జావాస్క్రిప్ట్ కంకరెంట్ కలెక్షన్ పనితీరు: థ్రెడ్-సేఫ్ స్ట్రక్చర్ వేగం

ఆధునిక వెబ్ మరియు సర్వర్-సైడ్ డెవలప్‌మెంట్ యొక్క నిరంతరం మారుతున్న రంగంలో, జావాస్క్రిప్ట్ పాత్ర సాధారణ DOM మానిప్యులేషన్‌ను దాటి విస్తరించింది. ఇప్పుడు మనం గణనీయమైన మొత్తంలో డేటాను నిర్వహించే సంక్లిష్టమైన అప్లికేషన్‌లను నిర్మిస్తున్నాము మరియు సమర్థవంతమైన ప్యారలల్ ప్రాసెసింగ్ అవసరం. దీనికి కంకరెన్సీ మరియు దానిని సులభతరం చేసే థ్రెడ్-సేఫ్ డేటా స్ట్రక్చర్‌లపై లోతైన అవగాహన అవసరం. ఈ వ్యాసం జావాస్క్రిప్ట్‌లోని కంకరెంట్ కలెక్షన్‌లపై సమగ్రమైన అన్వేషణను అందిస్తుంది, ఇది పనితీరు, థ్రెడ్ భద్రత మరియు ఆచరణాత్మక అమలు వ్యూహాలపై దృష్టి పెడుతుంది.

జావాస్క్రిప్ట్‌లో కంకరెన్సీని అర్థం చేసుకోవడం

సాంప్రదాయకంగా, జావాస్క్రిప్ట్‌ను సింగిల్-థ్రెడెడ్ భాషగా పరిగణించేవారు. అయితే, బ్రౌజర్‌లలో వెబ్ వర్కర్స్ మరియు నోడ్.jsలో `worker_threads` మాడ్యూల్ రాకతో నిజమైన ప్యారలలిజం యొక్క సామర్థ్యం అన్‌లాక్ చేయబడింది. ఈ సందర్భంలో కంకరెన్సీ అంటే, ఒక ప్రోగ్రామ్ బహుళ పనులను ఏకకాలంలో అమలు చేయగల సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది. ఇది ఎల్లప్పుడూ నిజమైన ప్యారలల్ ఎగ్జిక్యూషన్ (వేర్వేరు ప్రాసెసర్ కోర్లలో పనులు అమలు కావడం) అని అర్థం కాదు, కానీ ఇది స్పష్టమైన ప్యారలలిజం సాధించడానికి అసింక్రోనస్ ఆపరేషన్లు మరియు ఈవెంట్ లూప్‌ల వంటి టెక్నిక్‌లను కూడా కలిగి ఉండవచ్చు.

బహుళ థ్రెడ్‌లు లేదా ప్రాసెస్‌లు షేర్డ్ డేటా స్ట్రక్చర్‌లను యాక్సెస్ చేసి, సవరించినప్పుడు, రేస్ కండిషన్లు మరియు డేటా కరప్షన్ ప్రమాదం తలెత్తుతుంది. థ్రెడ్ భద్రత డేటా సమగ్రతను మరియు ఊహించదగిన అప్లికేషన్ ప్రవర్తనను నిర్ధారించడానికి అత్యంత ముఖ్యమైనది.

థ్రెడ్-సేఫ్ కలెక్షన్‌ల అవసరం

అర్రేలు మరియు ఆబ్జెక్ట్‌ల వంటి ప్రామాణిక జావాస్క్రిప్ట్ డేటా స్ట్రక్చర్‌లు స్వాభావికంగా థ్రెడ్-సేఫ్ కాదు. బహుళ థ్రెడ్‌లు ఒకే అర్రే ఎలిమెంట్‌ను ఏకకాలంలో సవరించడానికి ప్రయత్నిస్తే, ఫలితం ఊహించలేనిదిగా ఉంటుంది మరియు డేటా నష్టం లేదా తప్పు ఫలితాలకు దారితీయవచ్చు. ఇద్దరు వర్కర్లు ఒక అర్రేలో కౌంటర్‌ను పెంచుతున్న దృశ్యాన్ని పరిగణించండి:

            // Shared array
const sharedArray = new Int32Array(new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * 1));

// Worker 1
Atomics.add(sharedArray, 0, 1);

// Worker 2
Atomics.add(sharedArray, 0, 1);

// Expected result: sharedArray[0] === 2
// Possible incorrect result: sharedArray[0] === 1 (due to race condition if standard increment is used)

            

              
                Copy
              
            
          

సరైన సింక్రొనైజేషన్ మెకానిజంలు లేకుండా, రెండు ఇంక్రిమెంట్ ఆపరేషన్లు ఒకదానికొకటి అతివ్యాప్తి చెందవచ్చు, ఫలితంగా కేవలం ఒక ఇంక్రిమెంట్ మాత్రమే వర్తింపజేయబడుతుంది. థ్రెడ్-సేఫ్ కలెక్షన్‌లు ఈ రేస్ కండిషన్లను నివారించడానికి మరియు డేటా స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి అవసరమైన సింక్రొనైజేషన్ ప్రిమిటివ్‌లను అందిస్తాయి.

జావాస్క్రిప్ట్‌లో థ్రెడ్-సేఫ్ డేటా స్ట్రక్చర్‌లను అన్వేషించడం

జావాస్క్రిప్ట్‌లో జావా యొక్క `ConcurrentHashMap` లేదా పైథాన్ యొక్క `Queue` వంటి అంతర్నిర్మిత థ్రెడ్-సేఫ్ కలెక్షన్ క్లాసులు లేవు. అయినప్పటికీ, థ్రెడ్-సేఫ్ ప్రవర్తనను సృష్టించడానికి లేదా అనుకరించడానికి మనం అనేక ఫీచర్లను ఉపయోగించుకోవచ్చు:

1. `SharedArrayBuffer` మరియు `Atomics`

`SharedArrayBuffer` బహుళ వెబ్ వర్కర్లు లేదా నోడ్.js వర్కర్లు ఒకే మెమరీ లొకేషన్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. అయినప్పటికీ, సరైన సింక్రొనైజేషన్ లేకుండా `SharedArrayBuffer`కు రా యాక్సెస్ ఇప్పటికీ సురక్షితం కాదు. ఇక్కడే `Atomics` ఆబ్జెక్ట్ devreలోకి వస్తుంది.

`Atomics` ఆబ్జెక్ట్ థ్రెడ్-సేఫ్ పద్ధతిలో షేర్డ్ మెమరీ లొకేషన్లలో రీడ్-మాడిఫై-రైట్ ఆపరేషన్లను నిర్వహించే అటామిక్ ఆపరేషన్లను అందిస్తుంది. ఈ ఆపరేషన్లలో ఇవి ఉన్నాయి:

• `Atomics.add(typedArray, index, value)`: పేర్కొన్న ఇండెక్స్ వద్ద ఉన్న ఎలిమెంట్‌కు ఒక విలువను జోడిస్తుంది.
• `Atomics.sub(typedArray, index, value)`: పేర్కొన్న ఇండెక్స్ వద్ద ఉన్న ఎలిమెంట్ నుండి ఒక విలువను తీసివేస్తుంది.
• `Atomics.and(typedArray, index, value)`: బిట్‌వైజ్ AND ఆపరేషన్‌ను నిర్వహిస్తుంది.
• `Atomics.or(typedArray, index, value)`: బిట్‌వైజ్ OR ఆపరేషన్‌ను నిర్వహిస్తుంది.
• `Atomics.xor(typedArray, index, value)`: బిట్‌వైజ్ XOR ఆపరేషన్‌ను నిర్వహిస్తుంది.
• `Atomics.exchange(typedArray, index, value)`: పేర్కొన్న ఇండెక్స్ వద్ద ఉన్న విలువను కొత్త విలువతో భర్తీ చేసి, అసలు విలువను తిరిగి ఇస్తుంది.
• `Atomics.compareExchange(typedArray, index, expectedValue, replacementValue)`: ప్రస్తుత విలువ అంచనా వేసిన విలువతో సరిపోలితేనే పేర్కొన్న ఇండెక్స్ వద్ద ఉన్న విలువను కొత్త విలువతో భర్తీ చేస్తుంది.
• `Atomics.load(typedArray, index)`: పేర్కొన్న ఇండెక్స్ వద్ద ఉన్న విలువను లోడ్ చేస్తుంది.
• `Atomics.store(typedArray, index, value)`: పేర్కొన్న ఇండెక్స్ వద్ద ఒక విలువను నిల్వ చేస్తుంది.
• `Atomics.wait(typedArray, index, expectedValue, timeout)`: పేర్కొన్న ఇండెక్స్ వద్ద ఉన్న విలువ అంచనా వేసిన విలువ కంటే భిన్నంగా మారే వరకు వేచి ఉంటుంది.
• `Atomics.wake(typedArray, index, count)`: పేర్కొన్న ఇండెక్స్ వద్ద పేర్కొన్న సంఖ్యలో వేచి ఉన్నవారిని మేల్కొలుపుతుంది.

ఈ అటామిక్ ఆపరేషన్లు థ్రెడ్-సేఫ్ కౌంటర్లు, క్యూలు మరియు ఇతర డేటా స్ట్రక్చర్‌లను నిర్మించడానికి కీలకం.

ఉదాహరణ: థ్రెడ్-సేఫ్ కౌంటర్

            // Create a SharedArrayBuffer and Int32Array
const sab = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
const counter = new Int32Array(sab);

// Function to increment the counter atomically
function incrementCounter() {
  Atomics.add(counter, 0, 1);
}

// Example usage (in a Web Worker):
incrementCounter();

// Access the counter value (in the main thread):
console.log("Counter value:", counter[0]);

            

              
                Copy
              
            
          

2. స్పిన్ లాక్స్

స్పిన్ లాక్ అనేది ఒక రకమైన లాక్, ఇక్కడ ఒక థ్రెడ్ లాక్ అందుబాటులోకి వచ్చే వరకు ఒక షరతును (సాధారణంగా ఒక ఫ్లాగ్) పదేపదే తనిఖీ చేస్తుంది. ఇది బిజీ-వెయిటింగ్ విధానం, వేచి ఉన్నప్పుడు CPU సైకిళ్లను వినియోగిస్తుంది, కానీ లాక్‌లు చాలా తక్కువ సమయం పాటు పట్టుకున్న సందర్భాలలో ఇది సమర్థవంతంగా ఉంటుంది.

            class SpinLock {
  constructor() {
    this.lock = new Int32Array(new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT));
  }

  lock() {
    while (Atomics.compareExchange(this.lock, 0, 0, 1) !== 0) {
      // Spin until the lock is acquired
    }
  }

  unlock() {
    Atomics.store(this.lock, 0, 0);
  }
}

// Example usage
const spinLock = new SpinLock();

spinLock.lock();
// Critical section: access shared resources safely here
spinLock.unlock();

            

              
                Copy
              
            
          

ముఖ్య గమనిక: స్పిన్ లాక్‌లను జాగ్రత్తగా ఉపయోగించాలి. లాక్ ఎక్కువ కాలం పట్టుకుంటే అధిక స్పిన్నింగ్ CPU స్టార్వేషన్‌కు దారితీయవచ్చు. లాక్‌లు ఎక్కువసేపు పట్టుకున్నప్పుడు మ్యూటెక్స్‌లు లేదా కండిషన్ వేరియబుల్స్ వంటి ఇతర సింక్రొనైజేషన్ మెకానిజంలను ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.

3. మ్యూటెక్స్‌లు (మ్యూచువల్ ఎక్స్‌క్లూజన్ లాక్స్)

మ్యూటెక్స్‌లు స్పిన్ లాక్‌ల కంటే మరింత పటిష్టమైన లాకింగ్ మెకానిజంను అందిస్తాయి. అవి బహుళ థ్రెడ్‌లు ఒకేసారి కోడ్ యొక్క క్రిటికల్ సెక్షన్‌ను యాక్సెస్ చేయకుండా నిరోధిస్తాయి. ఒక థ్రెడ్ ఇప్పటికే మరొక థ్రెడ్ ద్వారా పట్టుకున్న మ్యూటెక్స్‌ను పొందడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు, అది మ్యూటెక్స్ అందుబాటులోకి వచ్చే వరకు బ్లాక్ (నిద్ర) అవుతుంది. ఇది బిజీ-వెయిటింగ్‌ను నివారిస్తుంది మరియు CPU వినియోగాన్ని తగ్గిస్తుంది.

జావాస్క్రిప్ట్‌లో స్థానిక మ్యూటెక్స్ అమలు లేనప్పటికీ, నోడ్.js వాతావరణాలలో `async-mutex` వంటి లైబ్రరీలను అసింక్రోనస్ ఆపరేషన్లను ఉపయోగించి మ్యూటెక్స్-వంటి కార్యాచరణను అందించడానికి ఉపయోగించవచ్చు.

            const { Mutex } = require('async-mutex');

const mutex = new Mutex();

async function criticalSection() {
  const release = await mutex.acquire();
  try {
    // Access shared resources safely here
  } finally {
    release(); // Release the mutex
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

4. బ్లాకింగ్ క్యూలు

బ్లాకింగ్ క్యూ అనేది క్యూ ఖాళీగా ఉన్నప్పుడు (డీక్యూ ఆపరేషన్ల కోసం) లేదా నిండినప్పుడు (ఎన్‌క్యూ ఆపరేషన్ల కోసం) బ్లాక్ (వేచి) చేసే ఆపరేషన్లకు మద్దతు ఇచ్చే ఒక క్యూ. ప్రొడ్యూసర్లు (క్యూకు ఐటమ్స్ జోడించే థ్రెడ్‌లు) మరియు కన్స్యూమర్లు (క్యూ నుండి ఐటమ్స్ తొలగించే థ్రెడ్‌లు) మధ్య పనిని సమన్వయం చేయడానికి ఇది అవసరం.

మీరు సింక్రొనైజేషన్ కోసం `SharedArrayBuffer` మరియు `Atomics` ఉపయోగించి బ్లాకింగ్ క్యూను అమలు చేయవచ్చు.

భావనాత్మక ఉదాహరణ (సరళీకృతం):

            // Implementations would require handling queue capacity, full/empty states, and synchronization details
// This is a high-level illustration.
class BlockingQueue {
  constructor(capacity) {
    this.capacity = capacity;
    this.buffer = new Array(capacity); // SharedArrayBuffer would be more appropriate for true concurrency
    this.head = 0;
    this.tail = 0;
    this.size = 0;
  }

  enqueue(item) {
    // Wait if the queue is full (using Atomics.wait)

    this.buffer[this.tail] = item;
    this.tail = (this.tail + 1) % this.capacity;
    this.size++;

    // Signal waiting consumers (using Atomics.wake)
  }

  dequeue() {
    // Wait if the queue is empty (using Atomics.wait)

    const item = this.buffer[this.head];
    this.head = (this.head + 1) % this.capacity;
    this.size--;

    // Signal waiting producers (using Atomics.wake)
    return item;
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

పనితీరు పరిగణనలు

థ్రెడ్ భద్రత కీలకం అయినప్పటికీ, కంకరెంట్ కలెక్షన్‌లు మరియు సింక్రొనైజేషన్ ప్రిమిటివ్‌లను ఉపయోగించడం వల్ల పనితీరుపై చూపే ప్రభావాలను కూడా పరిగణించడం అవసరం. సింక్రొనైజేషన్ ఎల్లప్పుడూ ఓవర్‌హెడ్‌ను పరిచయం చేస్తుంది. ఇక్కడ కొన్ని కీలక పరిగణనల విచ్ఛిన్నం ఉంది:

• లాక్ కంటెన్షన్: అధిక లాక్ కంటెన్షన్ (బహుళ థ్రెడ్‌లు తరచుగా ఒకే లాక్‌ను పొందడానికి ప్రయత్నించడం) పనితీరును గణనీయంగా దిగజార్చగలదు. లాక్‌లను పట్టుకోవడానికి పట్టే సమయాన్ని తగ్గించడానికి మీ కోడ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయండి.
• స్పిన్ లాక్స్ vs. మ్యూటెక్స్‌లు: స్పిన్ లాక్‌లు స్వల్పకాలిక లాక్‌లకు సమర్థవంతంగా ఉంటాయి, కానీ లాక్ ఎక్కువ కాలం పట్టుకుంటే అవి CPU సైకిళ్లను వృధా చేయగలవు. మ్యూటెక్స్‌లు, కాంటెక్స్ట్ స్విచింగ్ యొక్క ఓవర్‌హెడ్‌ను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, సాధారణంగా ఎక్కువసేపు పట్టుకునే లాక్‌లకు మరింత అనుకూలంగా ఉంటాయి.
• ఫాల్స్ షేరింగ్: బహుళ థ్రెడ్‌లు ఒకే కాష్ లైన్‌లో ఉండే వేర్వేరు వేరియబుల్స్‌ను యాక్సెస్ చేసినప్పుడు ఫాల్స్ షేరింగ్ జరుగుతుంది. ఇది అనవసరమైన కాష్ ఇన్‌వాలిడేషన్ మరియు పనితీరు క్షీణతకు దారితీయవచ్చు. వేరియబుల్స్‌ను వేర్వేరు కాష్ లైన్‌లలో ఉండేలా ప్యాడింగ్ చేయడం ఈ సమస్యను తగ్గించగలదు.
• అటామిక్ ఆపరేషన్స్ ఓవర్‌హెడ్: అటామిక్ ఆపరేషన్లు, థ్రెడ్ భద్రతకు అవసరమైనప్పటికీ, సాధారణంగా నాన్-అటామిక్ ఆపరేషన్ల కంటే ఖరీదైనవి. అవసరమైనప్పుడు మాత్రమే వాటిని వివేకంతో ఉపయోగించండి.
• డేటా స్ట్రక్చర్ ఎంపిక: డేటా స్ట్రక్చర్ ఎంపిక పనితీరును గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది. మీ ఎంపిక చేసుకునేటప్పుడు డేటా స్ట్రక్చర్‌పై నిర్వహించే యాక్సెస్ ప్యాటర్న్‌లు మరియు ఆపరేషన్లను పరిగణించండి. ఉదాహరణకు, లుకప్‌ల కోసం కంకరెంట్ లిస్ట్ కంటే కంకరెంట్ హ్యాష్ మ్యాప్ మరింత సమర్థవంతంగా ఉండవచ్చు.

ఆచరణాత్మక వినియోగ సందర్భాలు

థ్రెడ్-సేఫ్ కలెక్షన్‌లు వివిధ సందర్భాలలో విలువైనవి, వాటిలో ఇవి ఉన్నాయి:

• ప్యారలల్ డేటా ప్రాసెసింగ్: పెద్ద డేటాసెట్‌ను చిన్న భాగాలుగా విభజించి, వెబ్ వర్కర్లు లేదా నోడ్.js వర్కర్లను ఉపయోగించి వాటిని ఏకకాలంలో ప్రాసెస్ చేయడం ప్రాసెసింగ్ సమయాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. వర్కర్ల నుండి ఫలితాలను సమగ్రపరచడానికి థ్రెడ్-సేఫ్ కలెక్షన్‌లు అవసరం. ఉదాహరణకు, ఒక భద్రతా వ్యవస్థలో బహుళ కెమెరాల నుండి ఇమేజ్ డేటాను ఏకకాలంలో ప్రాసెస్ చేయడం లేదా ఫైనాన్షియల్ మోడలింగ్‌లో ప్యారలల్ గణనలు చేయడం.
• రియల్-టైమ్ డేటా స్ట్రీమింగ్: IoT పరికరాల నుండి సెన్సార్ డేటా లేదా రియల్-టైమ్ మార్కెట్ డేటా వంటి అధిక-వాల్యూమ్ డేటా స్ట్రీమ్‌లను నిర్వహించడానికి సమర్థవంతమైన కంకరెంట్ ప్రాసెసింగ్ అవసరం. థ్రెడ్-సేఫ్ క్యూలను డేటాను బఫర్ చేయడానికి మరియు బహుళ ప్రాసెసింగ్ థ్రెడ్‌లకు పంపిణీ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు. ఒక స్మార్ట్ ఫ్యాక్టరీలో వేలాది సెన్సార్లను పర్యవేక్షించే వ్యవస్థను పరిగణించండి, ఇక్కడ ప్రతి సెన్సార్ అసింక్రోనస్‌గా డేటాను పంపుతుంది.
• కాషింగ్: తరచుగా యాక్సెస్ చేయబడిన డేటాను నిల్వ చేయడానికి కంకరెంట్ కాష్‌ను నిర్మించడం అప్లికేషన్ పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది. కంకరెంట్ కాష్‌లను అమలు చేయడానికి థ్రెడ్-సేఫ్ హ్యాష్ మ్యాప్‌లు అనువైనవి. బహుళ సర్వర్లు తరచుగా యాక్సెస్ చేయబడిన వెబ్ పేజీలను కాష్ చేసే కంటెంట్ డెలివరీ నెట్‌వర్క్ (CDN)ని ఊహించుకోండి.
• గేమ్ డెవలప్‌మెంట్: గేమ్ ఇంజిన్‌లు తరచుగా రెండరింగ్, ఫిజిక్స్ మరియు AI వంటి ఆట యొక్క విభిన్న అంశాలను నిర్వహించడానికి బహుళ థ్రెడ్‌లను ఉపయోగిస్తాయి. షేర్డ్ గేమ్ స్టేట్‌ను నిర్వహించడానికి థ్రెడ్-సేఫ్ కలెక్షన్‌లు కీలకం. వేలాది మంది ఏకకాల ఆటగాళ్లతో కూడిన మాసివ్లీ మల్టీప్లేయర్ ఆన్‌లైన్ రోల్-ప్లేయింగ్ గేమ్ (MMORPG)ని పరిగణించండి.

ఉదాహరణ: కంకరెంట్ మ్యాప్ (భావనాత్మకం)

ఇది `SharedArrayBuffer` మరియు `Atomics` ఉపయోగించి కంకరెంట్ మ్యాప్ యొక్క సరళీకృత భావనాత్మక ఉదాహరణ, ఇది ప్రధాన సూత్రాలను వివరిస్తుంది. పూర్తి అమలు గణనీయంగా మరింత సంక్లిష్టంగా ఉంటుంది, రీసైజింగ్, కొలిజన్ రిజల్యూషన్ మరియు ఇతర మ్యాప్-నిర్దిష్ట ఆపరేషన్లను థ్రెడ్-సేఫ్ పద్ధతిలో నిర్వహిస్తుంది. ఈ ఉదాహరణ థ్రెడ్-సేఫ్ సెట్ మరియు గెట్ ఆపరేషన్లపై దృష్టి పెడుతుంది.

            // This is a conceptual example and not a production-ready implementation
class ConcurrentMap {
  constructor(capacity) {
    this.capacity = capacity;
    // This is a VERY simplified example. In reality, each bucket would need to handle collision resolution,
    // and the entire map structure would likely be stored in a SharedArrayBuffer for thread safety.
    this.buckets = new Array(capacity).fill(null);
    this.locks = new Array(capacity).fill(null).map(() => new Int32Array(new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT))); // Array of locks for each bucket
  }

  // A VERY simplified hash function.  A real implementation would use a more robust hashing algorithm.
  hash(key) {
    let hash = 0;
    for (let i = 0; i < key.length; i++) {
      hash = (hash << 5) - hash + key.charCodeAt(i);
      hash |= 0; // Convert to 32bit integer
    }
    return Math.abs(hash) % this.capacity;
  }

  set(key, value) {
    const index = this.hash(key);

    // Acquire lock for this bucket
    while (Atomics.compareExchange(this.locks[index], 0, 0, 1) !== 0) {
      // Spin until the lock is acquired
    }

    try {
      // In a real implementation, we would handle collisions using chaining or open addressing
      this.buckets[index] = { key, value };
    } finally {
      // Release the lock
      Atomics.store(this.locks[index], 0, 0);
    }
  }

  get(key) {
    const index = this.hash(key);

    // Acquire lock for this bucket
    while (Atomics.compareExchange(this.locks[index], 0, 0, 1) !== 0) {
      // Spin until the lock is acquired
    }

    try {
      // In a real implementation, we would handle collisions using chaining or open addressing
      const entry = this.buckets[index];
      if (entry && entry.key === key) {
        return entry.value;
      } else {
        return undefined;
      }
    } finally {
      // Release the lock
      Atomics.store(this.locks[index], 0, 0);
    }
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

ముఖ్యమైన పరిగణనలు:

• ఈ ఉదాహరణ చాలా సరళీకృతం చేయబడింది మరియు ప్రొడక్షన్-రెడీ కంకరెంట్ మ్యాప్ యొక్క అనేక ఫీచర్లు (ఉదా., రీసైజింగ్, కొలిజన్ హ్యాండ్లింగ్) లేవు.
• నిజమైన థ్రెడ్ భద్రత కోసం మొత్తం మ్యాప్ డేటా స్ట్రక్చర్‌ను నిల్వ చేయడానికి `SharedArrayBuffer` ఉపయోగించడం కీలకం.
• లాక్ అమలు ఒక సాధారణ స్పిన్ లాక్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. అధిక-కంటెన్షన్ దృశ్యాలలో మెరుగైన పనితీరు కోసం మరింత అధునాతన లాకింగ్ మెకానిజంలను ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.
• వాస్తవ ప్రపంచ అమలులు తరచుగా మెరుగైన పనితీరు మరియు స్కేలబిలిటీని సాధించడానికి లైబ్రరీలు లేదా ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన డేటా స్ట్రక్చర్‌లను ఉపయోగిస్తాయి.

ప్రత్యామ్నాయాలు మరియు లైబ్రరీలు

`SharedArrayBuffer` మరియు `Atomics` ఉపయోగించి మొదటి నుండి థ్రెడ్-సేఫ్ కలెక్షన్‌లను నిర్మించడం సాధ్యమే అయినప్పటికీ, ఇది సంక్లిష్టంగా మరియు దోషపూరితంగా ఉంటుంది. అనేక లైబ్రరీలు ఉన్నత-స్థాయి అబ్స్ట్రాక్షన్‌లు మరియు కంకరెంట్ డేటా స్ట్రక్చర్‌ల ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన అమలులను అందిస్తాయి:

• `threads.js` (Node.js): ఈ లైబ్రరీ నోడ్.jsలో వర్కర్ థ్రెడ్‌ల సృష్టి మరియు నిర్వహణను సులభతరం చేస్తుంది. ఇది థ్రెడ్‌ల మధ్య డేటాను పంచుకోవడానికి మరియు షేర్డ్ వనరులకు యాక్సెస్‌ను సింక్రొనైజ్ చేయడానికి యుటిలిటీలను అందిస్తుంది.
• `async-mutex` (Node.js): ఈ లైబ్రరీ నోడ్.js కోసం అసింక్రోనస్ మ్యూటెక్స్ అమలును అందిస్తుంది.
• కస్టమ్ అమలులు: మీ నిర్దిష్ట అవసరాలను బట్టి, మీరు మీ అప్లికేషన్ అవసరాలకు అనుగుణంగా మీ స్వంత కంకరెంట్ డేటా స్ట్రక్చర్‌లను అమలు చేయడానికి ఎంచుకోవచ్చు. ఇది పనితీరు మరియు మెమరీ వినియోగంపై సూక్ష్మ-స్థాయి నియంత్రణను అనుమతిస్తుంది.

ఉత్తమ పద్ధతులు

జావాస్క్రిప్ట్‌లో కంకరెంట్ కలెక్షన్‌లతో పనిచేసేటప్పుడు, ఈ ఉత్తమ పద్ధతులను అనుసరించండి:

• లాక్ కంటెన్షన్‌ను తగ్గించండి: లాక్‌లను పట్టుకోవడానికి పట్టే సమయాన్ని తగ్గించడానికి మీ కోడ్‌ను రూపొందించండి. తగిన చోట సూక్ష్మ-స్థాయి లాకింగ్ వ్యూహాలను ఉపయోగించండి.
• డెడ్‌లాక్‌లను నివారించండి: డెడ్‌లాక్‌లను నివారించడానికి థ్రెడ్‌లు లాక్‌లను పొందే క్రమాన్ని జాగ్రత్తగా పరిగణించండి.
• థ్రెడ్ పూల్స్‌ను ఉపయోగించండి: ప్రతి పని కోసం కొత్త థ్రెడ్‌లను సృష్టించే బదులుగా వర్కర్ థ్రెడ్‌లను తిరిగి ఉపయోగించండి. ఇది థ్రెడ్ సృష్టి మరియు నాశనం యొక్క ఓవర్‌హెడ్‌ను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.
• ప్రొఫైల్ మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయండి: మీ కంకరెంట్ కోడ్‌లో పనితీరు అడ్డంకులను గుర్తించడానికి ప్రొఫైలింగ్ సాధనాలను ఉపయోగించండి. మీ అప్లికేషన్ కోసం సరైన కాన్ఫిగరేషన్‌ను కనుగొనడానికి వివిధ సింక్రొనైజేషన్ మెకానిజంలు మరియు డేటా స్ట్రక్చర్‌లతో ప్రయోగాలు చేయండి.
• సమగ్రమైన టెస్టింగ్: మీ కంకరెంట్ కోడ్ థ్రెడ్-సేఫ్ అని మరియు అధిక లోడ్ కింద ఆశించిన విధంగా పనిచేస్తుందని నిర్ధారించుకోవడానికి దానిని సమగ్రంగా పరీక్షించండి. సంభావ్య రేస్ కండిషన్లు మరియు ఇతర కంకరెన్సీ-సంబంధిత సమస్యలను గుర్తించడానికి స్ట్రెస్ టెస్టింగ్ మరియు కంకరెన్సీ టెస్టింగ్ సాధనాలను ఉపయోగించండి.
• మీ కోడ్‌ను డాక్యుమెంట్ చేయండి: ఉపయోగించిన సింక్రొనైజేషన్ మెకానిజంలను మరియు షేర్డ్ డేటాకు కంకరెంట్ యాక్సెస్‌తో సంబంధం ఉన్న సంభావ్య ప్రమాదాలను వివరించడానికి మీ కోడ్‌ను స్పష్టంగా డాక్యుమెంట్ చేయండి.

ముగింపు

ఆధునిక జావాస్క్రిప్ట్ డెవలప్‌మెంట్‌లో కంకరెన్సీ ప్రాముఖ్యత పెరుగుతోంది. పటిష్టమైన, స్కేలబుల్ మరియు పనితీరు గల అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి థ్రెడ్-సేఫ్ కలెక్షన్‌లను ఎలా నిర్మించాలో మరియు ఉపయోగించాలో అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం. జావాస్క్రిప్ట్‌లో అంతర్నిర్మిత థ్రెడ్-సేఫ్ కలెక్షన్‌లు లేనప్పటికీ, `SharedArrayBuffer` మరియు `Atomics` APIలు కస్టమ్ అమలులను సృష్టించడానికి అవసరమైన బిల్డింగ్ బ్లాక్‌లను అందిస్తాయి. విభిన్న సింక్రొనైజేషన్ మెకానిజంల పనితీరు ప్రభావాలను జాగ్రత్తగా పరిగణించి మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను అనుసరించడం ద్వారా, మీరు మీ అప్లికేషన్‌ల పనితీరు మరియు ప్రతిస్పందనను మెరుగుపరచడానికి కంకరెన్సీని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవచ్చు. డేటా కరప్షన్ మరియు ఊహించని ప్రవర్తనను నివారించడానికి ఎల్లప్పుడూ థ్రెడ్ భద్రతకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి మరియు మీ కంకరెంట్ కోడ్‌ను సమగ్రంగా పరీక్షించండి. జావాస్క్రిప్ట్ అభివృద్ధి చెందుతున్న కొద్దీ, కంకరెంట్ అప్లికేషన్‌ల అభివృద్ధిని సులభతరం చేయడానికి మరింత అధునాతన సాధనాలు మరియు లైబ్రరీలు ఉద్భవించగలవని మనం ఆశించవచ్చు.