జావాస్క్రిప్ట్ ఇటరేటర్ హెల్పర్ వనరుల నిర్వహణ: స్ట్రీమ్ రిసోర్స్ ఆప్టిమైజేషన్

ఆధునిక జావాస్క్రిప్ట్ అభివృద్ధిలో తరచుగా డేటా స్ట్రీమ్‌లతో పని ఉంటుంది. పెద్ద ఫైళ్లను ప్రాసెస్ చేస్తున్నా, రియల్-టైమ్ డేటా ఫీడ్‌లను నిర్వహిస్తున్నా, లేదా API స్పందనలను మేనేజ్ చేస్తున్నా, స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ సమయంలో వనరులను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడం పనితీరు మరియు స్కేలబిలిటీకి కీలకం. ES2015తో పరిచయం చేయబడిన మరియు అసింక్ ఇటరేటర్‌లు మరియు జెనరేటర్‌లతో మెరుగుపరచబడిన ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లు, ఈ సవాలును ఎదుర్కోవడానికి శక్తివంతమైన సాధనాలను అందిస్తాయి.

ఇటరేటర్‌లు మరియు జెనరేటర్‌లను అర్థం చేసుకోవడం

వనరుల నిర్వహణలోకి వెళ్లే ముందు, ఇటరేటర్‌లు మరియు జెనరేటర్‌లను క్లుప్తంగా గుర్తుచేసుకుందాం.

ఇటరేటర్‌లు అనేవి ఒక క్రమాన్ని మరియు దానిలోని అంశాలను ఒకేసారి ఒకటి చొప్పున యాక్సెస్ చేయడానికి ఒక పద్ధతిని నిర్వచించే ఆబ్జెక్ట్‌లు. అవి ఇటరేటర్ ప్రోటోకాల్‌కు కట్టుబడి ఉంటాయి, దీనికి next() మెథడ్ అవసరం, ఇది రెండు లక్షణాలతో ఒక ఆబ్జెక్ట్‌ను తిరిగి ఇస్తుంది: value (క్రమంలో తదుపరి అంశం) మరియు done (క్రమం పూర్తయిందో లేదో సూచించే బూలియన్).

జెనరేటర్‌లు అనేవి పాజ్ చేసి, తిరిగి ప్రారంభించగల ప్రత్యేక ఫంక్షన్‌లు. ఇవి కాలక్రమేణా విలువల శ్రేణిని ఉత్పత్తి చేయడానికి అనుమతిస్తాయి. అవి ఒక విలువను తిరిగి ఇవ్వడానికి మరియు ఎగ్జిక్యూషన్‌ను పాజ్ చేయడానికి yield కీవర్డ్‌ను ఉపయోగిస్తాయి. జెనరేటర్ యొక్క next() మెథడ్‌ను మళ్లీ పిలిచినప్పుడు, ఎగ్జిక్యూషన్ ఎక్కడ ఆగిందో అక్కడి నుండి తిరిగి ప్రారంభమవుతుంది.

ఉదాహరణ:

function* numberGenerator(limit) {
  for (let i = 0; i <= limit; i++) {
    yield i;
  }
}

const generator = numberGenerator(3);
console.log(generator.next()); // అవుట్‌పుట్: { value: 0, done: false }
console.log(generator.next()); // అవుట్‌పుట్: { value: 1, done: false }
console.log(generator.next()); // అవుట్‌పుట్: { value: 2, done: false }
console.log(generator.next()); // అవుట్‌పుట్: { value: 3, done: false }
console.log(generator.next()); // అవుట్‌పుట్: { value: undefined, done: true }

ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లు: స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్‌ను సులభతరం చేయడం

ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లు ఇటరేటర్ ప్రోటోటైప్‌లపై (సింక్రోనస్ మరియు అసింక్రోనస్ రెండింటిలో) అందుబాటులో ఉండే మెథడ్స్. అవి ఇటరేటర్‌లపై సాధారణ కార్యకలాపాలను సంక్షిప్త మరియు డిక్లరేటివ్ పద్ధతిలో నిర్వహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. ఈ కార్యకలాపాలలో మ్యాపింగ్, ఫిల్టరింగ్, తగ్గించడం మరియు మరిన్ని ఉన్నాయి.

ముఖ్యమైన ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లలో ఇవి ఉన్నాయి:

• map(): ఇటరేటర్ యొక్క ప్రతి మూలకాన్ని మారుస్తుంది.
• filter(): ఒక షరతును సంతృప్తిపరిచే మూలకాలను ఎంచుకుంటుంది.
• reduce(): మూలకాలను ఒకే విలువలోకి సమీకరిస్తుంది.
• take(): ఇటరేటర్ యొక్క మొదటి N మూలకాలను తీసుకుంటుంది.
• drop(): ఇటరేటర్ యొక్క మొదటి N మూలకాలను వదిలివేస్తుంది.
• forEach(): ప్రతి మూలకానికి ఒకసారి అందించిన ఫంక్షన్‌ను అమలు చేస్తుంది.
• toArray(): అన్ని మూలకాలను ఒక అర్రేలోకి సేకరిస్తుంది.

సాంకేతికంగా ఖచ్చితంగా *ఇటరేటర్* హెల్పర్‌లు కానప్పటికీ (ఇవి *ఇటరేటర్* మీద కాకుండా అంతర్లీన *ఇటరేబుల్* మీద ఉండే మెథడ్స్ కాబట్టి), Array.from() మరియు స్ప్రెడ్ సింటాక్స్ (...) వంటి అర్రే మెథడ్స్‌ను కూడా ఇటరేటర్‌లతో సమర్థవంతంగా ఉపయోగించి వాటిని తదుపరి ప్రాసెసింగ్ కోసం అర్రేలుగా మార్చవచ్చు, అయితే ఇది అన్ని మూలకాలను ఒకేసారి మెమరీలోకి లోడ్ చేయవలసి ఉంటుందని గుర్తించాలి.

ఈ హెల్పర్‌లు స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్‌లో మరింత ఫంక్షనల్ మరియు చదవడానికి సులభమైన శైలిని అందిస్తాయి.

స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్‌లో వనరుల నిర్వహణ సవాళ్లు

డేటా స్ట్రీమ్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు, అనేక వనరుల నిర్వహణ సవాళ్లు తలెత్తుతాయి:

• మెమరీ వినియోగం: పెద్ద స్ట్రీమ్‌లను ప్రాసెస్ చేయడం వల్ల జాగ్రత్తగా నిర్వహించకపోతే అధిక మెమరీ వాడకానికి దారితీయవచ్చు. ప్రాసెస్ చేయడానికి ముందు మొత్తం స్ట్రీమ్‌ను మెమరీలోకి లోడ్ చేయడం చాలాసార్లు అసాధ్యం.
• ఫైల్ హ్యాండిల్స్: ఫైళ్ల నుండి డేటాను చదివేటప్పుడు, రిసోర్స్ లీక్‌లను నివారించడానికి ఫైల్ హ్యాండిల్స్‌ను సరిగ్గా మూసివేయడం చాలా అవసరం.
• నెట్‌వర్క్ కనెక్షన్‌లు: ఫైల్ హ్యాండిల్స్ మాదిరిగానే, వనరులను విడుదల చేయడానికి మరియు కనెక్షన్ ఎగ్జాషన్‌ను నివారించడానికి నెట్‌వర్క్ కనెక్షన్‌లను మూసివేయాలి. APIలు లేదా వెబ్ సాకెట్‌లతో పనిచేసేటప్పుడు ఇది చాలా ముఖ్యం.
• ఏకకాలీనత (Concurrency): ఏకకాలంలో నడుస్తున్న స్ట్రీమ్‌లు లేదా సమాంతర ప్రాసెసింగ్‌ను నిర్వహించడం వనరుల నిర్వహణలో సంక్లిష్టతను పరిచయం చేస్తుంది, దీనికి జాగ్రత్తగా సింక్రొనైజేషన్ మరియు సమన్వయం అవసరం.
• ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్: స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ సమయంలో ఊహించని లోపాలు సరిగ్గా నిర్వహించకపోతే వనరులను అస్థిరమైన స్థితిలో వదిలివేయగలవు. సరైన శుభ్రతను నిర్ధారించడానికి పటిష్టమైన ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ చాలా ముఖ్యం.

ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లు మరియు ఇతర జావాస్క్రిప్ట్ పద్ధతులను ఉపయోగించి ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి వ్యూహాలను అన్వేషిద్దాం.

స్ట్రీమ్ వనరుల ఆప్టిమైజేషన్ కోసం వ్యూహాలు

1. లేజీ ఎవాల్యుయేషన్ మరియు జెనరేటర్‌లు

జెనరేటర్‌లు లేజీ ఎవాల్యుయేషన్‌ను అనుమతిస్తాయి, అంటే విలువలు అవసరమైనప్పుడు మాత్రమే ఉత్పత్తి చేయబడతాయి. పెద్ద స్ట్రీమ్‌లతో పనిచేసేటప్పుడు ఇది మెమరీ వినియోగాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లతో కలిపి, మీరు డిమాండ్‌పై డేటాను ప్రాసెస్ చేసే సమర్థవంతమైన పైప్‌లైన్‌లను సృష్టించవచ్చు.

ఉదాహరణ: ఒక పెద్ద CSV ఫైల్‌ను ప్రాసెస్ చేయడం (Node.js ఎన్విరాన్‌మెంట్):

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

async function* csvLineGenerator(filePath) {
  const fileStream = fs.createReadStream(filePath);
  const rl = readline.createInterface({
    input: fileStream,
    crlfDelay: Infinity
  });

  try {
    for await (const line of rl) {
      yield line;
    }
  } finally {
    // లోపాలు సంభవించినప్పటికీ, ఫైల్ స్ట్రీమ్ మూసివేయబడిందని నిర్ధారించుకోండి
    fileStream.close();
  }
}

async function processCSV(filePath) {
  const lines = csvLineGenerator(filePath);
  let processedCount = 0;
  for await (const line of lines) {
    // మొత్తం ఫైల్‌ను మెమరీలోకి లోడ్ చేయకుండా ప్రతి లైన్‌ను ప్రాసెస్ చేయండి
    const data = line.split(',');
    console.log(`Processing: ${data[0]}`);
    processedCount++;
    // కొంత ప్రాసెసింగ్ ఆలస్యాన్ని అనుకరించండి
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10)); // I/O లేదా CPU పనిని అనుకరించండి
  }
  console.log(`Processed ${processedCount} lines.`);
}

// ఉదాహరణ వినియోగం
const filePath = 'large_data.csv'; // మీ వాస్తవ ఫైల్ పాత్‌తో భర్తీ చేయండి
processCSV(filePath).catch(err => console.error("Error processing CSV:", err));

వివరణ:

• csvLineGenerator ఫంక్షన్ fs.createReadStream మరియు readline.createInterfaceలను ఉపయోగించి CSV ఫైల్‌ను లైన్-బై-లైన్ చదువుతుంది.
• yield కీవర్డ్ ప్రతి లైన్‌ను చదివిన వెంటనే తిరిగి ఇస్తుంది, తదుపరి లైన్ అభ్యర్థించే వరకు జెనరేటర్‌ను పాజ్ చేస్తుంది.
• processCSV ఫంక్షన్ for await...of లూప్‌ను ఉపయోగించి లైన్‌లపై ఇటరేట్ చేస్తుంది, మొత్తం ఫైల్‌ను మెమరీలోకి లోడ్ చేయకుండా ప్రతి లైన్‌ను ప్రాసెస్ చేస్తుంది.
• జెనరేటర్‌లోని finally బ్లాక్ ప్రాసెసింగ్ సమయంలో లోపం సంభవించినప్పటికీ, ఫైల్ స్ట్రీమ్ మూసివేయబడిందని నిర్ధారిస్తుంది. ఇది వనరుల నిర్వహణకు *అత్యంత కీలకం*. fileStream.close() వాడకం వనరుపై స్పష్టమైన నియంత్రణను అందిస్తుంది.
• లేజీ ఎవాల్యుయేషన్ యొక్క ప్రాముఖ్యతకు దోహదపడే వాస్తవ-ప్రపంచ I/O లేదా CPU-బౌండ్ టాస్క్‌లను సూచించడానికి `setTimeout` ఉపయోగించి ఒక అనుకరణ ప్రాసెసింగ్ ఆలస్యం చేర్చబడింది.

2. అసింక్రోనస్ ఇటరేటర్‌లు

అసింక్రోనస్ ఇటరేటర్‌లు (అసింక్ ఇటరేటర్‌లు) API ఎండ్‌పాయింట్‌లు లేదా డేటాబేస్ క్వెరీల వంటి అసింక్రోనస్ డేటా సోర్స్‌లతో పని చేయడానికి రూపొందించబడ్డాయి. అవి డేటా అందుబాటులోకి వచ్చిన వెంటనే ప్రాసెస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి, ఇది బ్లాకింగ్ కార్యకలాపాలను నివారిస్తుంది మరియు ప్రతిస్పందనను మెరుగుపరుస్తుంది.

ఉదాహరణ: అసింక్ ఇటరేటర్‌ను ఉపయోగించి API నుండి డేటాను పొందడం:

async function* apiDataGenerator(url) {
  let page = 1;
  while (true) {
    const response = await fetch(`${url}?page=${page}`);
    if (!response.ok) {
      throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
    }
    const data = await response.json();
    if (data.length === 0) {
      break; // ఇకపై డేటా లేదు
    }
    for (const item of data) {
      yield item;
    }
    page++;
    // సర్వర్‌పై భారం పడకుండా రేట్ లిమిటింగ్ అనుకరించండి
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500));
  }
}

async function processAPIdata(url) {
  const dataStream = apiDataGenerator(url);
  try {
    for await (const item of dataStream) {
      console.log("Processing item:", item);
      // ఐటమ్‌ను ప్రాసెస్ చేయండి
    }
  } catch (error) {
    console.error("Error processing API data:", error);
  }
}

// ఉదాహరణ వినియోగం
const apiUrl = 'https://example.com/api/data'; // మీ వాస్తవ API ఎండ్‌పాయింట్‌తో భర్తీ చేయండి
processAPIdata(apiUrl).catch(err => console.error("Overall error:", err));

వివరణ:

• apiDataGenerator ఫంక్షన్ ఒక API ఎండ్‌పాయింట్ నుండి డేటాను పొందుతుంది, ఫలితాల ద్వారా పేజినేట్ చేస్తుంది.
• await కీవర్డ్ ప్రతి API అభ్యర్థన తదుపరి దానిని చేసే ముందు పూర్తయిందని నిర్ధారిస్తుంది.
• yield కీవర్డ్ ప్రతి ఐటమ్‌ను పొందిన వెంటనే తిరిగి ఇస్తుంది, తదుపరి ఐటమ్ అభ్యర్థించే వరకు జెనరేటర్‌ను పాజ్ చేస్తుంది.
• విఫలమైన HTTP స్పందనలను తనిఖీ చేయడానికి ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ చేర్చబడింది.
• API సర్వర్‌పై భారం పడకుండా నివారించడానికి setTimeout ఉపయోగించి రేట్ లిమిటింగ్ అనుకరించబడింది. ఇది API ఇంటిగ్రేషన్‌లో ఒక *ఉత్తమ పద్ధతి*.
• ఈ ఉదాహరణలో, నెట్‌వర్క్ కనెక్షన్‌లు fetch API ద్వారా పరోక్షంగా నిర్వహించబడతాయని గమనించండి. మరింత సంక్లిష్టమైన దృశ్యాలలో (ఉదాహరణకు, పర్సిస్టెంట్ వెబ్ సాకెట్‌లను ఉపయోగించడం), స్పష్టమైన కనెక్షన్ నిర్వహణ అవసరం కావచ్చు.

3. ఏకకాలీనతను పరిమితం చేయడం

స్ట్రీమ్‌లను ఏకకాలంలో ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు, వనరులపై భారం పడకుండా ఉండటానికి ఏకకాలంలో జరిగే కార్యకలాపాల సంఖ్యను పరిమితం చేయడం ముఖ్యం. ఏకకాలీనతను నియంత్రించడానికి మీరు సెమాఫోర్స్ లేదా టాస్క్ క్యూస్ వంటి పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు.

ఉదాహరణ: సెమాఫోర్‌తో ఏకకాలీనతను పరిమితం చేయడం:

class Semaphore {
  constructor(max) {
    this.max = max;
    this.count = 0;
    this.waiting = [];
  }

  async acquire() {
    if (this.count < this.max) {
      this.count++;
      return;
    }
    return new Promise(resolve => {
      this.waiting.push(resolve);
    });
  }

  release() {
    this.count--;
    if (this.waiting.length > 0) {
      const resolve = this.waiting.shift();
      resolve();
      this.count++; // విడుదలైన టాస్క్ కోసం కౌంట్‌ను తిరిగి పెంచండి
    }
  }
}

async function processItem(item, semaphore) {
  await semaphore.acquire();
  try {
    console.log(`Processing item: ${item}`);
    // కొంత అసింక్రోనస్ ఆపరేషన్‌ను అనుకరించండి
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 200));
    console.log(`Finished processing item: ${item}`);
  } finally {
    semaphore.release();
  }
}

async function processStream(data, concurrency) {
  const semaphore = new Semaphore(concurrency);

  const promises = data.map(async item => {
    await processItem(item, semaphore);
  });

  await Promise.all(promises);
  console.log("All items processed.");
}

// ఉదాహరణ వినియోగం
const data = Array.from({ length: 10 }, (_, i) => i + 1);
const concurrencyLevel = 3;
processStream(data, concurrencyLevel).catch(err => console.error("Error processing stream:", err));

వివరణ:

• Semaphore క్లాస్ ఏకకాలంలో జరిగే కార్యకలాపాల సంఖ్యను పరిమితం చేస్తుంది.
• acquire() మెథడ్ ఒక పర్మిట్ అందుబాటులోకి వచ్చే వరకు బ్లాక్ చేస్తుంది.
• release() మెథడ్ ఒక పర్మిట్‌ను విడుదల చేస్తుంది, ఇది మరొక ఆపరేషన్‌ను కొనసాగించడానికి అనుమతిస్తుంది.
• processItem() ఫంక్షన్ ఒక ఐటమ్‌ను ప్రాసెస్ చేసే ముందు ఒక పర్మిట్‌ను పొంది, ఆ తర్వాత దానిని విడుదల చేస్తుంది. finally బ్లాక్ లోపాలు సంభవించినప్పటికీ విడుదలను *హామీ ఇస్తుంది*.
• processStream() ఫంక్షన్ నిర్దిష్ట ఏకకాలీనత స్థాయితో డేటా స్ట్రీమ్‌ను ప్రాసెస్ చేస్తుంది.
• ఈ ఉదాహరణ అసింక్రోనస్ జావాస్క్రిప్ట్ కోడ్‌లో వనరుల వినియోగాన్ని నియంత్రించడానికి ఒక సాధారణ పద్ధతిని ప్రదర్శిస్తుంది.

4. ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ మరియు రిసోర్స్ క్లీనప్

లోపాలు సంభవించినప్పుడు వనరులు సరిగ్గా శుభ్రం చేయబడతాయని నిర్ధారించడానికి పటిష్టమైన ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ చాలా అవసరం. మినహాయింపులను నిర్వహించడానికి మరియు finally బ్లాక్‌లో వనరులను విడుదల చేయడానికి try...catch...finally బ్లాక్‌లను ఉపయోగించండి. ఒక మినహాయింపు త్రో చేయబడినా లేదా చేయకపోయినా, finally బ్లాక్ *ఎల్లప్పుడూ* అమలు చేయబడుతుంది.

ఉదాహరణ: try...catch...finallyతో రిసోర్స్ క్లీనప్‌ను నిర్ధారించడం:

const fs = require('fs');

async function processFile(filePath) {
  let fileHandle = null;
  try {
    fileHandle = await fs.promises.open(filePath, 'r');
    const stream = fileHandle.createReadStream();

    for await (const chunk of stream) {
      console.log(`Processing chunk: ${chunk.toString()}`);
      // చంక్‌ను ప్రాసెస్ చేయండి
    }
  } catch (error) {
    console.error(`Error processing file: ${error}`);
    // లోపాన్ని నిర్వహించండి
  } finally {
    if (fileHandle) {
      try {
        await fileHandle.close();
        console.log('File handle closed successfully.');
      } catch (closeError) {
        console.error('Error closing file handle:', closeError);
      }
    }
  }
}

// ఉదాహరణ వినియోగం
const filePath = 'data.txt'; // మీ వాస్తవ ఫైల్ పాత్‌తో భర్తీ చేయండి
// పరీక్ష కోసం ఒక డమ్మీ ఫైల్‌ను సృష్టించండి
fs.writeFileSync(filePath, 'This is some sample data.\nWith multiple lines.');

processFile(filePath).catch(err => console.error("Overall error:", err));

వివరణ:

• processFile() ఫంక్షన్ ఒక ఫైల్‌ను తెరుస్తుంది, దాని కంటెంట్‌లను చదువుతుంది మరియు ప్రతి చంక్‌ను ప్రాసెస్ చేస్తుంది.
• try...catch...finally బ్లాక్ ప్రాసెసింగ్ సమయంలో లోపం సంభవించినప్పటికీ, ఫైల్ హ్యాండిల్ మూసివేయబడిందని నిర్ధారిస్తుంది.
• finally బ్లాక్ ఫైల్ హ్యాండిల్ తెరిచి ఉందో లేదో తనిఖీ చేసి, అవసరమైతే దానిని మూసివేస్తుంది. మూసివేత ఆపరేషన్ సమయంలో సంభావ్య లోపాలను నిర్వహించడానికి దాని *సొంత* try...catch బ్లాక్‌ను కూడా కలిగి ఉంటుంది. ఈ నెస్టెడ్ ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ క్లీనప్ ఆపరేషన్ పటిష్టంగా ఉందని నిర్ధారించడానికి ముఖ్యం.
• ఈ ఉదాహరణ రిసోర్స్ లీక్‌లను నివారించడానికి మరియు మీ అప్లికేషన్ యొక్క స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి సున్నితమైన రిసోర్స్ క్లీనప్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను ప్రదర్శిస్తుంది.

5. ట్రాన్స్‌ఫార్మ్ స్ట్రీమ్‌లను ఉపయోగించడం

ట్రాన్స్‌ఫార్మ్ స్ట్రీమ్‌లు డేటాను ఒక స్ట్రీమ్ ద్వారా ప్రవహిస్తున్నప్పుడు ప్రాసెస్ చేయడానికి, దానిని ఒక ఫార్మాట్ నుండి మరొక ఫార్మాట్‌కు మార్చడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. కంప్రెషన్, ఎన్‌క్రిప్షన్, లేదా డేటా ధ్రువీకరణ వంటి పనులకు అవి ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడతాయి.

ఉదాహరణ: zlib ఉపయోగించి డేటా స్ట్రీమ్‌ను కంప్రెస్ చేయడం (Node.js ఎన్విరాన్‌మెంట్):

const fs = require('fs');
const zlib = require('zlib');
const { pipeline } = require('stream');
const { promisify } = require('util');

const pipe = promisify(pipeline);

async function compressFile(inputPath, outputPath) {
  const gzip = zlib.createGzip();
  const source = fs.createReadStream(inputPath);
  const destination = fs.createWriteStream(outputPath);

  try {
    await pipe(source, gzip, destination);
    console.log('Compression completed.');
  } catch (err) {
    console.error('An error occurred during compression:', err);
  }
}

// ఉదాహరణ వినియోగం
const inputFilePath = 'large_input.txt';
const outputFilePath = 'large_input.txt.gz';

// పరీక్ష కోసం ఒక పెద్ద డమ్మీ ఫైల్‌ను సృష్టించండి
const largeData = Array.from({ length: 1000000 }, (_, i) => `Line ${i}\n`).join('');
fs.writeFileSync(inputFilePath, largeData);

compressFile(inputFilePath, outputFilePath).catch(err => console.error("Overall error:", err));

వివరణ:

• compressFile() ఫంక్షన్ ఒక జిజిప్ కంప్రెషన్ స్ట్రీమ్‌ను సృష్టించడానికి zlib.createGzip()ను ఉపయోగిస్తుంది.
• pipeline() ఫంక్షన్ సోర్స్ స్ట్రీమ్ (ఇన్‌పుట్ ఫైల్), ట్రాన్స్‌ఫార్మ్ స్ట్రీమ్ (జిజిప్ కంప్రెషన్), మరియు డెస్టినేషన్ స్ట్రీమ్ (అవుట్‌పుట్ ఫైల్)ను కలుపుతుంది. ఇది స్ట్రీమ్ నిర్వహణ మరియు ఎర్రర్ ప్రచారం సులభతరం చేస్తుంది.
• కంప్రెషన్ ప్రక్రియలో సంభవించే ఏవైనా లోపాలను పట్టుకోవడానికి ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ చేర్చబడింది.
• ట్రాన్స్‌ఫార్మ్ స్ట్రీమ్‌లు డేటాను మాడ్యులర్ మరియు సమర్థవంతమైన పద్ధతిలో ప్రాసెస్ చేయడానికి ఒక శక్తివంతమైన మార్గం.
• ప్రక్రియలో ఏదైనా లోపం సంభవించినప్పుడు, pipeline ఫంక్షన్ సరైన శుభ్రత (స్ట్రీమ్‌లను మూసివేయడం) గురించి శ్రద్ధ వహిస్తుంది. ఇది మాన్యువల్ స్ట్రీమ్ పైపింగ్‌తో పోలిస్తే ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్‌ను గణనీయంగా సులభతరం చేస్తుంది.

జావాస్క్రిప్ట్ స్ట్రీమ్ వనరుల ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు

• లేజీ ఎవాల్యుయేషన్ ఉపయోగించండి: డిమాండ్‌పై డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గించడానికి జెనరేటర్‌లు మరియు అసింక్ ఇటరేటర్‌లను ఉపయోగించండి.
• ఏకకాలీనతను పరిమితం చేయండి: వనరులపై భారం పడకుండా ఉండటానికి ఏకకాలంలో జరిగే కార్యకలాపాల సంఖ్యను నియంత్రించండి.
• లోపాలను సున్నితంగా నిర్వహించండి: మినహాయింపులను నిర్వహించడానికి మరియు సరైన రిసోర్స్ క్లీనప్‌ను నిర్ధారించడానికి try...catch...finally బ్లాక్‌లను ఉపయోగించండి.
• వనరులను స్పష్టంగా మూసివేయండి: ఫైల్ హ్యాండిల్స్, నెట్‌వర్క్ కనెక్షన్‌లు, మరియు ఇతర వనరులు ఇకపై అవసరం లేనప్పుడు మూసివేయబడ్డాయని నిర్ధారించుకోండి.
• వనరుల వినియోగాన్ని పర్యవేక్షించండి: సంభావ్య అడ్డంకులను గుర్తించడానికి మెమరీ వినియోగం, CPU వినియోగం, మరియు ఇతర వనరుల కొలమానాలను పర్యవేక్షించడానికి సాధనాలను ఉపయోగించండి.
• సరైన సాధనాలను ఎంచుకోండి: మీ నిర్దిష్ట స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ అవసరాల కోసం తగిన లైబ్రరీలు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను ఎంచుకోండి. ఉదాహరణకు, మరింత అధునాతన స్ట్రీమ్ మానిప్యులేషన్ సామర్థ్యాల కోసం Highland.js లేదా RxJS వంటి లైబ్రరీలను ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.
• బ్యాక్‌ప్రెషర్‌ను పరిగణించండి: ఉత్పత్తిదారు వినియోగదారు కంటే గణనీయంగా వేగంగా ఉన్న స్ట్రీమ్‌లతో పనిచేస్తున్నప్పుడు, వినియోగదారుపై భారం పడకుండా నిరోధించడానికి బ్యాక్‌ప్రెషర్ మెకానిజమ్‌లను అమలు చేయండి. ఇది డేటాను బఫరింగ్ చేయడం లేదా రియాక్టివ్ స్ట్రీమ్‌ల వంటి పద్ధతులను ఉపయోగించడం కలిగి ఉండవచ్చు.
• మీ కోడ్‌ను ప్రొఫైల్ చేయండి: మీ స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ పైప్‌లైన్‌లో పనితీరు అడ్డంకులను గుర్తించడానికి ప్రొఫైలింగ్ సాధనాలను ఉపయోగించండి. ఇది గరిష్ట సామర్థ్యం కోసం మీ కోడ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మీకు సహాయపడుతుంది.
• యూనిట్ టెస్ట్‌లు వ్రాయండి: మీ స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ కోడ్‌ను వివిధ దృశ్యాలను, లోప పరిస్థితులతో సహా సరిగ్గా నిర్వహిస్తుందని నిర్ధారించడానికి పూర్తిగా పరీక్షించండి.
• మీ కోడ్‌ను డాక్యుమెంట్ చేయండి: ఇతరులకు (మరియు మీ భవిష్యత్ మీకు) అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు నిర్వహించడానికి సులభతరం చేయడానికి మీ స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ లాజిక్‌ను స్పష్టంగా డాక్యుమెంట్ చేయండి.

ముగింపు

డేటా స్ట్రీమ్‌లను నిర్వహించే స్కేలబుల్ మరియు పనితీరు గల జావాస్క్రిప్ట్ అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి సమర్థవంతమైన వనరుల నిర్వహణ కీలకం. ఇటరేటర్ హెల్పర్‌లు, జెనరేటర్‌లు, అసింక్ ఇటరేటర్‌లు, మరియు ఇతర పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా, మీరు మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గించే, రిసోర్స్ లీక్‌లను నివారించే, మరియు లోపాలను సున్నితంగా నిర్వహించే పటిష్టమైన మరియు సమర్థవంతమైన స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ పైప్‌లైన్‌లను సృష్టించవచ్చు. మీ అప్లికేషన్ యొక్క వనరుల వినియోగాన్ని పర్యవేక్షించడం మరియు సంభావ్య అడ్డంకులను గుర్తించడానికి మరియు పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మీ కోడ్‌ను ప్రొఫైల్ చేయడం గుర్తుంచుకోండి. అందించిన ఉదాహరణలు Node.js మరియు బ్రౌజర్ ఎన్విరాన్‌మెంట్లలో ఈ భావనల యొక్క ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలను ప్రదర్శిస్తాయి, ఇది ఈ పద్ధతులను విస్తృత శ్రేణి వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలకు వర్తింపజేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.