Synkronisering av samtidiga datastrukturer i JavaScript: Trådsäkra samlingar

JavaScript, traditionellt känt som ett entrådat språk, används alltmer i scenarier där samtidighet är avgörande. Med introduktionen av Web Workers och Atomics API kan utvecklare nu utnyttja parallell bearbetning för att förbättra prestanda och responsivitet. Denna kraft medför dock ansvaret att hantera delat minne och säkerställa datakonsistens genom korrekt synkronisering. Denna artikel dyker ner i världen av samtidiga datastrukturer i JavaScript och utforskar tekniker för att skapa trådsäkra samlingar.

Förstå samtidighet i JavaScript

Samtidighet, i sammanhanget JavaScript, avser förmågan att hantera flera uppgifter till synes samtidigt. Medan JavaScripts event loop hanterar asynkrona operationer på ett icke-blockerande sätt, kräver sann parallellism att man använder flera trådar. Web Workers tillhandahåller denna förmåga, vilket gör att du kan avlasta beräkningsintensiva uppgifter till separata trådar, vilket förhindrar att huvudtråden blockeras och upprätthåller en smidig användarupplevelse. Tänk dig ett scenario där du bearbetar en stor datamängd i en webbapplikation. Utan samtidighet skulle gränssnittet frysa under bearbetningen. Med Web Workers sker bearbetningen i bakgrunden, vilket håller gränssnittet responsivt.

Web Workers: Grunden för parallellism

Web Workers är bakgrundsskript som körs oberoende av den huvudsakliga JavaScript-exekveringstråden. De har begränsad åtkomst till DOM, men de kan kommunicera med huvudtråden med hjälp av meddelandesändning. Detta gör det möjligt att avlasta uppgifter som komplexa beräkningar, datamanipulering och nätverksförfrågningar till arbetstrådar, vilket frigör huvudtråden för UI-uppdateringar och användarinteraktioner. Föreställ dig en videoredigeringsapplikation som körs i webbläsaren. Komplexa videobearbetningsuppgifter kan utföras av Web Workers, vilket säkerställer en smidig uppspelnings- och redigeringsupplevelse.

SharedArrayBuffer och Atomics API: Möjliggör delat minne

SharedArrayBuffer-objektet gör det möjligt för flera workers och huvudtråden att komma åt samma minnesplats. Detta möjliggör effektiv datadelning och kommunikation mellan trådar. Att komma åt delat minne introducerar dock risken för race conditions och datakorruption. Atomics API tillhandahåller atomära operationer som säkerställer datakonsistens och förhindrar dessa problem. Atomära operationer är odelbara; de slutförs utan avbrott, vilket garanterar att operationen utförs som en enda, atomär enhet. Till exempel, att öka en delad räknare med en atomär operation förhindrar att flera trådar stör varandra, vilket säkerställer korrekta resultat.

Behovet av trådsäkra samlingar

När flera trådar samtidigt läser och ändrar samma datastruktur, utan korrekta synkroniseringsmekanismer, kan race conditions uppstå. Ett race condition inträffar när det slutliga resultatet av beräkningen beror på den oförutsägbara ordningen i vilken flera trådar kommer åt delade resurser. Detta kan leda till datakorruption, inkonsekvent tillstånd och oväntat applikationsbeteende. Trådsäkra samlingar är datastrukturer som är utformade för att hantera samtidig åtkomst från flera trådar utan att introducera dessa problem. De säkerställer dataintegritet och konsistens även under tung samtidig belastning. Tänk på en finansiell applikation där flera trådar uppdaterar kontosaldon. Utan trådsäkra samlingar kan transaktioner gå förlorade eller dupliceras, vilket leder till allvarliga finansiella fel.

Förstå Race Conditions och datakapplopp

Ett race condition uppstår när resultatet av ett flertrådat program beror på den oförutsägbara ordningen i vilken trådarna exekveras. Ett datakapplopp är en specifik typ av race condition där flera trådar samtidigt kommer åt samma minnesplats, och minst en av trådarna ändrar datan. Datakapplopp kan leda till korrupt data och oförutsägbart beteende. Om till exempel två trådar samtidigt försöker öka en delad variabel, kan det slutliga resultatet bli felaktigt på grund av sammanflätade operationer.

Varför standard-JavaScript-arrayer inte är trådsäkra

Standard-JavaScript-arrayer är inte i sig trådsäkra. Operationer som push, pop, splice och direkt index-tilldelning är inte atomära. När flera trådar samtidigt läser och ändrar en array kan datakapplopp och race conditions lätt uppstå. Detta kan leda till oväntade resultat och datakorruption. Medan JavaScript-arrayer är lämpliga för entrådade miljöer, rekommenderas de inte för samtidig programmering utan korrekta synkroniseringsmekanismer.

Tekniker för att skapa trådsäkra samlingar i JavaScript

Flera tekniker kan användas för att skapa trådsäkra samlingar i JavaScript. Dessa tekniker involverar användning av synkroniseringsprimitiver som lås, atomära operationer och specialiserade datastrukturer utformade för samtidig åtkomst.

Lås (Mutexer)

En mutex (mutual exclusion) är en synkroniseringsprimitiv som ger exklusiv åtkomst till en delad resurs. Endast en tråd kan hålla låset vid en given tidpunkt. När en tråd försöker erhålla ett lås som redan hålls av en annan tråd, blockeras den tills låset blir tillgängligt. Mutexer förhindrar att flera trådar kommer åt samma data samtidigt, vilket säkerställer dataintegritet. Även om JavaScript inte har en inbyggd mutex, kan den implementeras med hjälp av Atomics.wait och Atomics.wake. Föreställ dig ett delat bankkonto. En mutex kan säkerställa att endast en transaktion (insättning eller uttag) sker åt gången, vilket förhindrar övertrasseringar eller felaktiga saldon.

Implementera en Mutex i JavaScript

Här är ett grundläggande exempel på hur man implementerar en mutex med hjälp av SharedArrayBuffer och Atomics:

            
class Mutex {
 constructor(sharedArrayBuffer, index = 0) {
 this.lock = new Int32Array(sharedArrayBuffer, index * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 }

 acquire() {
 while (Atomics.compareExchange(this.lock, 0, 1, 0) !== 0) {
 Atomics.wait(this.lock, 0, 1);
 }
 }

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

            

              
                Copy
              
            
          

Denna kod definierar en Mutex-klass som använder en SharedArrayBuffer för att lagra låsets tillstånd. Metoden acquire försöker erhålla låset med Atomics.compareExchange. Om låset redan är upptaget, väntar tråden med Atomics.wait. Metoden release frigör låset och meddelar väntande trådar med Atomics.notify.

Använda Mutex med en delad array

            
const sab = new SharedArrayBuffer(1024);
const mutex = new Mutex(sab);
const sharedArray = new Int32Array(sab, Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);

// Worker thread
mutex.acquire();
try {
 sharedArray[0] += 1; // Access and modify the shared array
} finally {
 mutex.release();
}

            

              
                Copy
              
            
          

Atomära operationer

Atomära operationer är odelbara operationer som exekveras som en enda enhet. Atomics API tillhandahåller en uppsättning atomära operationer för att läsa, skriva och modifiera delade minnesplatser. Dessa operationer garanterar att data nås och modifieras atomärt, vilket förhindrar race conditions. Vanliga atomära operationer inkluderar Atomics.add, Atomics.sub, Atomics.and, Atomics.or, Atomics.xor, Atomics.compareExchange och Atomics.store. Till exempel, istället för att använda sharedArray[0]++, som inte är atomär, kan du använda Atomics.add(sharedArray, 0, 1) för att atomärt öka värdet vid index 0.

Exempel: Atomär räknare

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

// Worker thread
Atomics.add(counter, 0, 1); // Atomically increment the counter

            

              
                Copy
              
            
          

Semaforer

En semafor är en synkroniseringsprimitiv som styr åtkomsten till en delad resurs genom att upprätthålla en räknare. Trådar kan erhålla en semafor genom att minska räknaren. Om räknaren är noll, blockeras tråden tills en annan tråd frigör semaforen genom att öka räknaren. Semaforer kan användas för att begränsa antalet trådar som kan komma åt en delad resurs samtidigt. Till exempel kan en semafor användas för att begränsa antalet samtidiga databasanslutningar. Precis som mutexer är semaforer inte inbyggda men kan implementeras med Atomics.wait och Atomics.wake.

Implementera en semafor

            
class Semaphore {
 constructor(sharedArrayBuffer, initialCount = 0, index = 0) {
 this.count = new Int32Array(sharedArrayBuffer, index * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 Atomics.store(this.count, 0, initialCount);
 }

 acquire() {
 while (true) {
 const current = Atomics.load(this.count, 0);
 if (current > 0 && Atomics.compareExchange(this.count, current, current - 1, current) === current) {
 return;
 }
 Atomics.wait(this.count, 0, current);
 }
 }

 release() {
 Atomics.add(this.count, 0, 1);
 Atomics.notify(this.count, 0, 1);
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Samtidiga datastrukturer (oföränderliga datastrukturer)

Ett sätt att undvika komplexiteten med lås och atomära operationer är att använda oföränderliga datastrukturer. Oföränderliga datastrukturer kan inte ändras efter att de har skapats. Istället resulterar varje ändring i att en ny datastruktur skapas, medan den ursprungliga datastrukturen förblir oförändrad. Detta eliminerar risken för datakapplopp eftersom flera trådar säkert kan komma åt samma oföränderliga datastruktur utan risk för korruption. Bibliotek som Immutable.js tillhandahåller oföränderliga datastrukturer för JavaScript, vilket kan vara mycket användbart i samtidiga programmeringsscenarier.

Exempel: Använda Immutable.js

            
import { List } from 'immutable';

let myList = List([1, 2, 3]);

// Worker thread
const newList = myList.push(4); // Creates a new list with the added element

            

              
                Copy
              
            
          

I detta exempel förblir myList oförändrad, och newList innehåller den uppdaterade datan. Detta eliminerar behovet av lås eller atomära operationer eftersom det inte finns något delat föränderligt tillstånd.

Copy-on-Write (COW)

Copy-on-Write (COW) är en teknik där data delas mellan flera trådar tills en av trådarna försöker ändra den. När en ändring behövs skapas en kopia av datan, och ändringen utförs på kopian. Detta säkerställer att andra trådar fortfarande har tillgång till den ursprungliga datan. COW kan förbättra prestandan i scenarier där data ofta läses men sällan ändras. Det undviker overheaden med låsning och atomära operationer samtidigt som datakonsistens säkerställs. Kostnaden för att kopiera datan kan dock vara betydande om datastrukturen är stor.

Bygga en trådsäker kö

Låt oss illustrera koncepten som diskuterats ovan genom att bygga en trådsäker kö med hjälp av SharedArrayBuffer, Atomics och en mutex.

            
class ThreadSafeQueue {
 constructor(capacity) {
 this.capacity = capacity;
 this.buffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * (capacity + 2)); // +2 for head, tail
 this.queue = new Int32Array(this.buffer, 2 * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
 this.head = new Int32Array(this.buffer, 0, 1);
 this.tail = new Int32Array(this.buffer, Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 this.mutex = new Mutex(this.buffer, 2 + capacity);

 Atomics.store(this.head, 0, 0);
 Atomics.store(this.tail, 0, 0);
 }

 enqueue(value) {
 this.mutex.acquire();
 try {
 const tail = Atomics.load(this.tail, 0);
 const head = Atomics.load(this.head, 0);
 if ((tail + 1) % this.capacity === head) {
 throw new Error("Queue is full");
 }
 this.queue[tail] = value;
 Atomics.store(this.tail, 0, (tail + 1) % this.capacity);
 } finally {
 this.mutex.release();
 }
 }

 dequeue() {
 this.mutex.acquire();
 try {
 const head = Atomics.load(this.head, 0);
 const tail = Atomics.load(this.tail, 0);
 if (head === tail) {
 throw new Error("Queue is empty");
 }
 const value = this.queue[head];
 Atomics.store(this.head, 0, (head + 1) % this.capacity);
 return value;
 } finally {
 this.mutex.release();
 }
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Denna kod implementerar en trådsäker kö med en fast kapacitet. Den använder en SharedArrayBuffer för att lagra ködata, head- och tail-pekare. En mutex används för att skydda åtkomsten till kön och säkerställa att endast en tråd kan ändra kön åt gången. Metoderna enqueue och dequeue erhåller mutexen innan de kommer åt kön och frigör den efter att operationen är klar.

Prestandaöverväganden

Även om trådsäkra samlingar säkerställer dataintegritet, kan de också medföra prestanda-overhead på grund av synkroniseringsmekanismer. Lås och atomära operationer kan vara relativt långsamma, särskilt vid hög konkurrens. Det är viktigt att noggrant överväga prestandakonsekvenserna av att använda trådsäkra samlingar och att optimera din kod för att minimera konkurrens. Tekniker som att minska låsens räckvidd, använda låsfria datastrukturer och partitionera data kan förbättra prestandan.

Låskonflikter

Låskonflikter (lock contention) uppstår när flera trådar försöker låsa samma resurs samtidigt. Detta kan leda till betydande prestandaförsämring eftersom trådar spenderar tid på att vänta på att låset ska bli tillgängligt. Att minska låskonflikter är avgörande för att uppnå god prestanda i samtidiga program. Tekniker för att minska låskonflikter inkluderar att använda finkorniga lås, partitionera data och använda låsfria datastrukturer.

Overhead för atomära operationer

Atomära operationer är generellt sett långsammare än icke-atomära operationer. De är dock nödvändiga för att säkerställa dataintegritet i samtidiga program. När du använder atomära operationer är det viktigt att minimera antalet utförda atomära operationer och att bara använda dem när det är nödvändigt. Tekniker som att batcha uppdateringar och använda lokala cachar kan minska overheaden för atomära operationer.

Alternativ till samtidighet med delat minne

Även om samtidighet med delat minne via Web Workers, SharedArrayBuffer och Atomics erbjuder ett kraftfullt sätt att uppnå parallellism i JavaScript, medför det också betydande komplexitet. Att hantera delat minne och synkroniseringsprimitiver kan vara utmanande och felbenäget. Alternativ till samtidighet med delat minne inkluderar meddelandesändning och aktörsbaserad samtidighet.

Meddelandesändning

Meddelandesändning är en samtidighetsmodell där trådar kommunicerar med varandra genom att skicka meddelanden. Varje tråd har sitt eget privata minnesutrymme, och data överförs mellan trådar genom att kopiera den i meddelanden. Meddelandesändning eliminerar risken för datakapplopp eftersom trådar inte delar minne direkt. Web Workers använder primärt meddelandesändning för kommunikation med huvudtråden.

Aktörsbaserad samtidighet

Aktörsbaserad samtidighet är en modell där samtidiga uppgifter är inkapslade i aktörer. En aktör är en oberoende enhet som har sitt eget tillstånd och kan kommunicera med andra aktörer genom att skicka meddelanden. Aktörer bearbetar meddelanden sekventiellt, vilket eliminerar behovet av lås eller atomära operationer. Aktörsbaserad samtidighet kan förenkla samtidig programmering genom att erbjuda en högre abstraktionsnivå. Bibliotek som Akka.js tillhandahåller aktörsbaserade ramverk för samtidighet i JavaScript.

Användningsfall för trådsäkra samlingar

Trådsäkra samlingar är värdefulla i olika scenarier där samtidig åtkomst till delad data krävs. Några vanliga användningsfall inkluderar:

• Realtidsdatabehandling: Bearbetning av realtidsdataströmmar från flera källor kräver samtidig åtkomst till delade datastrukturer. Trådsäkra samlingar kan säkerställa datakonsistens och förhindra dataförlust. Till exempel, bearbetning av sensordata från IoT-enheter över ett globalt distribuerat nätverk.
• Spelutveckling: Spelmotorer använder ofta flera trådar för att utföra uppgifter som fysiksimuleringar, AI-bearbetning och rendering. Trådsäkra samlingar kan säkerställa att dessa trådar kan komma åt och ändra speldata samtidigt utan att introducera race conditions. Föreställ dig ett massivt multiplayer online-spel (MMO) med tusentals spelare som interagerar samtidigt.
• Finansiella applikationer: Finansiella applikationer kräver ofta samtidig åtkomst till kontosaldon, transaktionshistorik och annan finansiell data. Trådsäkra samlingar kan säkerställa att transaktioner behandlas korrekt och att kontosaldon alltid är korrekta. Tänk på en högfrekvent handelsplattform som bearbetar miljontals transaktioner per sekund från olika globala marknader.
• Dataanalys: Dataanalysapplikationer bearbetar ofta stora datamängder parallellt med hjälp av flera trådar. Trådsäkra samlingar kan säkerställa att data bearbetas korrekt och att resultaten är konsekventa. Tänk på att analysera trender i sociala medier från olika geografiska regioner.
• Webbservrar: Hantering av samtidiga förfrågningar i högtrafikerade webbapplikationer. Trådsäkra cachar och sessionshanteringsstrukturer kan förbättra prestanda och skalbarhet.

Slutsats

Samtidiga datastrukturer och trådsäkra samlingar är avgörande för att bygga robusta och effektiva samtidiga applikationer i JavaScript. Genom att förstå utmaningarna med samtidighet med delat minne och använda lämpliga synkroniseringsmekanismer kan utvecklare utnyttja kraften hos Web Workers och Atomics API för att förbättra prestanda och responsivitet. Även om samtidighet med delat minne medför komplexitet, ger det också ett kraftfullt verktyg för att lösa beräkningsintensiva problem. Överväg noggrant avvägningarna mellan prestanda och komplexitet när du väljer mellan samtidighet med delat minne, meddelandesändning och aktörsbaserad samtidighet. I takt med att JavaScript fortsätter att utvecklas kan vi förvänta oss ytterligare förbättringar och abstraktioner inom området för samtidig programmering, vilket gör det enklare att bygga skalbara och högpresterande applikationer.

Kom ihåg att prioritera dataintegritet och konsistens när du designar samtidiga system. Att testa och felsöka samtidig kod kan vara utmanande, så noggrann testning och omsorgsfull design är avgörande.