Optimering av JavaScript-motorer: Dolda klasser och inline-caching

Den dynamiska naturen hos JavaScript erbjuder flexibilitet och enkel utveckling, men den innebär också utmaningar för prestandaoptimering. Moderna JavaScript-motorer, som Googles V8 (används i Chrome och Node.js), Mozillas SpiderMonkey (används i Firefox) och Apples JavaScriptCore (används i Safari), använder sofistikerade tekniker för att överbrygga klyftan mellan språkets inneboende dynamik och behovet av hastighet. Två nyckelkoncept i detta optimeringslandskap är dolda klasser och inline-caching.

Att förstå JavaScripts dynamiska natur

Till skillnad från statiskt typade språk som Java eller C++ kräver JavaScript inte att du deklarerar typen för en variabel. Detta möjliggör mer koncis kod och snabb prototypframtagning. Men det innebär också att JavaScript-motorn måste härleda typen för en variabel vid körning. Denna typinferens vid körning kan vara beräkningsmässigt kostsam, särskilt när det handlar om objekt och deras egenskaper.

Till exempel:

            let obj = {};
obj.x = 10;
obj.y = 20;
obj.z = 30;
            

              
                Copy
              
            
          

I detta enkla kodexempel är objektet obj initialt tomt. När vi lägger till egenskaperna x, y och z uppdaterar motorn dynamiskt objektets interna representation. Utan optimeringstekniker skulle varje åtkomst till en egenskap kräva en fullständig sökning, vilket saktar ner exekveringen.

Dolda klasser: Struktur och övergångar

Vad är dolda klasser?

För att mildra prestandakostnaden för dynamisk åtkomst till egenskaper använder JavaScript-motorer dolda klasser (även kända som shapes eller maps). En dold klass beskriver strukturen hos ett objekt – typerna och förskjutningarna för dess egenskaper. Istället för att utföra en långsam sökning i en ordlista för varje egenskap kan motorn använda den dolda klassen för att snabbt bestämma egenskapens minnesplats.

Betrakta detta exempel:

            function Point(x, y) {
 this.x = x;
 this.y = y;
}

let p1 = new Point(1, 2);
let p2 = new Point(3, 4);
            

              
                Copy
              
            
          

När det första Point-objektet (p1) skapas, skapar JavaScript-motorn en dold klass som beskriver strukturen för Point-objekt med egenskaperna x och y. Efterföljande Point-objekt (som p2) som skapas med samma struktur kommer att dela samma dolda klass. Detta gör att motorn kan komma åt egenskaperna hos dessa objekt med hjälp av den optimerade dolda klassens struktur.

Övergångar mellan dolda klasser

Den verkliga magin med dolda klasser ligger i hur de hanterar ändringar i ett objekts struktur. När en ny egenskap läggs till i ett objekt, eller typen av en befintlig egenskap ändras, övergår objektet till en ny dold klass. Denna övergångsprocess är avgörande för att bibehålla prestandan.

Betrakta följande scenario:

            let obj = {};
obj.x = 10; // Övergång till dold klass med egenskapen x
obj.y = 20; // Övergång till dold klass med egenskaperna x och y
obj.z = 30; // Övergång till dold klass med egenskaperna x, y och z
            

              
                Copy
              
            
          

Varje rad som lägger till en ny egenskap utlöser en övergång till en ny dold klass. Motorn försöker optimera dessa övergångar genom att skapa ett övergångsträd. När en egenskap läggs till i samma ordning för flera objekt kan dessa objekt dela samma dolda klass och övergångsväg, vilket leder till betydande prestandavinster. Om objektstrukturen ändras ofta och oförutsägbart kan detta leda till fragmentering av dolda klasser, vilket försämrar prestandan.

Praktiska konsekvenser och optimeringsstrategier för dolda klasser

• Initiera alla objektegenskaper i konstruktorn (eller objektlitteralen). Detta undviker onödiga övergångar mellan dolda klasser. Till exempel är `Point`-exemplet ovan väl optimerat.
• Lägg till egenskaper i samma ordning för alla objekt av samma typ. Konsekvent ordning på egenskaperna gör att objekt kan dela samma dolda klasser och övergångsvägar.
• Undvik att radera objektegenskaper. Att radera egenskaper kan ogiltigförklara den dolda klassen och tvinga motorn att återgå till långsammare sökmetoder. Om du behöver indikera att en egenskap inte är giltig, överväg att istället sätta den till null eller undefined.
• Undvik att lägga till egenskaper efter att objektet har konstruerats (när det är möjligt). Detta är särskilt viktigt i prestandakritiska delar av din kod.
• Överväg att använda klasser (ES6 och senare). Klasser uppmuntrar generellt till mer strukturerat skapande av objekt, vilket kan hjälpa motorn att optimera dolda klasser mer effektivt.

Exempel: Optimering av objektskapande

Dåligt:

            function createObject() {
 let obj = {};
 if (Math.random() > 0.5) {
 obj.x = 10;
 }
 obj.y = 20;
 return obj;
}

for (let i = 0; i < 1000; i++) {
 createObject();
}
            

              
                Copy
              
            
          

I detta fall kommer vissa objekt att ha egenskapen 'x' och andra inte. Detta leder till många olika dolda klasser, vilket orsakar fragmentering.

Bra:

            function createObject() {
 let obj = { x: undefined, y: 20 };
 if (Math.random() > 0.5) {
 obj.x = 10;
 } 
 return obj;
}

for (let i = 0; i < 1000; i++) {
 createObject();
}
            

              
                Copy
              
            
          

Här initieras alla objekt med både egenskaperna 'x' och 'y'. Egenskapen 'x' är initialt odefinierad, men strukturen är konsekvent. Detta minskar drastiskt övergångar mellan dolda klasser och förbättrar prestandan.

Inline-caching: Optimering av åtkomst till egenskaper

Vad är inline-caching?

Inline-caching är en teknik som används av JavaScript-motorer för att snabba upp upprepade åtkomster till egenskaper. Motorn cachar resultaten av egenskapsökningar direkt i själva koden (därav "inline"). Detta gör att efterföljande åtkomster till samma egenskap kan kringgå den långsammare sökprocessen och hämta värdet direkt från cachen.

När en egenskap nås för första gången utför motorn en fullständig sökning, identifierar egenskapens plats i minnet och lagrar denna information i inline-cachen. Efterföljande åtkomster till samma egenskap kontrollerar cachen först. Om cachen innehåller giltig information kan motorn hämta värdet direkt från minnet och undvika kostnaden för en ny fullständig sökning.

Inline-caching är särskilt effektivt vid åtkomst till egenskaper inuti loopar eller ofta exekverade funktioner.

Hur inline-caching fungerar

Inline-caching utnyttjar stabiliteten hos dolda klasser. När en egenskap nås cachar motorn inte bara egenskapens minnesplats utan verifierar också att objektets dolda klass inte har ändrats. Om den dolda klassen fortfarande är giltig används den cachade informationen. Om den dolda klassen har ändrats (på grund av att en egenskap har lagts till, tagits bort eller dess typ har ändrats), ogiltigförklaras cachen och en ny sökning utförs.

Denna process kan förenklas till följande steg:

1. Åtkomst till en egenskap försöks (t.ex. obj.x).
2. Motorn kontrollerar om det finns en inline-cache för denna egenskap på den aktuella platsen i koden.
3. Om en cache existerar kontrollerar motorn om objektets nuvarande dolda klass matchar den dolda klassen som lagrats i cachen.
4. Om de dolda klasserna matchar används den cachade minnesförskjutningen för att direkt hämta egenskapens värde.
5. Om ingen cache existerar eller de dolda klasserna inte matchar utförs en fullständig sökning efter egenskapen. Resultaten (minnesförskjutning och dold klass) lagras sedan i inline-cachen för framtida användning.

Optimeringsstrategier för inline-caching

• Behåll stabila objektformer (genom att använda dolda klasser effektivt). Inline-cacher är mest effektiva när den dolda klassen för det objekt som nås förblir konstant. Att följa optimeringsstrategierna för dolda klasser ovan (konsekvent ordning på egenskaper, undvika radering av egenskaper, etc.) är avgörande för att maximera nyttan av inline-caching.
• Undvik polymorfa funktioner. En polymorf funktion är en som opererar på objekt med olika former (dvs. olika dolda klasser). Polymorfa funktioner kan leda till cache-missar och reducerad prestanda.
• Föredra monomorfa funktioner. En monomorf funktion opererar alltid på objekt med samma form. Detta gör att motorn effektivt kan utnyttja inline-caching och uppnå optimal prestanda.

Exempel: Polymorfism vs. Monomorfism

Polymorf (Dåligt):

            function logProperty(obj, propertyName) {
 console.log(obj[propertyName]);
}

let obj1 = { x: 10, y: 20 };
let obj2 = { a: "hello", b: "world" };

logProperty(obj1, "x");
logProperty(obj2, "a");
            

              
                Copy
              
            
          

I detta exempel anropas logProperty med två objekt som har olika former (olika egenskapsnamn). Detta gör det svårt för motorn att optimera åtkomsten till egenskapen med hjälp av inline-caching.

Monomorf (Bra):

            function logX(obj) {
 console.log(obj.x);
}

let obj1 = { x: 10, y: 20 };
let obj2 = { x: 30, z: 40 };

logX(obj1);
logX(obj2);
            

              
                Copy
              
            
          

Här är `logX` utformad för att specifikt komma åt egenskapen `x`. Även om objekten `obj1` och `obj2` har andra egenskaper fokuserar funktionen endast på egenskapen `x`. Detta gör att motorn effektivt kan cacha åtkomsten till egenskapen `obj.x`.

Verkliga exempel och internationella överväganden

Principerna för dolda klasser och inline-caching gäller universellt, oavsett applikation eller geografisk plats. Effekten av dessa optimeringar kan dock variera beroende på komplexiteten i JavaScript-koden och målplattformen. Betrakta följande scenarier:

• E-handelswebbplatser: Webbplatser som hanterar stora mängder data (produktkataloger, användarprofiler, varukorgar) kan dra stor nytta av optimerat objektskapande och åtkomst till egenskaper. Föreställ dig en online-återförsäljare med en global kundbas. Effektiv JavaScript-kod är avgörande för att ge en smidig och responsiv användarupplevelse, oavsett användarens plats eller enhet. Att snabbt rendera produktdetaljer med bilder, beskrivningar och priser kräver till exempel väl optimerad kod för att JavaScript-motorn ska undvika prestandaflaskhalsar.
• Enkelsidiga applikationer (SPA): SPA:er som förlitar sig mycket på JavaScript för att rendera dynamiskt innehåll och hantera användarinteraktioner är särskilt känsliga för prestandaproblem. Globala företag använder SPA:er för interna instrumentpaneler och kundriktade applikationer. Optimering av JavaScript-kod säkerställer att dessa applikationer körs smidigt och effektivt, oavsett användarens nätverksanslutning eller enhetens kapacitet.
• Mobilapplikationer: Mobila enheter har ofta begränsad processorkraft och minne jämfört med stationära datorer. Att optimera JavaScript-kod är avgörande för att säkerställa att webbapplikationer och hybridappar presterar bra på ett brett utbud av mobila enheter, inklusive äldre modeller och enheter med begränsade resurser. Tänk på tillväxtmarknader där äldre, mindre kraftfulla enheter är vanligare.
• Finansiella applikationer: Applikationer som utför komplexa beräkningar eller hanterar känslig data kräver hög prestanda och säkerhet. Optimering av JavaScript-kod kan bidra till att säkerställa att dessa applikationer körs effektivt och säkert, vilket minimerar risken för prestandaflaskhalsar eller säkerhetssårbarheter. Realtidsaktiekurser eller handelsplattformar kräver omedelbar respons.

Dessa exempel belyser vikten av att förstå optimeringstekniker för JavaScript-motorer för att bygga högpresterande applikationer som möter behoven hos en global publik. Oavsett bransch eller geografisk plats kan optimering av JavaScript-kod leda till betydande förbättringar i användarupplevelse, resursutnyttjande och övergripande applikationsprestanda.

Verktyg för att analysera JavaScript-prestanda

Flera verktyg kan hjälpa dig att analysera prestandan i din JavaScript-kod och identifiera områden för optimering:

• Chrome DevTools: Chrome DevTools erbjuder en omfattande uppsättning verktyg för att profilera JavaScript-kod, analysera minnesanvändning och identifiera prestandaflaskhalsar. Fliken "Performance" låter dig spela in en tidslinje för din applikations exekvering och visualisera tiden som spenderas i olika funktioner.
• Firefox Developer Tools: I likhet med Chrome DevTools erbjuder Firefox Developer Tools en rad verktyg för att felsöka och profilera JavaScript-kod. Fliken "Profiler" låter dig spela in en prestandaprofil och identifiera de funktioner som förbrukar mest tid.
• Node.js Profiler: Node.js har inbyggda profileringsmöjligheter som låter dig analysera prestandan i din server-side JavaScript-kod. Flaggan --prof kan användas för att generera en prestandaprofil som kan analyseras med verktyg som node-inspector eller v8-profiler.
• Lighthouse: Lighthouse är ett open source-verktyg som granskar prestanda, tillgänglighet, PWA-kapabiliteter och SEO för webbsidor. Det ger detaljerade rapporter med rekommendationer för att förbättra den övergripande kvaliteten på din webbplats.

Genom att använda dessa verktyg kan du få värdefulla insikter i prestandaegenskaperna hos din JavaScript-kod och identifiera områden där optimeringsinsatser kan ha störst inverkan.

Slutsats

Att förstå dolda klasser och inline-caching är avgörande för att skriva högpresterande JavaScript-kod. Genom att följa optimeringsstrategierna som beskrivs i denna artikel kan du avsevärt förbättra effektiviteten i din kod och leverera en bättre användarupplevelse till din globala publik. Kom ihåg att fokusera på att skapa stabila objektformer, undvika polymorfa funktioner och använda tillgängliga profileringsverktyg för att identifiera och åtgärda prestandaflaskhalsar. Även om JavaScript-motorer ständigt utvecklas med nyare optimeringstekniker, förblir principerna för dolda klasser och inline-caching grundläggande för att skriva snabba och effektiva JavaScript-applikationer.