జావాస్క్రిప్ట్ ఇటరేటర్ హెల్పర్ మెమరీ పనితీరు: స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ మెమరీ ప్రభావం

జావాస్క్రిప్ట్ ఇటరేటర్ హెల్పర్లు, map, filter, మరియు reduce వంటివి, డేటా సేకరణలతో పనిచేయడానికి ఒక సంక్షిప్త మరియు వ్యక్తీకరణ మార్గాన్ని అందిస్తాయి. ఈ హెల్పర్లు కోడ్ చదవడానికి మరియు నిర్వహించడానికి గణనీయమైన ప్రయోజనాలను అందించినప్పటికీ, ప్రత్యేకంగా పెద్ద డేటాసెట్‌లు లేదా డేటా స్ట్రీమ్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు వాటి మెమరీ పనితీరు ప్రభావాలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. ఈ వ్యాసం ఇటరేటర్ హెల్పర్ల మెమరీ లక్షణాలను పరిశీలిస్తుంది మరియు సమర్థవంతమైన మెమరీ వాడకం కోసం మీ కోడ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఆచరణాత్మక మార్గదర్శకత్వాన్ని అందిస్తుంది.

ఇటరేటర్ హెల్పర్లను అర్థం చేసుకోవడం

ఇటరేటర్ హెల్పర్లు అనేవి ఇటరేబుల్స్‌పై పనిచేసే మెథడ్లు, ఇవి ఫంక్షనల్ శైలిలో డేటాను మార్చడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. ఆపరేషన్ల పైప్‌లైన్‌లను సృష్టిస్తూ, వీటిని ఒకదానితో ఒకటి కలిపి ఉపయోగించేలా రూపొందించబడ్డాయి. ఉదాహరణకు:

            const numbers = [1, 2, 3, 4, 5];

const squaredEvenNumbers = numbers
  .filter(num => num % 2 === 0)
  .map(num => num * num);

console.log(squaredEvenNumbers); // Output: [4, 16]

            

              
                Copy
              
            
          

ఈ ఉదాహరణలో, filter సరి సంఖ్యలను ఎంచుకుంటుంది, మరియు map వాటిని వర్గం చేస్తుంది. ఈ చైన్డ్ విధానం సాంప్రదాయ లూప్-ఆధారిత పరిష్కారాలతో పోలిస్తే కోడ్ స్పష్టతను గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది.

ఈగర్ ఎవాల్యుయేషన్ యొక్క మెమరీ ప్రభావాలు

ఇటరేటర్ హెల్పర్ల మెమరీ ప్రభావాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో ఒక కీలకమైన అంశం ఏమిటంటే, అవి ఈగర్ లేదా లేజీ ఎవాల్యుయేషన్‌ను ఉపయోగిస్తాయా అనేది. `map`, `filter`, మరియు `reduce` (అర్రేలపై ఉపయోగించినప్పుడు) సహా అనేక ప్రామాణిక జావాస్క్రిప్ట్ అర్రే మెథడ్లు *ఈగర్ ఎవాల్యుయేషన్* చేస్తాయి. దీని అర్థం ప్రతి ఆపరేషన్ ఒక కొత్త మధ్యంతర అర్రేను సృష్టిస్తుంది. మెమరీ ప్రభావాలను వివరించడానికి ఒక పెద్ద ఉదాహరణను పరిశీలిద్దాం:

            const largeArray = Array.from({ length: 1000000 }, (_, i) => i + 1);

const result = largeArray
  .filter(num => num % 2 === 0)
  .map(num => num * 2)
  .reduce((acc, num) => acc + num, 0);

console.log(result);

            

              
                Copy
              
            
          

ఈ సందర్భంలో, filter ఆపరేషన్ సరి సంఖ్యలను మాత్రమే కలిగి ఉన్న ఒక కొత్త అర్రేను సృష్టిస్తుంది. ఆ తరువాత, map రెట్టింపు విలువలతో *మరొక* కొత్త అర్రేను సృష్టిస్తుంది. చివరగా, reduce చివరి అర్రేపై ఇటరేట్ అవుతుంది. ఈ మధ్యంతర అర్రేల సృష్టి, ప్రత్యేకంగా పెద్ద ఇన్‌పుట్ డేటాసెట్‌లతో గణనీయమైన మెమరీ వినియోగానికి దారితీస్తుంది. ఉదాహరణకు, అసలు అర్రేలో 1 మిలియన్ ఎలిమెంట్లు ఉంటే, filter ద్వారా సృష్టించబడిన మధ్యంతర అర్రేలో సుమారు 500,000 ఎలిమెంట్లు ఉండవచ్చు, మరియు map ద్వారా సృష్టించబడిన మధ్యంతర అర్రేలో కూడా సుమారు 500,000 ఎలిమెంట్లు ఉంటాయి. ఈ తాత్కాలిక మెమరీ కేటాయింపు అప్లికేషన్‌కు అదనపు భారాన్ని జోడిస్తుంది.

లేజీ ఎవాల్యుయేషన్ మరియు జనరేటర్లు

ఈగర్ ఎవాల్యుయేషన్ యొక్క మెమరీ అసమర్థతలను పరిష్కరించడానికి, జావాస్క్రిప్ట్ *జనరేటర్లను* మరియు *లేజీ ఎవాల్యుయేషన్* భావనను అందిస్తుంది. జనరేటర్లు మొత్తం అర్రేలను మెమరీలో ముందుగానే సృష్టించకుండా, అవసరమైనప్పుడు విలువల క్రమాన్ని ఉత్పత్తి చేసే ఫంక్షన్‌లను నిర్వచించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. డేటా క్రమంగా వచ్చే స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్‌కు ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది.

            function* evenNumbers(numbers) {
  for (const num of numbers) {
    if (num % 2 === 0) {
      yield num;
    }
  }
}

function* doubledNumbers(numbers) {
  for (const num of numbers) {
    yield num * 2;
  }
}

const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6];

const evenNumberGenerator = evenNumbers(numbers);
const doubledNumberGenerator = doubledNumbers(evenNumberGenerator);

for (const num of doubledNumberGenerator) {
  console.log(num);
}

            

              
                Copy
              
            
          

ఈ ఉదాహరణలో, evenNumbers మరియు doubledNumbers అనేవి జనరేటర్ ఫంక్షన్‌లు. వాటిని పిలిచినప్పుడు, అవి అభ్యర్థించినప్పుడు మాత్రమే విలువలను ఉత్పత్తి చేసే ఇటరేటర్‌లను తిరిగి ఇస్తాయి. for...of లూప్ doubledNumberGenerator నుండి విలువలను తీసుకుంటుంది, అది evenNumberGenerator నుండి విలువలను అభ్యర్థిస్తుంది, మరియు అలా కొనసాగుతుంది. మధ్యంతర అర్రేలు సృష్టించబడవు, ఇది గణనీయమైన మెమరీ ఆదాకు దారితీస్తుంది.

లేజీ ఇటరేటర్ హెల్పర్లను అమలు చేయడం

జావాస్క్రిప్ట్ అర్రేలపై నేరుగా అంతర్నిర్మిత లేజీ ఇటరేటర్ హెల్పర్లను అందించనప్పటికీ, మీరు జనరేటర్లను ఉపయోగించి సులభంగా మీ స్వంతంగా సృష్టించుకోవచ్చు. ఇక్కడ మీరు map మరియు filter యొక్క లేజీ వెర్షన్‌లను ఎలా అమలు చేయవచ్చో చూడండి:

            function* lazyMap(iterable, callback) {
  for (const item of iterable) {
    yield callback(item);
  }
}

function* lazyFilter(iterable, predicate) {
  for (const item of iterable) {
    if (predicate(item)) {
      yield item;
    }
  }
}

const largeArray = Array.from({ length: 1000000 }, (_, i) => i + 1);

const lazyEvenNumbers = lazyFilter(largeArray, num => num % 2 === 0);
const lazyDoubledNumbers = lazyMap(lazyEvenNumbers, num => num * 2);

let sum = 0;
for (const num of lazyDoubledNumbers) {
  sum += num;
}

console.log(sum);

            

              
                Copy
              
            
          

ఈ అమలు మధ్యంతర అర్రేలను సృష్టించడాన్ని నివారిస్తుంది. ఇటరేషన్ సమయంలో అవసరమైనప్పుడు మాత్రమే ప్రతి విలువ ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది. చాలా పెద్ద డేటాసెట్‌లు లేదా అనంతమైన డేటా స్ట్రీమ్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఈ విధానం ప్రత్యేకంగా ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది.

స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు మెమరీ సామర్థ్యం

స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ అనేది డేటాను ఒకేసారి మెమరీలోకి లోడ్ చేయడానికి బదులుగా, నిరంతర ప్రవాహంగా నిర్వహించడం. జనరేటర్లతో లేజీ ఎవాల్యుయేషన్ స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ సందర్భాలకు ఆదర్శంగా సరిపోతుంది. మీరు ఒక ఫైల్ నుండి డేటాను చదవడం, దానిని లైన్ వారీగా ప్రాసెస్ చేయడం, మరియు ఫలితాలను మరొక ఫైల్‌కు రాయడం వంటి సందర్భాన్ని పరిగణించండి. ఈగర్ ఎవాల్యుయేషన్ ఉపయోగించడం వల్ల మొత్తం ఫైల్‌ను మెమరీలోకి లోడ్ చేయవలసి ఉంటుంది, ఇది పెద్ద ఫైల్‌లకు అసాధ్యం కావచ్చు. లేజీ ఎవాల్యుయేషన్‌తో, మీరు చదివిన ప్రతి లైన్‌ను ప్రాసెస్ చేయవచ్చు, మెమరీ ఫుట్‌ప్రింట్‌ను తగ్గించవచ్చు.

ఉదాహరణ: ఒక పెద్ద లాగ్ ఫైల్‌ను ప్రాసెస్ చేయడం

మీకు ఒక పెద్ద లాగ్ ఫైల్, బహుశా గిగాబైట్ల పరిమాణంలో ఉందని, మరియు మీరు కొన్ని ప్రమాణాల ఆధారంగా నిర్దిష్ట ఎంట్రీలను సంగ్రహించవలసి ఉందని ఊహించుకోండి. సాంప్రదాయ అర్రే పద్ధతులను ఉపయోగించి, మీరు మొత్తం ఫైల్‌ను ఒక అర్రేలోకి లోడ్ చేయడానికి ప్రయత్నించవచ్చు, దానిని ఫిల్టర్ చేసి, ఆపై ఫిల్టర్ చేసిన ఎంట్రీలను ప్రాసెస్ చేయవచ్చు. ఇది సులభంగా మెమరీ అయిపోవడానికి దారితీయవచ్చు. బదులుగా, మీరు జనరేటర్లతో స్ట్రీమ్-ఆధారిత విధానాన్ని ఉపయోగించవచ్చు.

            const fs = require('fs');
const readline = require('readline');

async function* readLines(filePath) {
  const fileStream = fs.createReadStream(filePath);

  const rl = readline.createInterface({
    input: fileStream,
    crlfDelay: Infinity
  });

  for await (const line of rl) {
    yield line;
  }
}

function* filterLines(lines, keyword) {
  for (const line of lines) {
    if (line.includes(keyword)) {
      yield line;
    }
  }
}

async function processLogFile(filePath, keyword) {
  const lines = readLines(filePath);
  const filteredLines = filterLines(lines, keyword);

  for await (const line of filteredLines) {
    console.log(line); // Process each filtered line
  }
}

// Example usage
processLogFile('large_log_file.txt', 'ERROR');

            

              
                Copy
              
            
          

ఈ ఉదాహరణలో, readLines readline ఉపయోగించి ఫైల్‌ను లైన్ వారీగా చదువుతుంది మరియు ప్రతి లైన్‌ను జనరేటర్‌గా అందిస్తుంది. filterLines ఆ తరువాత నిర్దిష్ట కీవర్డ్ ఉనికి ఆధారంగా ఈ లైన్‌లను ఫిల్టర్ చేస్తుంది. ఇక్కడ ముఖ్య ప్రయోజనం ఏమిటంటే, ఫైల్ పరిమాణంతో సంబంధం లేకుండా ఒక సమయంలో ఒక లైన్ మాత్రమే మెమరీలో ఉంటుంది.

సంభావ్య ఆపదలు మరియు పరిగణనలు

లేజీ ఎవాల్యుయేషన్ గణనీయమైన మెమరీ ప్రయోజనాలను అందించినప్పటికీ, సంభావ్య లోపాల గురించి తెలుసుకోవడం అవసరం:

• పెరిగిన సంక్లిష్టత: లేజీ ఇటరేటర్ హెల్పర్లను అమలు చేయడానికి తరచుగా ఎక్కువ కోడ్ మరియు జనరేటర్లు, ఇటరేటర్ల గురించి లోతైన అవగాహన అవసరం, ఇది కోడ్ సంక్లిష్టతను పెంచుతుంది.
• డీబగ్గింగ్ సవాళ్లు: లేజీ-ఎవాల్యుయేటెడ్ కోడ్‌ను డీబగ్ చేయడం ఈగర్-ఎవాల్యుయేటెడ్ కోడ్‌ను డీబగ్ చేయడం కంటే సవాలుగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఎగ్జిక్యూషన్ ఫ్లో అంత సూటిగా ఉండకపోవచ్చు.
• జనరేటర్ ఫంక్షన్ల ఓవర్‌హెడ్: జనరేటర్ ఫంక్షన్‌లను సృష్టించడం మరియు నిర్వహించడం కొంత ఓవర్‌హెడ్‌ను పరిచయం చేయవచ్చు, అయినప్పటికీ ఇది సాధారణంగా స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ సందర్భాలలో మెమరీ ఆదాతో పోలిస్తే చాలా తక్కువ.
• ఈగర్ కన్సమ్షన్: లేజీ ఇటరేటర్‌ను అనుకోకుండా ఈగర్ ఎవాల్యుయేషన్‌కు బలవంతం చేయకుండా జాగ్రత్త వహించండి. ఉదాహరణకు, ఒక జనరేటర్‌ను అర్రేగా మార్చడం (ఉదా. Array.from() లేదా స్ప్రెడ్ ఆపరేటర్ ... ఉపయోగించి) మొత్తం ఇటరేటర్‌ను వినియోగించుకుంటుంది మరియు అన్ని విలువలను మెమరీలో నిల్వ చేస్తుంది, లేజీ ఎవాల్యుయేషన్ యొక్క ప్రయోజనాలను నిరర్థకం చేస్తుంది.

నిజ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు మరియు ప్రపంచవ్యాప్త అనువర్తనాలు

మెమరీ-సమర్థవంతమైన ఇటరేటర్ హెల్పర్లు మరియు స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ సూత్రాలు వివిధ రంగాలలో మరియు ప్రాంతాలలో వర్తిస్తాయి. ఇక్కడ కొన్ని ఉదాహరణలు ఉన్నాయి:

• ఆర్థిక డేటా విశ్లేషణ (ప్రపంచవ్యాప్తం): స్టాక్ మార్కెట్ లావాదేవీల లాగ్‌లు లేదా క్రిప్టోకరెన్సీ ట్రేడింగ్ డేటా వంటి పెద్ద ఆర్థిక డేటాసెట్‌లను విశ్లేషించడానికి తరచుగా భారీ మొత్తంలో సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయవలసి ఉంటుంది. లేజీ ఎవాల్యుయేషన్ మెమరీ వనరులను అయిపోకుండా ఈ డేటాసెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
• సెన్సార్ డేటా ప్రాసెసింగ్ (IoT - ప్రపంచవ్యాప్తం): ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (IoT) పరికరాలు సెన్సార్ డేటా స్ట్రీమ్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. ఈ డేటాను నిజ-సమయంలో ప్రాసెస్ చేయడం, ఉదాహరణకు నగరం అంతటా పంపిణీ చేయబడిన సెన్సార్ల నుండి ఉష్ణోగ్రత రీడింగ్‌లను విశ్లేషించడం లేదా కనెక్ట్ చేయబడిన వాహనాల నుండి డేటా ఆధారంగా ట్రాఫిక్ ప్రవాహాన్ని పర్యవేక్షించడం, స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ పద్ధతుల నుండి ఎంతో ప్రయోజనం పొందుతుంది.
• లాగ్ ఫైల్ విశ్లేషణ (సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ - ప్రపంచవ్యాప్తం): మునుపటి ఉదాహరణలో చూపినట్లుగా, సర్వర్లు, అప్లికేషన్‌లు లేదా నెట్‌వర్క్ పరికరాల నుండి లాగ్ ఫైల్‌లను విశ్లేషించడం సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్‌లో ఒక సాధారణ పని. లేజీ ఎవాల్యుయేషన్ పెద్ద లాగ్ ఫైల్‌లను మెమరీ సమస్యలను కలిగించకుండా సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయగలదని నిర్ధారిస్తుంది.
• జన్యు డేటా ప్రాసెసింగ్ (ఆరోగ్య సంరక్షణ - అంతర్జాతీయం): DNA సీక్వెన్సుల వంటి జన్యు డేటాను విశ్లేషించడం అనేది భారీ మొత్తంలో సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఈ డేటాను మెమరీ-సమర్థవంతమైన రీతిలో ప్రాసెస్ చేయడానికి లేజీ ఎవాల్యుయేషన్ ఉపయోగించవచ్చు, ఇది పరిశోధకులకు లేకపోతే కనుగొనడం అసాధ్యమైన నమూనాలు మరియు అంతర్దృష్టులను గుర్తించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
• సోషల్ మీడియా సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ (మార్కెటింగ్ - ప్రపంచవ్యాప్తం): సెంటిమెంట్‌ను విశ్లేషించడానికి మరియు ట్రెండ్‌లను గుర్తించడానికి సోషల్ మీడియా ఫీడ్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి నిరంతర డేటా స్ట్రీమ్‌లను నిర్వహించడం అవసరం. లేజీ ఎవాల్యుయేషన్ మార్కెటర్లకు మెమరీ వనరులను ఓవర్‌లోడ్ చేయకుండా ఈ ఫీడ్‌లను నిజ-సమయంలో ప్రాసెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

మెమరీ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు

జావాస్క్రిప్ట్‌లో ఇటరేటర్ హెల్పర్లు మరియు స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు మెమరీ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, కింది ఉత్తమ పద్ధతులను పరిగణించండి:

• సాధ్యమైనప్పుడు లేజీ ఎవాల్యుయేషన్‌ను ఉపయోగించండి: ప్రత్యేకంగా పెద్ద డేటాసెట్‌లు లేదా డేటా స్ట్రీమ్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు, జనరేటర్లతో లేజీ ఎవాల్యుయేషన్‌కు ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి.
• అనవసరమైన మధ్యంతర అర్రేలను నివారించండి: ఆపరేషన్లను సమర్థవంతంగా చైన్ చేయడం ద్వారా మరియు లేజీ ఇటరేటర్ హెల్పర్లను ఉపయోగించడం ద్వారా మధ్యంతర అర్రేల సృష్టిని తగ్గించండి.
• మీ కోడ్‌ను ప్రొఫైల్ చేయండి: మెమరీ బాటిల్‌నెక్‌లను గుర్తించడానికి మరియు మీ కోడ్‌ను తదనుగుణంగా ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ప్రొఫైలింగ్ సాధనాలను ఉపయోగించండి. క్రోమ్ డెవ్‌టూల్స్ అద్భుతమైన మెమరీ ప్రొఫైలింగ్ సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది.
• ప్రత్యామ్నాయ డేటా స్ట్రక్చర్‌లను పరిగణించండి: సముచితమైతే, Set లేదా Map వంటి ప్రత్యామ్నాయ డేటా స్ట్రక్చర్‌లను ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి, ఇవి కొన్ని ఆపరేషన్లకు మెరుగైన మెమరీ పనితీరును అందించవచ్చు.
• వనరులను సరిగ్గా నిర్వహించండి: మెమరీ లీక్‌లను నివారించడానికి ఫైల్ హ్యాండిల్స్ మరియు నెట్‌వర్క్ కనెక్షన్‌లు వంటి వనరులు ఇకపై అవసరం లేనప్పుడు వాటిని విడుదల చేశారని నిర్ధారించుకోండి.
• క్లోజర్ స్కోప్ గురించి జాగ్రత్తగా ఉండండి: క్లోజర్‌లు అనుకోకుండా ఇకపై అవసరం లేని ఆబ్జెక్ట్‌లకు రిఫరెన్స్‌లను పట్టుకోవచ్చు, ఇది మెమరీ లీక్‌లకు దారితీస్తుంది. క్లోజర్ల స్కోప్ గురించి జాగ్రత్తగా ఉండండి మరియు అనవసరమైన వేరియబుల్స్‌ను క్యాప్చర్ చేయకుండా ఉండండి.
• గార్బేజ్ కలెక్షన్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయండి: జావాస్క్రిప్ట్ గార్బేజ్ కలెక్టర్ ఆటోమేటిక్ అయినప్పటికీ, ఆబ్జెక్ట్‌లు ఇకపై అవసరం లేనప్పుడు గార్బేజ్ కలెక్టర్‌కు సూచించడం ద్వారా మీరు కొన్నిసార్లు పనితీరును మెరుగుపరచవచ్చు. వేరియబుల్స్‌ను null కు సెట్ చేయడం కొన్నిసార్లు సహాయపడుతుంది.

ముగింపు

సమర్థవంతమైన మరియు స్కేలబుల్ అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి జావాస్క్రిప్ట్ ఇటరేటర్ హెల్పర్ల మెమరీ పనితీరు ప్రభావాలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. జనరేటర్లతో లేజీ ఎవాల్యుయేషన్‌ను ఉపయోగించడం ద్వారా మరియు మెమరీ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ఉత్తమ పద్ధతులకు కట్టుబడి ఉండటం ద్వారా, మీరు మెమరీ వినియోగాన్ని గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు మరియు మీ కోడ్ పనితీరును మెరుగుపరచవచ్చు, ప్రత్యేకంగా పెద్ద డేటాసెట్‌లు మరియు స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ సందర్భాలలో. మెమరీ బాటిల్‌నెక్‌లను గుర్తించడానికి మీ కోడ్‌ను ప్రొఫైల్ చేయడం మరియు మీ నిర్దిష్ట వినియోగ కేసుకు అత్యంత సముచితమైన డేటా స్ట్రక్చర్‌లు మరియు అల్గారిథమ్‌లను ఎంచుకోవడం గుర్తుంచుకోండి. మెమరీ-స్పృహతో కూడిన విధానాన్ని అనుసరించడం ద్వారా, మీరు పనితీరు మరియు వనరుల-స్నేహపూర్వక జావాస్క్రిప్ట్ అప్లికేషన్‌లను సృష్టించవచ్చు, ప్రపంచవ్యాప్తంగా వినియోగదారులకు ప్రయోజనం చేకూరుస్తుంది.