы на безопасность: Требование изоляции между источниками является серьезным препятствием. Оно может нарушить интеграцию со сторонними сервисами, рекламой и платежными шлюзами, если они не поддерживают необходимые заголовки CORS/CORP.
  4. Не для каждой проблемы: Для простых фоновых задач или операций ввода-вывода традиционная модель Web Worker с postMessage() часто проще и достаточна. Используйте SharedArrayBuffer только тогда, когда у вас есть явное, зависящее от процессора узкое место, связанное с большими объемами данных.

Заключение

SharedArrayBuffer в сочетании с Atomics и Web Workers представляет собой смену парадигмы для веб-разработки. Он разрушает границы однопоточной модели, приглашая в браузер новый класс мощных, производительных и сложных приложений. Он ставит веб-платформу в более равные условия с разработкой нативных приложений для задач с интенсивными вычислениями.

Путь в параллельный JavaScript сложен и требует строгого подхода к управлению состоянием, синхронизации и безопасности. Но для разработчиков, стремящихся расширить границы возможного в вебе — от синтеза звука в реальном времени до сложного 3D-рендеринга и научных вычислений — овладение SharedArrayBuffer больше не просто опция; это необходимый навык для создания веб-приложений следующего поколения.