JavaScript Async Iterator-hjälpare: Bemästra buffring av asynkrona strömmar

Asynkron programmering är en hörnsten i modern JavaScript-utveckling. Hantering av dataströmmar, bearbetning av stora filer och hantering av realtidsuppdateringar bygger alla på effektiva asynkrona operationer. Asynkrona iteratorer, som introducerades i ES2018, utgör en kraftfull mekanism för att hantera asynkrona datasekvenser. Ibland behöver du dock mer kontroll över hur du bearbetar dessa strömmar. Det är här strömbuffring, ofta underlättad av anpassade Async Iterator-hjälpare, blir ovärderlig.

Vad är asynkrona iteratorer och asynkrona generatorer?

Innan vi dyker ner i buffring, låt oss kort sammanfatta asynkrona iteratorer och asynkrona generatorer:

• Asynkrona iteratorer: Ett objekt som följer Async Iterator-protokollet, vilket definierar en next()-metod som returnerar ett löfte (promise) som löses till ett IteratorResult-objekt ({ value: any, done: boolean }).
• Asynkrona generatorer: Funktioner deklarerade med syntaxen async function*. De implementerar automatiskt Async Iterator-protokollet och låter dig `yield`:a asynkrona värden.

Här är ett enkelt exempel på en asynkron generator:

            
async function* generateNumbers(count) {
  for (let i = 0; i < count; i++) {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500)); // Simulera asynkron operation
    yield i;
  }
}

(async () => {
  for await (const number of generateNumbers(5)) {
    console.log(number);
  }
})();

            

              
                Copy
              
            
          

Denna kod genererar siffror från 0 till 4, med en 500ms fördröjning mellan varje siffra. for await...of-loopen konsumerar den asynkrona strömmen.

Behovet av strömbuffring

Medan asynkrona iteratorer erbjuder ett sätt att konsumera asynkrona data, har de inte inbyggda buffringsmöjligheter. Buffring blir avgörande i flera olika scenarier:

• Rate Limiting (hastighetsbegränsning): Föreställ dig att hämta data från ett externt API med hastighetsbegränsningar. Buffring låter dig samla ihop förfrågningar och skicka dem i batcher, vilket respekterar API:ets begränsningar. Till exempel kan ett API för sociala medier begränsa antalet förfrågningar om användarprofiler per minut.
• Datatransformation: Du kan behöva samla ett visst antal objekt innan du utför en komplex transformation. Till exempel kräver bearbetning av sensordata analys av ett fönster av värden för att identifiera mönster.
• Felhantering: Buffring gör att du kan försöka igen med misslyckade operationer mer effektivt. Om en nätverksförfrågan misslyckas kan du köa om de buffrade datan för ett senare försök.
• Prestandaoptimering: Att bearbeta data i större block kan ofta förbättra prestandan genom att minska omkostnaderna för enskilda operationer. Tänk på bildbehandling; att läsa och bearbeta större block kan vara effektivare än att bearbeta varje pixel individuellt.
• Aggregering av realtidsdata: I applikationer som hanterar realtidsdata (t.ex. aktiekurser, IoT-sensoravläsningar), möjliggör buffring att du kan aggregera data över tidsfönster för analys och visualisering.

Implementera asynkron strömbuffring

Det finns flera sätt att implementera asynkron strömbuffring i JavaScript. Vi kommer att utforska några vanliga metoder, inklusive att skapa en anpassad Async Iterator-hjälpare.

1. Anpassad Async Iterator-hjälpare

Denna metod innebär att skapa en återanvändbar funktion som omsluter en befintlig asynkron iterator och tillhandahåller buffringsfunktionalitet. Här är ett grundläggande exempel:

            
async function* bufferAsyncIterator(source, bufferSize) {
  let buffer = [];
  for await (const item of source) {
    buffer.push(item);
    if (buffer.length >= bufferSize) {
      yield buffer;
      buffer = [];
    }
  }
  if (buffer.length > 0) {
    yield buffer;
  }
}

// Exempel på användning
(async () => {
  const numbers = generateNumbers(15); // Förutsätter generateNumbers från ovan
  const bufferedNumbers = bufferAsyncIterator(numbers, 3);

  for await (const chunk of bufferedNumbers) {
    console.log("Chunk:", chunk);
  }
})();

            

              
                Copy
              
            
          

I detta exempel:

• bufferAsyncIterator tar en asynkron iterator (source) och en bufferSize som indata.
• Den itererar över source och samlar objekt i en buffer-array.
• När buffer når bufferSize, `yield`:ar den buffer som ett block och återställer buffer.
• Eventuella kvarvarande objekt i buffer efter att källan är uttömd `yield`:as som det sista blocket.

Förklaring av kritiska delar:

• async function* bufferAsyncIterator(source, bufferSize): Detta definierar en asynkron generatorfunktion med namnet `bufferAsyncIterator`. Den accepterar två argument: `source` (en asynkron iterator) och `bufferSize` (buffertens maximala storlek).
• let buffer = [];: Initierar en tom array för att hålla de buffrade objekten. Denna återställs varje gång ett block `yield`:as.
• for await (const item of source) { ... }: Denna `for...await...of`-loop är kärnan i buffringsprocessen. Den itererar över source-iteratorn och hämtar ett objekt i taget. Eftersom `source` är asynkron säkerställer `await`-nyckelordet att loopen väntar på att varje objekt ska lösas innan den fortsätter.
• buffer.push(item);: Varje item som hämtas från source läggs till i buffer-arrayen.
• if (buffer.length >= bufferSize) { ... }: Detta villkor kontrollerar om buffer har nått sin maximala bufferSize.
• yield buffer;: Om bufferten är full, `yield`:as hela buffer-arrayen som ett enda block. `yield`-nyckelordet pausar funktionens exekvering och returnerar buffer till konsumenten (for await...of-loopen i användningsexemplet). Avgörande är att `yield` inte avslutar funktionen; den minns sitt tillstånd och återupptar exekveringen där den slutade när nästa värde begärs.
• buffer = [];: Efter att ha `yield`:at bufferten återställs den till en tom array för att börja samla nästa block av objekt.
• if (buffer.length > 0) { yield buffer; }: När `for await...of`-loopen är klar (vilket betyder att `source` inte har fler objekt) kontrollerar detta villkor om det finns några kvarvarande objekt i buffer. Om så är fallet, `yield`:as dessa kvarvarande objekt som det sista blocket. Detta säkerställer att ingen data går förlorad.

2. Använda ett bibliotek (t.ex. RxJS)

Bibliotek som RxJS tillhandahåller kraftfulla operatorer för att arbeta med asynkrona strömmar, inklusive buffring. Även om RxJS introducerar mer komplexitet, erbjuder det en rikare uppsättning funktioner för strömmanipulation.

            
const { from, interval } = require('rxjs');
const { bufferCount } = require('rxjs/operators');

// Exempel med RxJS
(async () => {
  const numbers = from(generateNumbers(15));
  const bufferedNumbers = numbers.pipe(bufferCount(3));

  bufferedNumbers.subscribe(chunk => {
    console.log("Chunk:", chunk);
  });
})();

            

              
                Copy
              
            
          

I detta exempel:

• Vi använder from för att skapa en RxJS Observable från vår generateNumbers asynkrona iterator.
• Operatorn bufferCount(3) buffrar strömmen i block om 3.
• Metoden subscribe konsumerar den buffrade strömmen.

3. Implementera en tidsbaserad buffert

Ibland behöver du buffra data inte baserat på antalet objekt, utan baserat på ett tidsfönster. Så här kan du implementera en tidsbaserad buffert:

            
async function* timeBasedBufferAsyncIterator(source, timeWindowMs) {
  let buffer = [];
  let lastEmitTime = Date.now();

  for await (const item of source) {
    buffer.push(item);
    const currentTime = Date.now();
    if (currentTime - lastEmitTime >= timeWindowMs) {
      yield buffer;
      buffer = [];
      lastEmitTime = currentTime;
    }
  }

  if (buffer.length > 0) {
    yield buffer;
  }
}

// Exempel på användning:
(async () => {
  const numbers = generateNumbers(10);
  const timeBufferedNumbers = timeBasedBufferAsyncIterator(numbers, 1000); // Buffra i 1 sekund

  for await (const chunk of timeBufferedNumbers) {
    console.log("Time-based Chunk:", chunk);
  }
})();

            

              
                Copy
              
            
          

Detta exempel buffrar objekt tills ett specificerat tidsfönster (timeWindowMs) har passerat. Det är lämpligt för scenarier där du behöver bearbeta data i batcher som representerar en viss period (t.ex. aggregera sensoravläsningar varje minut).

Avancerade överväganden

1. Felhantering

Robust felhantering är avgörande när man hanterar asynkrona strömmar. Tänk på följande:

• Mekanismer för återförsök: Implementera logik för att försöka igen vid misslyckade operationer. Bufferten kan hålla data som behöver bearbetas på nytt efter ett fel. Bibliotek som `p-retry` kan vara till hjälp.
• Felpropagering: Se till att fel från källströmmen propageras korrekt till konsumenten. Använd try...catch-block inom din Async Iterator-hjälpare för att fånga undantag och kasta dem vidare eller signalera ett feltillstånd.
• Circuit Breaker-mönstret: Om fel kvarstår, överväg att implementera ett circuit breaker-mönster för att förhindra kaskadfel. Detta innebär att tillfälligt stoppa operationer för att låta systemet återhämta sig.

2. Mottryck (Backpressure)

Mottryck (backpressure) avser en konsuments förmåga att signalera till en producent att den är överbelastad och behöver sänka takten för dataemission. Asynkrona iteratorer ger i sig ett visst mottryck genom `await`-nyckelordet, som pausar producenten tills konsumenten har bearbetat det aktuella objektet. Men i scenarier med komplexa bearbetningskedjor kan du behöva mer explicita mottrycksmekanismer.

Överväg dessa strategier:

• Begränsade buffertar: Begränsa storleken på bufferten för att förhindra överdriven minnesanvändning. När bufferten är full kan producenten pausas eller data kan tappas (med lämplig felhantering).
• Signalering: Implementera en signaleringsmekanism där konsumenten explicit informerar producenten när den är redo att ta emot mer data. Detta kan uppnås med en kombination av Promises och event emitters.

3. Avbrytande (Cancellation)

Att tillåta konsumenter att avbryta asynkrona operationer är avgörande för att bygga responsiva applikationer. Du kan använda AbortController-API:et för att signalera avbrytande till din Async Iterator-hjälpare.

            
async function* cancellableBufferAsyncIterator(source, bufferSize, signal) {
  let buffer = [];
  for await (const item of source) {
    if (signal.aborted) {
      break; // Avsluta loopen om avbrytande begärs
    }
    buffer.push(item);
    if (buffer.length >= bufferSize) {
      yield buffer;
      buffer = [];
    }
  }
  if (buffer.length > 0 && !signal.aborted) {
    yield buffer;
  }
}

// Exempel på användning
(async () => {
  const controller = new AbortController();
  const { signal } = controller;
  const numbers = generateNumbers(15);
  const bufferedNumbers = cancellableBufferAsyncIterator(numbers, 3, signal);

  setTimeout(() => {
    controller.abort(); // Avbryt efter 2 sekunder
    console.log("Cancellation Requested");
  }, 2000);

  try {
    for await (const chunk of bufferedNumbers) {
      console.log("Chunk:", chunk);
    }
  } catch (error) {
    console.error("Error during iteration:", error);
  }
})();

            

              
                Copy
              
            
          

I detta exempel accepterar funktionen cancellableBufferAsyncIterator en AbortSignal. Den kontrollerar egenskapen signal.aborted i varje iteration och avslutar loopen om avbrytande begärs. Konsumenten kan sedan avbryta operationen med controller.abort().

Verkliga exempel och användningsfall

Låt oss utforska några konkreta exempel på hur asynkron strömbuffring kan tillämpas i olika scenarier:

• Loggbearbetning: Föreställ dig att du bearbetar en stor loggfil asynkront. Du kan buffra loggposter i block och sedan analysera varje block parallellt. Detta gör att du effektivt kan identifiera mönster, upptäcka avvikelser och extrahera relevant information från loggarna.
• Datainmatning från sensorer: I IoT-applikationer genererar sensorer kontinuerligt dataströmmar. Buffring låter dig aggregera sensoravläsningar över tidsfönster och sedan utföra analyser på den aggregerade datan. Till exempel kan du buffra temperaturavläsningar varje minut och sedan beräkna medeltemperaturen för den minuten.
• Bearbetning av finansiell data: Att bearbeta realtidsdata från aktiekurser kräver hantering av en stor volym uppdateringar. Buffring låter dig aggregera priskvoter över korta intervaller och sedan beräkna glidande medelvärden eller andra tekniska indikatorer.
• Bild- och videobearbetning: När du bearbetar stora bilder eller videor kan buffring förbättra prestandan genom att låta dig bearbeta data i större block. Till exempel kan du buffra videoramar i grupper och sedan applicera ett filter på varje grupp parallellt.
• API-hastighetsbegränsning: När du interagerar med externa API:er kan buffring hjälpa dig att följa hastighetsbegränsningar. Du kan buffra förfrågningar och sedan skicka dem i batcher, vilket säkerställer att du inte överskrider API:ets hastighetsgränser.

Slutsats

Asynkron strömbuffring är en kraftfull teknik för att hantera asynkrona dataflöden i JavaScript. Genom att förstå principerna för asynkrona iteratorer, asynkrona generatorer och anpassade Async Iterator-hjälpare kan du bygga effektiva, robusta och skalbara applikationer som kan hantera komplexa asynkrona arbetsbelastningar. Kom ihåg att överväga felhantering, mottryck och avbrytande när du implementerar buffring i dina applikationer. Oavsett om du bearbetar stora loggfiler, matar in sensordata eller interagerar med externa API:er, kan asynkron strömbuffring hjälpa dig att optimera prestanda och förbättra den övergripande responsiviteten i dina applikationer. Överväg att utforska bibliotek som RxJS för mer avancerade strömmanipulationsmöjligheter, men prioritera alltid att förstå de underliggande koncepten för att fatta välgrundade beslut om din buffringsstrategi.