జావాస్క్రిప్ట్ అసింక్ ఇటరేటర్ హెల్పర్: పార్టిషన్ - సమర్థవంతమైన డేటా ప్రాసెసింగ్ కోసం అసింక్ స్ట్రీమ్‌లను విభజించడం

ఆధునిక జావాస్క్రిప్ట్ డెవలప్‌మెంట్‌లో, ప్రత్యేకించి పెద్ద డేటాసెట్‌లు లేదా I/O-బౌండ్ ఆపరేషన్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు, అసింక్రోనస్ ప్రోగ్రామింగ్ చాలా ముఖ్యమైనది. అసింక్ ఇటరేటర్లు మరియు జెనరేటర్లు అసింక్రోనస్ డేటా స్ట్రీమ్‌లను నిర్వహించడానికి ఒక శక్తివంతమైన యంత్రాంగాన్ని అందిస్తాయి. అసింక్ ఇటరేటర్ ఆర్సెనల్‌లో ఒక అమూల్యమైన సాధనం అయిన `partition` హెల్పర్, ఒక ప్రిడికేట్ ఫంక్షన్ ఆధారంగా ఒకే అసింక్ స్ట్రీమ్‌ను బహుళ స్ట్రీమ్‌లుగా విభజించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఇది మీ అప్లికేషన్‌లో డేటా ఎలిమెంట్‌లను సమర్థవంతంగా, లక్ష్యంగా ప్రాసెస్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

అసింక్ ఇటరేటర్లు మరియు జెనరేటర్లను అర్థం చేసుకోవడం

`partition` హెల్పర్‌లోకి ప్రవేశించే ముందు, అసింక్ ఇటరేటర్లు మరియు జెనరేటర్లను క్లుప్తంగా గుర్తు చేసుకుందాం. అసింక్ ఇటరేటర్ అనేది అసింక్ ఇటరేటర్ ప్రోటోకాల్‌కు అనుగుణంగా ఉండే ఒక ఆబ్జెక్ట్, అంటే దీనికి `value` మరియు `done` ప్రాపర్టీలతో ఒక ఆబ్జెక్ట్‌కు రిసాల్వ్ చేసే ప్రామిస్‌ను తిరిగి ఇచ్చే `next()` మెథడ్ ఉంటుంది. అసింక్ జెనరేటర్ అనేది అసింక్ ఇటరేటర్‌ను తిరిగి ఇచ్చే ఫంక్షన్. ఇది అసింక్రోనస్‌గా విలువల శ్రేణిని ఉత్పత్తి చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, ప్రతి విలువ మధ్య ఈవెంట్ లూప్‌కు నియంత్రణను తిరిగి ఇస్తుంది.

ఉదాహరణకు, రిమోట్ API నుండి డేటాను చంక్స్‌లో తీసుకువచ్చే అసింక్ జెనరేటర్‌ను పరిగణించండి:

async function* fetchData(url, chunkSize) {
  let offset = 0;
  while (true) {
    const response = await fetch(`${url}?offset=${offset}&limit=${chunkSize}`);
    const data = await response.json();

    if (data.length === 0) {
      return;
    }

    for (const item of data) {
      yield item;
    }

    offset += chunkSize;
  }
}

ఈ జెనరేటర్ ఇచ్చిన `url` నుండి `chunkSize` చొప్పున డేటాను ఇక డేటా అందుబాటులో లేనంత వరకు తీసుకువస్తుంది. ప్రతి `yield` జెనరేటర్ ఎగ్జిక్యూషన్‌ను సస్పెండ్ చేస్తుంది, ఇతర అసింక్రోనస్ ఆపరేషన్‌లు కొనసాగడానికి అనుమతిస్తుంది.

`partition` హెల్పర్ పరిచయం

`partition` హెల్పర్ ఒక అసింక్ ఇటరబుల్ (పైన ఉన్న అసింక్ జెనరేటర్ వంటిది) మరియు ఒక ప్రిడికేట్ ఫంక్షన్‌ను ఇన్‌పుట్‌గా తీసుకుంటుంది. ఇది రెండు కొత్త అసింక్ ఇటరబుల్స్‌ను తిరిగి ఇస్తుంది. మొదటి అసింక్ ఇటరబుల్ ఒరిజినల్ స్ట్రీమ్ నుండి ప్రిడికేట్ ఫంక్షన్ ట్రూతీ విలువను తిరిగి ఇచ్చే అన్ని ఎలిమెంట్లను అందిస్తుంది. రెండవ అసింక్ ఇటరబుల్ ప్రిడికేట్ ఫంక్షన్ ఫాల్సీ విలువను తిరిగి ఇచ్చే అన్ని ఎలిమెంట్లను అందిస్తుంది.

`partition` హెల్పర్ ఒరిజినల్ అసింక్ ఇటరబుల్‌ను మార్చదు. ఇది దాని నుండి ఎంపిక చేసిన విధంగా వినియోగించుకునే రెండు కొత్త ఇటరబుల్స్‌ను మాత్రమే సృష్టిస్తుంది.

`partition` ఎలా పనిచేస్తుందో చూపే ఒక కాన్సెప్టువల్ ఉదాహరణ ఇక్కడ ఉంది:

async function* generateNumbers(count) {
  for (let i = 0; i < count; i++) {
    yield i;
  }
}

async function main() {
  const numbers = generateNumbers(10);
  const [evenNumbers, oddNumbers] = partition(numbers, (n) => n % 2 === 0);

  console.log("Even numbers:", await toArray(evenNumbers));
  console.log("Odd numbers:", await toArray(oddNumbers));
}

// Helper function to collect async iterable into an array
async function toArray(asyncIterable) {
    const result = [];
    for await (const item of asyncIterable) {
        result.push(item);
    }
    return result;
}

// Simplified partition implementation (for demonstration purposes)
async function partition(asyncIterable, predicate) {
    const positive = [];
    const negative = [];

    for await (const item of asyncIterable) {
        if (await predicate(item)) {
            positive.push(item);
        } else {
            negative.push(item);
        }
    }

    return [positive, negative];
}

main();

గమనిక: అందించిన `partition` ఇంప్లిమెంటేషన్ చాలా సరళీకృతం చేయబడింది మరియు తిరిగి ఇచ్చే ముందు అన్ని ఎలిమెంట్‌లను అర్రేలలో బఫర్ చేయడం వలన ప్రొడక్షన్ వినియోగానికి తగినది కాదు. వాస్తవ ప్రపంచ ఇంప్లిమెంటేషన్‌లు అసింక్ జెనరేటర్లను ఉపయోగించి డేటాను స్ట్రీమ్ చేస్తాయి.

ఈ సరళీకృత వెర్షన్ కేవలం కాన్సెప్టువల్ స్పష్టత కోసమే. అసలైన ఇంప్లిమెంటేషన్ రెండు అసింక్ ఇటరేటర్లను స్ట్రీమ్‌లుగా ఉత్పత్తి చేయాలి, తద్వారా ఇది మొత్తం డేటాను ముందుగానే మెమరీలోకి లోడ్ చేయదు.

మరింత వాస్తవిక `partition` ఇంప్లిమెంటేషన్ (స్ట్రీమింగ్)

ఇక్కడ `partition` యొక్క మరింత పటిష్టమైన ఇంప్లిమెంటేషన్ ఉంది, ఇది మొత్తం డేటాను మెమరీలో బఫర్ చేయకుండా, సమర్థవంతమైన స్ట్రీమింగ్‌ను ప్రారంభించడానికి అసింక్ జెనరేటర్లను ఉపయోగిస్తుంది:

async function partition(asyncIterable, predicate) {
  async function* positiveStream() {
    for await (const item of asyncIterable) {
      if (await predicate(item)) {
        yield item;
      }
    }
  }

  async function* negativeStream() {
    for await (const item of asyncIterable) {
      if (!(await predicate(item))) {
        yield item;
      }
    }
  }

  return [positiveStream(), negativeStream()];
}

ఈ ఇంప్లిమెంటేషన్ రెండు అసింక్ జెనరేటర్ ఫంక్షన్‌లను సృష్టిస్తుంది, `positiveStream` మరియు `negativeStream`. ప్రతి జెనరేటర్ ఒరిజినల్ `asyncIterable` మీద ఇటరేట్ అవుతుంది మరియు `predicate` ఫంక్షన్ ఫలితం ఆధారంగా ఎలిమెంట్‌లను అందిస్తుంది. ఇది డేటా డిమాండ్ మీద ప్రాసెస్ చేయబడుతుందని నిర్ధారిస్తుంది, మెమరీ ఓవర్‌లోడ్‌ను నివారిస్తుంది మరియు డేటా యొక్క సమర్థవంతమైన స్ట్రీమింగ్‌ను ప్రారంభిస్తుంది.

`partition` వినియోగ సందర్భాలు

`partition` హెల్పర్ బహుముఖమైనది మరియు వివిధ దృశ్యాలలో వర్తింపజేయవచ్చు. ఇక్కడ కొన్ని ఉదాహరణలు ఉన్నాయి:

1. రకం లేదా ప్రాపర్టీ ఆధారంగా డేటాను ఫిల్టర్ చేయడం

మీ దగ్గర వివిధ రకాల ఈవెంట్‌లను (ఉదా., యూజర్ లాగిన్, ఆర్డర్ ప్లేస్‌మెంట్, ఎర్రర్ లాగ్‌లు) సూచించే JSON ఆబ్జెక్ట్‌ల యొక్క అసింక్ స్ట్రీమ్ ఉందని ఊహించుకోండి. ఈ ఈవెంట్‌లను లక్ష్యిత ప్రాసెసింగ్ కోసం వేర్వేరు స్ట్రీమ్‌లుగా వేరు చేయడానికి మీరు `partition`ను ఉపయోగించవచ్చు:

async function* generateEvents() {
  yield { type: "user_login", userId: 123, timestamp: Date.now() };
  yield { type: "order_placed", orderId: 456, amount: 100 };
  yield { type: "error_log", message: "Failed to connect to database", timestamp: Date.now() };
  yield { type: "user_login", userId: 789, timestamp: Date.now() };
}

async function main() {
  const events = generateEvents();
  const [userLogins, otherEvents] = partition(events, (event) => event.type === "user_login");

  console.log("User logins:", await toArray(userLogins));
  console.log("Other events:", await toArray(otherEvents));
}

2. మెసేజ్ క్యూలో సందేశాలను రూటింగ్ చేయడం

ఒక మెసేజ్ క్యూ సిస్టమ్‌లో, మీరు సందేశాలను వాటి కంటెంట్ ఆధారంగా వేర్వేరు కన్స్యూమర్‌లకు రూట్ చేయాలనుకోవచ్చు. ఇన్‌కమింగ్ మెసేజ్ స్ట్రీమ్‌ను బహుళ స్ట్రీమ్‌లుగా విభజించడానికి `partition` హెల్పర్‌ను ఉపయోగించవచ్చు, ప్రతి ఒక్కటి ఒక నిర్దిష్ట కన్స్యూమర్ గ్రూప్‌కు ఉద్దేశించబడింది. ఉదాహరణకు, ఆర్థిక లావాదేవీలకు సంబంధించిన సందేశాలను ఆర్థిక ప్రాసెసింగ్ సేవకు రూట్ చేయవచ్చు, అయితే యూజర్ యాక్టివిటీకి సంబంధించిన సందేశాలను అనలిటిక్స్ సేవకు రూట్ చేయవచ్చు.

3. డేటా ధ్రువీకరణ మరియు ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్

డేటా స్ట్రీమ్‌ను ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు, మీరు చెల్లుబాటు అయ్యే మరియు చెల్లని రికార్డులను వేరు చేయడానికి `partition`ను ఉపయోగించవచ్చు. చెల్లని రికార్డులను ఎర్రర్ లాగింగ్, దిద్దుబాటు లేదా తిరస్కరణ కోసం విడిగా ప్రాసెస్ చేయవచ్చు.

async function* generateData() {
  yield { id: 1, name: "Alice", age: 30 };
  yield { id: 2, name: "Bob", age: -5 }; // Invalid age
  yield { id: 3, name: "Charlie", age: 25 };
}

async function main() {
  const data = generateData();
  const [validRecords, invalidRecords] = partition(data, (record) => record.age >= 0);

  console.log("Valid records:", await toArray(validRecords));
  console.log("Invalid records:", await toArray(invalidRecords));
}

4. అంతర్జాతీయీకరణ (i18n) మరియు స్థానికీకరణ (l10n)

మీ దగ్గర బహుళ భాషలలో కంటెంట్‌ను అందించే సిస్టమ్ ఉందని ఊహించుకోండి. `partition`ను ఉపయోగించి, మీరు వేర్వేరు ప్రాంతాలు లేదా వినియోగదారు సమూహాల కోసం ఉద్దేశించిన భాష ఆధారంగా కంటెంట్‌ను ఫిల్టర్ చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, మీరు ఉత్తర అమెరికా మరియు UK కోసం ఆంగ్ల-భాషా కథనాలను, లాటిన్ అమెరికా మరియు స్పెయిన్ కోసం స్పానిష్-భాషా కథనాలను వేరు చేయడానికి కథనాల స్ట్రీమ్‌ను విభజించవచ్చు. ఇది ప్రపంచ ప్రేక్షకుల కోసం మరింత వ్యక్తిగతీకరించిన మరియు సంబంధిత వినియోగదారు అనుభవాన్ని సులభతరం చేస్తుంది.

ఉదాహరణ: కస్టమర్ సపోర్ట్ టిక్కెట్‌లను భాష వారీగా వేరు చేసి తగిన సపోర్ట్ టీమ్‌కు పంపించడం.

5. మోసాల గుర్తింపు

ఆర్థిక అప్లికేషన్‌లలో, మీరు కొన్ని ప్రమాణాల (ఉదా., అసాధారణంగా అధిక మొత్తాలు, అనుమానాస్పద స్థానాల నుండి లావాదేవీలు) ఆధారంగా మోసపూరిత కార్యకలాపాలను వేరు చేయడానికి లావాదేవీల స్ట్రీమ్‌ను విభజించవచ్చు. గుర్తించబడిన లావాదేవీలను మోసం గుర్తింపు విశ్లేషకులచే తదుపరి విచారణ కోసం ఫ్లాగ్ చేయవచ్చు.

`partition` ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు

• మెరుగైన కోడ్ ఆర్గనైజేషన్: `partition` డేటా ప్రాసెసింగ్ లాజిక్‌ను వేర్వేరు స్ట్రీమ్‌లుగా విభజించడం ద్వారా మాడ్యులారిటీని ప్రోత్సహిస్తుంది, కోడ్ రీడబిలిటీ మరియు మెయింటెనబిలిటీని పెంచుతుంది.
• మెరుగైన పనితీరు: ప్రతి స్ట్రీమ్‌లో కేవలం సంబంధిత డేటాను మాత్రమే ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా, మీరు పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు మరియు వనరుల వినియోగాన్ని తగ్గించవచ్చు.
• పెరిగిన ఫ్లెక్సిబిలిటీ: `partition` మీ డేటా ప్రాసెసింగ్ పైప్‌లైన్‌ను మారుతున్న అవసరాలకు సులభంగా అనుగుణంగా మార్చుకోవడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
• అసింక్రోనస్ ప్రాసెసింగ్: ఇది అసింక్రోనస్ ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్‌లతో సజావుగా ఇంటిగ్రేట్ అవుతుంది, పెద్ద డేటాసెట్‌లు మరియు I/O-బౌండ్ ఆపరేషన్‌లను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

పరిశీలనలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులు

• ప్రిడికేట్ ఫంక్షన్ పనితీరు: మీ ప్రిడికేట్ ఫంక్షన్ సమర్థవంతంగా ఉందని నిర్ధారించుకోండి, ఎందుకంటే ఇది స్ట్రీమ్‌లోని ప్రతి ఎలిమెంట్ కోసం ఎగ్జిక్యూట్ చేయబడుతుంది. ప్రిడికేట్ ఫంక్షన్‌లో సంక్లిష్టమైన గణనలు లేదా I/O ఆపరేషన్‌లను నివారించండి.
• వనరుల నిర్వహణ: పెద్ద స్ట్రీమ్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు వనరుల వినియోగం పట్ల శ్రద్ధ వహించండి. మెమరీ ఓవర్‌లోడ్‌ను నివారించడానికి బ్యాక్‌ప్రెషర్ వంటి టెక్నిక్‌లను ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.
• ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్: స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ సమయంలో సంభవించే మినహాయింపులను సునాయాసంగా నిర్వహించడానికి పటిష్టమైన ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ మెకానిజంలను అమలు చేయండి.
• రద్దు చేయడం: స్ట్రీమ్ నుండి ఐటమ్‌లను ఇకపై అవసరం లేనప్పుడు వినియోగించడం ఆపడానికి రద్దు చేసే మెకానిజంలను అమలు చేయండి. ఇది మెమరీ మరియు వనరులను ఖాళీ చేయడానికి చాలా ముఖ్యం, ప్రత్యేకించి అనంతమైన స్ట్రీమ్‌లతో.

ప్రపంచ దృక్పథం: విభిన్న డేటాసెట్‌ల కోసం `partition`ను స్వీకరించడం

ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న డేటాతో పనిచేస్తున్నప్పుడు, సాంస్కృతిక మరియు ప్రాంతీయ భేదాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. ప్రిడికేట్ ఫంక్షన్‌లో లొకేల్-అవేర్ పోలికలు మరియు పరివర్తనలను చేర్చడం ద్వారా విభిన్న డేటాసెట్‌లను నిర్వహించడానికి `partition` హెల్పర్‌ను స్వీకరించవచ్చు. ఉదాహరణకు, కరెన్సీ ఆధారంగా డేటాను ఫిల్టర్ చేస్తున్నప్పుడు, మీరు మార్పిడి రేట్లు మరియు ప్రాంతీయ ఫార్మాటింగ్ సంప్రదాయాలను పరిగణనలోకి తీసుకునే కరెన్సీ-అవేర్ పోలిక ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగించాలి. టెక్స్చువల్ డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు, ప్రిడికేట్ వేర్వేరు క్యారెక్టర్ ఎన్‌కోడింగ్‌లు మరియు భాషా నియమాలను నిర్వహించాలి.

ఉదాహరణ: నిర్దిష్ట ప్రాంతాలకు అనుగుణంగా వేర్వేరు మార్కెటింగ్ వ్యూహాలను వర్తింపజేయడానికి కస్టమర్ డేటాను లొకేషన్ ఆధారంగా విభజించడం. దీనికి జియో-లొకేషన్ లైబ్రరీని ఉపయోగించడం మరియు ప్రిడికేట్ ఫంక్షన్‌లో ప్రాంతీయ మార్కెటింగ్ అంతర్దృష్టులను చేర్చడం అవసరం.

నివారించాల్సిన సాధారణ తప్పులు

• `done` సిగ్నల్‌ను సరిగ్గా హ్యాండిల్ చేయకపోవడం: అనుకోని ప్రవర్తన లేదా లోపాలను నివారించడానికి మీ కోడ్ అసింక్ ఇటరేటర్ నుండి `done` సిగ్నల్‌ను సునాయాసంగా హ్యాండిల్ చేస్తుందని నిర్ధారించుకోండి.
• ప్రిడికేట్ ఫంక్షన్‌లో ఈవెంట్ లూప్‌ను బ్లాక్ చేయడం: ప్రిడికేట్ ఫంక్షన్‌లో సింక్రోనస్ ఆపరేషన్‌లు లేదా సుదీర్ఘకాలం నడిచే పనులు చేయడం నివారించండి, ఎందుకంటే ఇది ఈవెంట్ లూప్‌ను బ్లాక్ చేసి పనితీరును తగ్గిస్తుంది.
• అసింక్రోనస్ ఆపరేషన్‌లలో సంభావ్య లోపాలను విస్మరించడం: నెట్‌వర్క్ అభ్యర్థనలు లేదా ఫైల్ సిస్టమ్ యాక్సెస్ వంటి అసింక్రోనస్ ఆపరేషన్‌ల సమయంలో సంభవించే సంభావ్య లోపాలను ఎల్లప్పుడూ హ్యాండిల్ చేయండి. లోపాలను సునాయాసంగా పట్టుకుని, హ్యాండిల్ చేయడానికి `try...catch` బ్లాక్‌లు లేదా ప్రామిస్ రిజెక్షన్ హ్యాండ్లర్‌లను ఉపయోగించండి.
• ప్రొడక్షన్‌లో `partition` యొక్క సరళీకృత వెర్షన్‌ను ఉపయోగించడం: గతంలో హైలైట్ చేసినట్లుగా, సరళీకృత ఉదాహరణ చేసినట్లుగా ఐటమ్‌లను నేరుగా బఫర్ చేయడం నివారించండి.

`partition`కు ప్రత్యామ్నాయాలు

`partition` ఒక శక్తివంతమైన సాధనం అయినప్పటికీ, అసింక్ స్ట్రీమ్‌లను విభజించడానికి ప్రత్యామ్నాయ విధానాలు ఉన్నాయి:

• బహుళ ఫిల్టర్‌లను ఉపయోగించడం: ఒరిజినల్ స్ట్రీమ్‌కు బహుళ `filter` ఆపరేషన్‌లను వర్తింపజేయడం ద్వారా మీరు ఇలాంటి ఫలితాలను సాధించవచ్చు. అయితే, ఈ విధానం `partition` కంటే తక్కువ సమర్థవంతంగా ఉండవచ్చు, ఎందుకంటే ఇది స్ట్రీమ్‌పై చాలాసార్లు ఇటరేట్ చేయాల్సి ఉంటుంది.
• కస్టమ్ స్ట్రీమ్ ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్: మీరు మీ నిర్దిష్ట ప్రమాణాల ఆధారంగా స్ట్రీమ్‌ను బహుళ స్ట్రీమ్‌లుగా విభజించే కస్టమ్ స్ట్రీమ్ ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్‌ను సృష్టించవచ్చు. ఈ విధానం అత్యంత ఫ్లెక్సిబిలిటీని అందిస్తుంది కానీ అమలు చేయడానికి ఎక్కువ కృషి అవసరం.

ముగింపు

జావాస్క్రిప్ట్ అసింక్ ఇటరేటర్ హెల్పర్ `partition` ఒక ప్రిడికేట్ ఫంక్షన్ ఆధారంగా అసింక్రోనస్ స్ట్రీమ్‌లను సమర్థవంతంగా బహుళ స్ట్రీమ్‌లుగా విభజించడానికి ఒక విలువైన సాధనం. ఇది కోడ్ ఆర్గనైజేషన్‌ను ప్రోత్సహిస్తుంది, పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ఫ్లెక్సిబిలిటీని పెంచుతుంది. దాని ప్రయోజనాలు, పరిశీలనలు మరియు వినియోగ సందర్భాలను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, మీరు పటిష్టమైన మరియు స్కేలబుల్ డేటా ప్రాసెసింగ్ పైప్‌లైన్‌లను నిర్మించడానికి `partition`ను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవచ్చు. ప్రపంచ దృక్పథాలను పరిగణించండి మరియు విభిన్న డేటాసెట్‌లను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి మీ ఇంప్లిమెంటేషన్‌ను స్వీకరించండి, ప్రపంచవ్యాప్త ప్రేక్షకులకు సజావుగా యూజర్ అనుభవాన్ని అందిస్తుంది. `partition` యొక్క నిజమైన స్ట్రీమింగ్ వెర్షన్‌ను అమలు చేయడం మరియు అన్ని ఎలిమెంట్‌లను ముందుగానే బఫర్ చేయకుండా ఉండటం గుర్తుంచుకోండి.