కాంకరెన్సీలో నైపుణ్యం: ప్రపంచవ్యాప్త అప్లికేషన్‌ల కోసం జావాస్క్రిప్ట్‌లో థ్రెడ్-సేఫ్ ట్రైని నిర్మించడం

నేటి అనుసంధానిత ప్రపంచంలో, అప్లికేషన్‌లకు వేగం మాత్రమే కాదు, ప్రతిస్పందన మరియు భారీ, ఏకకాల కార్యకలాపాలను నిర్వహించగల సామర్థ్యం కూడా అవసరం. జావాస్క్రిప్ట్, సాంప్రదాయకంగా బ్రౌజర్‌లో దాని సింగిల్-థ్రెడ్ స్వభావానికి ప్రసిద్ధి చెందింది, ఇది గణనీయంగా అభివృద్ధి చెందింది, నిజమైన సమాంతరతను పరిష్కరించడానికి శక్తివంతమైన ప్రిమిటివ్‌లను అందిస్తుంది. బహుళ-థ్రెడ్ సందర్భంలో పెద్ద, డైనమిక్ డేటాసెట్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు, తరచుగా కాంకరెన్సీ సవాళ్లను ఎదుర్కొనే ఒక సాధారణ డేటా స్ట్రక్చర్ ట్రై, దీనిని ప్రిఫిక్స్ ట్రీ అని కూడా పిలుస్తారు.

ప్రపంచవ్యాప్త ఆటోకంప్లీట్ సేవ, రియల్-టైమ్ నిఘంటువు లేదా డైనమిక్ ఐపి రూటింగ్ టేబుల్‌ను నిర్మిస్తున్నట్లు ఊహించుకోండి, ఇక్కడ మిలియన్ల మంది వినియోగదారులు లేదా పరికరాలు నిరంతరం డేటాను ప్రశ్నిస్తూ మరియు నవీకరిస్తూ ఉంటాయి. ఒక ప్రామాణిక ట్రై, ప్రిఫిక్స్-ఆధారిత శోధనలకు చాలా సమర్థవంతమైనది అయినప్పటికీ, కాంకరెంట్ వాతావరణంలో త్వరగా అడ్డంకిగా మారుతుంది, రేస్ కండిషన్లు మరియు డేటా కరప్షన్‌కు గురవుతుంది. ఈ సమగ్ర గైడ్ జావాస్క్రిప్ట్ కాంకరెంట్ ట్రైని ఎలా నిర్మించాలో వివరిస్తుంది, SharedArrayBuffer మరియు Atomics యొక్క వివేకవంతమైన ఉపయోగం ద్వారా దానిని థ్రెడ్-సేఫ్ గా చేస్తుంది, ప్రపంచ ప్రేక్షకుల కోసం పటిష్టమైన మరియు స్కేలబుల్ పరిష్కారాలను అనుమతిస్తుంది.

ట్రైలను అర్థం చేసుకోవడం: ప్రిఫిక్స్-ఆధారిత డేటా యొక్క పునాది

మనం కాంకరెన్సీ యొక్క సంక్లిష్టతలలోకి ప్రవేశించే ముందు, ట్రై అంటే ఏమిటి మరియు అది ఎందుకు అంత విలువైనదో ఒక దృఢమైన అవగాహనను ఏర్పరచుకుందాం.

ట్రై అంటే ఏమిటి?

'రిట్రీవల్' అనే పదం నుండి ఉద్భవించిన ట్రై (దీనిని "ట్రీ" లేదా "ట్రై" అని ఉచ్ఛరిస్తారు), ఇది ఒక ఆర్డర్డ్ ట్రీ డేటా స్ట్రక్చర్, దీనిని డైనమిక్ సెట్ లేదా అసోసియేటివ్ అర్రేను నిల్వ చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు, ఇక్కడ కీలు సాధారణంగా స్ట్రింగ్‌లు. ఒక బైనరీ సెర్చ్ ట్రీలో నోడ్‌లు అసలు కీని నిల్వ చేస్తాయి, కానీ ట్రై నోడ్‌లు కీలలోని భాగాలను నిల్వ చేస్తాయి, మరియు ట్రీలోని నోడ్ యొక్క స్థానం దానితో అనుబంధించబడిన కీని నిర్వచిస్తుంది.

• నోడ్‌లు మరియు ఎడ్జ్‌లు: ప్రతి నోడ్ సాధారణంగా ఒక అక్షరాన్ని సూచిస్తుంది, మరియు రూట్ నుండి ఒక నిర్దిష్ట నోడ్‌కు వెళ్లే మార్గం ఒక ప్రిఫిక్స్‌ను ఏర్పరుస్తుంది.
• పిల్లలు (Children): ప్రతి నోడ్‌కు దాని పిల్లలకు రిఫరెన్సులు ఉంటాయి, సాధారణంగా ఒక అర్రే లేదా మ్యాప్‌లో, ఇక్కడ ఇండెక్స్/కీ ఒక క్రమంలో తదుపరి అక్షరానికి అనుగుణంగా ఉంటుంది.
• టెర్మినల్ ఫ్లాగ్: ఆ నోడ్‌కు దారితీసే మార్గం ఒక పూర్తి పదాన్ని సూచిస్తుందని సూచించడానికి నోడ్‌లకు 'టెర్మినల్' లేదా 'isWord' ఫ్లాగ్ కూడా ఉండవచ్చు.

ఈ నిర్మాణం అత్యంత సమర్థవంతమైన ప్రిఫిక్స్-ఆధారిత కార్యకలాపాలను అనుమతిస్తుంది, కొన్ని ఉపయోగ సందర్భాలకు ఇది హాష్ టేబుల్స్ లేదా బైనరీ సెర్చ్ ట్రీల కంటే ఉన్నతమైనదిగా చేస్తుంది.

ట్రైల యొక్క సాధారణ వినియోగ సందర్భాలు

స్ట్రింగ్ డేటాను నిర్వహించడంలో ట్రైల సామర్థ్యం వాటిని వివిధ అప్లికేషన్‌లలో అనివార్యం చేస్తుంది:

• ఆటోకంప్లీట్ మరియు టైప్-అహెడ్ సూచనలు: బహుశా అత్యంత ప్రసిద్ధ అప్లికేషన్. గూగుల్ వంటి సెర్చ్ ఇంజన్లు, కోడ్ ఎడిటర్లు (IDEs), లేదా మీరు టైప్ చేస్తున్నప్పుడు సూచనలను అందించే మెసేజింగ్ యాప్‌ల గురించి ఆలోచించండి. ఒక ట్రై ఇచ్చిన ప్రిఫిక్స్‌తో ప్రారంభమయ్యే అన్ని పదాలను త్వరగా కనుగొనగలదు.
  • ప్రపంచవ్యాప్త ఉదాహరణ: ఒక అంతర్జాతీయ ఈ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్ కోసం డజన్ల కొద్దీ భాషలలో రియల్-టైమ్, స్థానికీకరించిన ఆటోకంప్లీట్ సూచనలను అందించడం.
• స్పెల్ చెక్కర్లు: సరిగ్గా స్పెల్లింగ్ చేయబడిన పదాల నిఘంటువును నిల్వ చేయడం ద్వారా, ఒక ట్రై ఒక పదం ఉందో లేదో సమర్థవంతంగా తనిఖీ చేయగలదు లేదా ప్రిఫిక్స్‌ల ఆధారంగా ప్రత్యామ్నాయాలను సూచించగలదు.
  • ప్రపంచవ్యాప్త ఉదాహరణ: ఒక గ్లోబల్ కంటెంట్ క్రియేషన్ టూల్‌లో విభిన్న భాషా ఇన్‌పుట్‌లకు సరైన స్పెల్లింగ్‌ను నిర్ధారించడం.
• ఐపి రూటింగ్ టేబుల్స్: ట్రైలు లాంగెస్ట్-ప్రిఫిక్స్ మ్యాచింగ్ కోసం అద్భుతమైనవి, ఇది ఒక ఐపి చిరునామా కోసం అత్యంత నిర్దిష్ట మార్గాన్ని నిర్ణయించడానికి నెట్‌వర్క్ రూటింగ్‌లో ప్రాథమికమైనది.
  • ప్రపంచవ్యాప్త ఉదాహరణ: విస్తారమైన అంతర్జాతీయ నెట్‌వర్క్‌లలో డేటా ప్యాకెట్ రూటింగ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడం.
• నిఘంటువు శోధన: పదాలు మరియు వాటి నిర్వచనాల వేగవంతమైన శోధన.
  • ప్రపంచవ్యాప్త ఉదాహరణ: వందల వేల పదాలలో వేగవంతమైన శోధనలకు మద్దతు ఇచ్చే బహుభాషా నిఘంటువును నిర్మించడం.
• బయోఇన్ఫర్మాటిక్స్: DNA మరియు RNA సీక్వెన్స్‌లలో ప్యాటర్న్ మ్యాచింగ్ కోసం ఉపయోగిస్తారు, ఇక్కడ పొడవైన స్ట్రింగ్‌లు సాధారణం.
  • ప్రపంచవ్యాప్త ఉదాహరణ: ప్రపంచవ్యాప్తంగా పరిశోధనా సంస్థల ద్వారా అందించబడిన జన్యుసంబంధ డేటాను విశ్లేషించడం.

జావాస్క్రిప్ట్‌లో కాంకరెన్సీ సవాలు

జావాస్క్రిప్ట్ సింగిల్-థ్రెడ్ అని పేరుపొందడం చాలా వరకు దాని ప్రధాన ఎగ్జిక్యూషన్ వాతావరణంలో, ముఖ్యంగా వెబ్ బ్రౌజర్‌లలో నిజం. అయినప్పటికీ, ఆధునిక జావాస్క్రిప్ట్ సమాంతరతను సాధించడానికి శక్తివంతమైన యంత్రాంగాలను అందిస్తుంది, మరియు దానితో, కాంకరెంట్ ప్రోగ్రామింగ్ యొక్క క్లాసిక్ సవాళ్లను పరిచయం చేస్తుంది.

జావాస్క్రిప్ట్ యొక్క సింగిల్-థ్రెడ్ స్వభావం (మరియు దాని పరిమితులు)

ప్రధాన థ్రెడ్‌లోని జావాస్క్రిప్ట్ ఇంజన్ ఒక ఈవెంట్ లూప్ ద్వారా పనులను వరుసగా ప్రాసెస్ చేస్తుంది. ఈ మోడల్ వెబ్ డెవలప్‌మెంట్‌లోని అనేక అంశాలను సులభతరం చేస్తుంది, డెడ్‌లాక్‌ల వంటి సాధారణ కాంకరెన్సీ సమస్యలను నివారిస్తుంది. అయినప్పటికీ, కంప్యుటేషనల్‌గా ఇంటెన్సివ్ పనుల కోసం, ఇది UI ప్రతిస్పందన లేకపోవడానికి మరియు పేలవమైన వినియోగదారు అనుభవానికి దారితీస్తుంది.

వెబ్ వర్కర్ల పెరుగుదల: బ్రౌజర్‌లో నిజమైన కాంకరెన్సీ

వెబ్ వర్కర్లు ఒక వెబ్ పేజీ యొక్క ప్రధాన ఎగ్జిక్యూషన్ థ్రెడ్ నుండి వేరుగా, బ్యాక్‌గ్రౌండ్ థ్రెడ్‌లలో స్క్రిప్ట్‌లను అమలు చేయడానికి ఒక మార్గాన్ని అందిస్తాయి. దీని అర్థం దీర్ఘకాలం నడిచే, CPU-బౌండ్ పనులను ఆఫ్‌లోడ్ చేయవచ్చు, UIని ప్రతిస్పందనగా ఉంచుతుంది. డేటా సాధారణంగా ప్రధాన థ్రెడ్ మరియు వర్కర్ల మధ్య, లేదా వర్కర్ల మధ్యనే, ఒక మెసేజ్ పాసింగ్ మోడల్ (postMessage()) ఉపయోగించి పంచుకోబడుతుంది.

• మెసేజ్ పాసింగ్: థ్రెడ్‌ల మధ్య పంపినప్పుడు డేటా 'స్ట్రక్చర్డ్ క్లోన్' (కాపీ) చేయబడుతుంది. చిన్న సందేశాలకు, ఇది సమర్థవంతమైనది. అయినప్పటికీ, మిలియన్ల కొద్దీ నోడ్‌లను కలిగి ఉండగల ట్రై వంటి పెద్ద డేటా స్ట్రక్చర్‌ల కోసం, మొత్తం స్ట్రక్చర్‌ను పదేపదే కాపీ చేయడం చాలా ఖరీదైనది, కాంకరెన్సీ యొక్క ప్రయోజనాలను రద్దు చేస్తుంది.
  • పరిశీలించండి: ఒక ట్రై ఒక ప్రధాన భాష కోసం నిఘంటువు డేటాను కలిగి ఉంటే, ప్రతి వర్కర్ ఇంటరాక్షన్ కోసం దానిని కాపీ చేయడం అసమర్థమైనది.

సమస్య: మ్యూటబుల్ షేర్డ్ స్టేట్ మరియు రేస్ కండిషన్లు

బహుళ థ్రెడ్‌లు (వెబ్ వర్కర్లు) ఒకే డేటా స్ట్రక్చర్‌ను యాక్సెస్ చేసి, సవరించాల్సిన అవసరం వచ్చినప్పుడు, మరియు ఆ డేటా స్ట్రక్చర్ మ్యూటబుల్ అయినప్పుడు, రేస్ కండిషన్లు ఒక తీవ్రమైన ఆందోళనగా మారతాయి. ఒక ట్రై, దాని స్వభావం ప్రకారం, మ్యూటబుల్: పదాలు చొప్పించబడతాయి, శోధించబడతాయి, మరియు కొన్నిసార్లు తొలగించబడతాయి. సరైన సింక్రొనైజేషన్ లేకుండా, కాంకరెంట్ ఆపరేషన్లు దీనికి దారితీయవచ్చు:

• డేటా కరప్షన్: ఒకే అక్షరం కోసం ఒకేసారి కొత్త నోడ్‌ను చొప్పించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న రెండు వర్కర్లు ఒకరి మార్పులను మరొకరు ఓవర్‌రైట్ చేయవచ్చు, ఇది అసంపూర్ణమైన లేదా తప్పు ట్రైకి దారితీస్తుంది.
• అస్థిరమైన రీడ్‌లు: ఒక వర్కర్ పాక్షికంగా నవీకరించబడిన ట్రైని చదవవచ్చు, ఇది తప్పు శోధన ఫలితాలకు దారితీస్తుంది.
• కోల్పోయిన నవీకరణలు: ఒక వర్కర్ యొక్క మార్పును మరొక వర్కర్ మొదటి మార్పును అంగీకరించకుండా ఓవర్‌రైట్ చేస్తే అది పూర్తిగా కోల్పోవచ్చు.

అందుకే ఒక ప్రామాణిక, ఆబ్జెక్ట్-ఆధారిత జావాస్క్రిప్ట్ ట్రై, సింగిల్-థ్రెడ్ సందర్భంలో ఫంక్షనల్ అయినప్పటికీ, వెబ్ వర్కర్లలో నేరుగా భాగస్వామ్యం చేయడానికి మరియు సవరించడానికి ఖచ్చితంగా తగినది కాదు. పరిష్కారం స్పష్టమైన మెమరీ నిర్వహణ మరియు అటామిక్ ఆపరేషన్లలో ఉంది.

థ్రెడ్ సేఫ్టీని సాధించడం: జావాస్క్రిప్ట్ యొక్క కాంకరెన్సీ ప్రిమిటివ్స్

మెసేజ్ పాసింగ్ యొక్క పరిమితులను అధిగమించడానికి మరియు నిజమైన థ్రెడ్-సేఫ్ షేర్డ్ స్టేట్‌ను ఎనేబుల్ చేయడానికి, జావాస్క్రిప్ట్ శక్తివంతమైన తక్కువ-స్థాయి ప్రిమిటివ్‌లను పరిచయం చేసింది: SharedArrayBuffer మరియు Atomics.

SharedArrayBuffer పరిచయం

SharedArrayBuffer అనేది ఒక స్థిర-పొడవు గల రా బైనరీ డేటా బఫర్, ఇది ArrayBuffer లాంటిదే, కానీ ఒక కీలకమైన వ్యత్యాసంతో: దాని కంటెంట్‌లను బహుళ వెబ్ వర్కర్ల మధ్య పంచుకోవచ్చు. డేటాను కాపీ చేయడానికి బదులుగా, వర్కర్లు నేరుగా అదే అంతర్లీన మెమరీని యాక్సెస్ చేయవచ్చు మరియు సవరించవచ్చు. ఇది పెద్ద, సంక్లిష్ట డేటా స్ట్రక్చర్‌ల కోసం డేటా బదిలీ యొక్క ఓవర్‌హెడ్‌ను తొలగిస్తుంది.

• షేర్డ్ మెమరీ: ఒక SharedArrayBuffer అనేది అన్ని పేర్కొన్న వెబ్ వర్కర్లు చదవగల మరియు వ్రాయగల మెమరీ యొక్క వాస్తవ ప్రాంతం.
• క్లోనింగ్ లేదు: మీరు ఒక SharedArrayBufferను ఒక వెబ్ వర్కర్‌కు పంపినప్పుడు, అదే మెమరీ స్పేస్‌కు ఒక రిఫరెన్స్ పంపబడుతుంది, కాపీ కాదు.
• భద్రతా పరిగణనలు: స్పెక్టర్-శైలి దాడుల కారణంగా, SharedArrayBufferకు నిర్దిష్ట భద్రతా అవసరాలు ఉన్నాయి. వెబ్ బ్రౌజర్‌ల కోసం, ఇది సాధారణంగా క్రాస్-ఆరిజిన్-ఓపెనర్-పాలసీ (COOP) మరియు క్రాస్-ఆరిజిన్-ఎంబెడర్-పాలసీ (COEP) HTTP హెడర్‌లను same-origin లేదా credentiallessకు సెట్ చేయడం అవసరం. ఇది గ్లోబల్ డిప్లాయ్‌మెంట్ కోసం ఒక కీలకమైన అంశం, ఎందుకంటే సర్వర్ కాన్ఫిగరేషన్‌లను నవీకరించాలి. నోడ్.js వాతావరణాలకు (worker_threads ఉపయోగించి) ఈ బ్రౌజర్-నిర్దిష్ట పరిమితులు లేవు.

ఒక SharedArrayBuffer మాత్రమే, అయితే, రేస్ కండిషన్ సమస్యను పరిష్కరించదు. ఇది షేర్డ్ మెమరీని అందిస్తుంది, కానీ సింక్రొనైజేషన్ యంత్రాంగాలను కాదు.

Atomics యొక్క శక్తి

Atomics అనేది ఒక గ్లోబల్ ఆబ్జెక్ట్, ఇది షేర్డ్ మెమరీ కోసం అటామిక్ ఆపరేషన్‌లను అందిస్తుంది. 'అటామిక్' అంటే ఆపరేషన్ ఏ ఇతర థ్రెడ్ ద్వారా అంతరాయం లేకుండా పూర్తిగా పూర్తవుతుందని హామీ ఇవ్వబడింది. ఇది బహుళ వర్కర్లు ఒక SharedArrayBuffer లోని అదే మెమరీ స్థానాలను యాక్సెస్ చేస్తున్నప్పుడు డేటా సమగ్రతను నిర్ధారిస్తుంది.

ఒక కాంకరెంట్ ట్రైని నిర్మించడానికి కీలకమైన Atomics పద్ధతులు:

• Atomics.load(typedArray, index): ఒక SharedArrayBuffer ద్వారా బ్యాక్ చేయబడిన TypedArray లో ఒక నిర్దిష్ట ఇండెక్స్‌లో ఒక విలువను అటామిక్‌గా లోడ్ చేస్తుంది.
  • ఉపయోగం: నోడ్ లక్షణాలను (ఉదా., చైల్డ్ పాయింటర్లు, క్యారెక్టర్ కోడ్‌లు, టెర్మినల్ ఫ్లాగ్‌లు) అంతరాయం లేకుండా చదవడానికి.
• Atomics.store(typedArray, index, value): ఒక నిర్దిష్ట ఇండెక్స్‌లో ఒక విలువను అటామిక్‌గా నిల్వ చేస్తుంది.
  • ఉపయోగం: కొత్త నోడ్ లక్షణాలను వ్రాయడానికి.
• Atomics.add(typedArray, index, value): ఒక నిర్దిష్ట ఇండెక్స్‌లో ఉన్న విలువకు ఒక విలువను అటామిక్‌గా జోడించి, పాత విలువను తిరిగి ఇస్తుంది. కౌంటర్ల కోసం ఉపయోగపడుతుంది (ఉదా., ఒక రిఫరెన్స్ కౌంట్‌ను లేదా 'తదుపరి అందుబాటులో ఉన్న మెమరీ చిరునామా' పాయింటర్‌ను పెంచడం).
• Atomics.compareExchange(typedArray, index, expectedValue, replacementValue): ఇది కాంకరెంట్ డేటా స్ట్రక్చర్‌ల కోసం అత్యంత శక్తివంతమైన అటామిక్ ఆపరేషన్. ఇది index వద్ద ఉన్న విలువ expectedValueతో సరిపోలుతుందో లేదో అటామిక్‌గా తనిఖీ చేస్తుంది. అది సరిపోలితే, అది విలువను replacementValueతో భర్తీ చేసి, పాత విలువను (expectedValue) తిరిగి ఇస్తుంది. అది సరిపోలకపోతే, ఏ మార్పు జరగదు, మరియు అది index వద్ద ఉన్న వాస్తవ విలువను తిరిగి ఇస్తుంది.
  • ఉపయోగం: లాక్‌లను (స్పిన్‌లాక్‌లు లేదా మ్యూటెక్స్‌లు), ఆప్టిమిస్టిక్ కాంకరెన్సీని అమలు చేయడం, లేదా ఒక మార్పు ఆశించిన స్థితిలో ఉన్నప్పుడే జరుగుతుందని నిర్ధారించడం. కొత్త నోడ్‌లను సృష్టించడానికి లేదా పాయింటర్‌లను సురక్షితంగా నవీకరించడానికి ఇది కీలకం.
• Atomics.wait(typedArray, index, value, [timeout]) మరియు Atomics.notify(typedArray, index, [count]): ఇవి మరింత ఆధునిక సింక్రొనైజేషన్ ప్యాటర్న్‌ల కోసం ఉపయోగించబడతాయి, వర్కర్లను బ్లాక్ చేసి, ఒక నిర్దిష్ట పరిస్థితి కోసం వేచి ఉండటానికి అనుమతిస్తాయి, అది మారినప్పుడు తెలియజేయబడతాయి. ప్రొడ్యూసర్-కన్స్యూమర్ ప్యాటర్న్‌లు లేదా సంక్లిష్ట లాకింగ్ మెకానిజంల కోసం ఉపయోగపడతాయి.

షేర్డ్ మెమరీ కోసం SharedArrayBuffer మరియు సింక్రొనైజేషన్ కోసం Atomics యొక్క సినర్జీ జావాస్క్రిప్ట్‌లో మా కాంకరెంట్ ట్రై వంటి సంక్లిష్టమైన, థ్రెడ్-సేఫ్ డేటా స్ట్రక్చర్‌లను నిర్మించడానికి అవసరమైన పునాదిని అందిస్తుంది.

SharedArrayBuffer మరియు Atomicsతో ఒక కాంకరెంట్ ట్రైని డిజైన్ చేయడం

ఒక కాంకరెంట్ ట్రైని నిర్మించడం అంటే కేవలం ఒక ఆబ్జెక్ట్-ఓరియెంటెడ్ ట్రైని ఒక షేర్డ్ మెమరీ స్ట్రక్చర్‌లోకి అనువదించడం కాదు. ఇది నోడ్‌లు ఎలా ప్రాతినిధ్యం వహించబడతాయి మరియు ఆపరేషన్‌లు ఎలా సింక్రొనైజ్ చేయబడతాయి అనే దానిలో ఒక ప్రాథమిక మార్పును కోరుతుంది.

నిర్మాణ పరిగణనలు

ఒక SharedArrayBufferలో ట్రై స్ట్రక్చర్‌ను ప్రాతినిధ్యం వహించడం

ప్రత్యక్ష రిఫరెన్స్‌లతో కూడిన జావాస్క్రిప్ట్ ఆబ్జెక్ట్‌లకు బదులుగా, మా ట్రై నోడ్‌లు ఒక SharedArrayBuffer లోపల మెమరీ యొక్క నిరంతర బ్లాక్‌లుగా ప్రాతినిధ్యం వహించబడాలి. దీని అర్థం:

• లీనియర్ మెమరీ కేటాయింపు: మేము సాధారణంగా ఒకే SharedArrayBufferను ఉపయోగిస్తాము మరియు దానిని స్థిర-పరిమాణ 'స్లాట్‌లు' లేదా 'పేజీల' పెద్ద శ్రేణిగా చూస్తాము, ఇక్కడ ప్రతి స్లాట్ ఒక ట్రై నోడ్‌ను సూచిస్తుంది.
• నోడ్ పాయింటర్లుగా సూచికలు (Indices): ఇతర ఆబ్జెక్ట్‌లకు రిఫరెన్స్‌లను నిల్వ చేయడానికి బదులుగా, చైల్డ్ పాయింటర్లు అదే SharedArrayBuffer లోపల మరొక నోడ్ యొక్క ప్రారంభ స్థానానికి సూచించే సంఖ్యా సూచికలుగా ఉంటాయి.
• స్థిర-పరిమాణ నోడ్‌లు: మెమరీ నిర్వహణను సులభతరం చేయడానికి, ప్రతి ట్రై నోడ్ ముందుగా నిర్వచించిన సంఖ్యలో బైట్‌లను ఆక్రమిస్తుంది. ఈ స్థిర పరిమాణం దాని అక్షరం, చైల్డ్ పాయింటర్లు, మరియు టెర్మినల్ ఫ్లాగ్‌కు సరిపోతుంది.

SharedArrayBuffer లోపల ఒక సరళీకృత నోడ్ నిర్మాణాన్ని పరిగణించండి. ప్రతి నోడ్ పూర్ణాంకాల శ్రేణిగా ఉండవచ్చు (ఉదా., SharedArrayBuffer పై Int32Array లేదా Uint32Array వీక్షణలు), ఇక్కడ:

• సూచిక 0: `characterCode` (ఉదా., ఈ నోడ్ సూచించే అక్షరం యొక్క ASCII/యూనికోడ్ విలువ, లేదా రూట్ కోసం 0).
• సూచిక 1: `isTerminal` (తప్పు కోసం 0, నిజం కోసం 1).
• సూచిక 2 నుండి N వరకు: `children[0...25]` (లేదా విస్తృత అక్షర సెట్‌ల కోసం ఎక్కువ), ఇక్కడ ప్రతి విలువ SharedArrayBuffer లోని చైల్డ్ నోడ్‌కు ఒక సూచిక, లేదా ఆ అక్షరానికి చైల్డ్ లేకపోతే 0.
• కొత్త నోడ్‌లను కేటాయించడానికి బఫర్‌లో ఎక్కడో ఒక `nextFreeNodeIndex` పాయింటర్ (లేదా బాహ్యంగా నిర్వహించబడుతుంది).

ఉదాహరణ: ఒక నోడ్ 30 `Int32` స్లాట్‌లను ఆక్రమిస్తే, మరియు మన SharedArrayBufferను ఒక Int32Arrayగా చూస్తే, సూచిక `i` వద్ద ఉన్న నోడ్ `i * 30` వద్ద మొదలవుతుంది.

ఉచిత మెమరీ బ్లాక్‌లను నిర్వహించడం

కొత్త నోడ్‌లు చొప్పించబడినప్పుడు, మనం స్థలాన్ని కేటాయించాలి. ఒక సులభమైన విధానం SharedArrayBuffer లో తదుపరి అందుబాటులో ఉన్న ఉచిత స్లాట్‌కు ఒక పాయింటర్‌ను నిర్వహించడం. ఈ పాయింటర్ కూడా అటామిక్‌గా నవీకరించబడాలి.

థ్రెడ్-సేఫ్ ఇన్సర్షన్ (`insert` ఆపరేషన్) అమలు చేయడం

ఇన్సర్షన్ అత్యంత సంక్లిష్టమైన ఆపరేషన్ ఎందుకంటే ఇది ట్రై నిర్మాణాన్ని సవరించడం, కొత్త నోడ్‌లను సృష్టించడం, మరియు పాయింటర్‌లను నవీకరించడం వంటివి కలిగి ఉంటుంది. స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి ఇక్కడ Atomics.compareExchange() కీలకం అవుతుంది.

"apple" వంటి పదాన్ని చొప్పించడానికి దశలను వివరిద్దాం:

థ్రెడ్-సేఫ్ ఇన్సర్షన్ కోసం సంభావిత దశలు:

1. రూట్ వద్ద ప్రారంభించండి: రూట్ నోడ్ (సూచిక 0 వద్ద) నుండి ప్రయాణాన్ని ప్రారంభించండి. రూట్ సాధారణంగా ఒక అక్షరాన్ని సూచించదు.
2. అక్షరం ద్వారా అక్షరం ప్రయాణించండి: పదంలోని ప్రతి అక్షరం కోసం (ఉదా., 'a', 'p', 'p', 'l', 'e'):
   1. చైల్డ్ సూచికను నిర్ణయించండి: ప్రస్తుత నోడ్ యొక్క చైల్డ్ పాయింటర్లలో ప్రస్తుత అక్షరానికి అనుగుణంగా ఉన్న సూచికను లెక్కించండి. (ఉదా., `children[char.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0)]`).
   2. అటామిక్‌గా చైల్డ్ పాయింటర్‌ను లోడ్ చేయండి: సంభావ్య చైల్డ్ నోడ్ యొక్క ప్రారంభ సూచికను పొందడానికి Atomics.load(typedArray, current_node_child_pointer_index) ఉపయోగించండి.
   3. చైల్డ్ ఉందో లేదో తనిఖీ చేయండి:
      • లోడ్ చేయబడిన చైల్డ్ పాయింటర్ 0 అయితే (చైల్డ్ లేదు): ఇక్కడ మనం ఒక కొత్త నోడ్‌ను సృష్టించాలి.
        1. కొత్త నోడ్ సూచికను కేటాయించండి: కొత్త నోడ్ కోసం ఒక కొత్త ప్రత్యేక సూచికను అటామిక్‌గా పొందండి. ఇది సాధారణంగా 'తదుపరి అందుబాటులో ఉన్న నోడ్' కౌంటర్ యొక్క అటామిక్ ఇంక్రిమెంట్‌ను కలిగి ఉంటుంది (ఉదా., `newNodeIndex = Atomics.add(typedArray, NEXT_FREE_NODE_INDEX_OFFSET, NODE_SIZE)`). తిరిగి ఇవ్వబడిన విలువ ఇంక్రిమెంట్ చేయడానికి ముందు ఉన్న *పాత* విలువ, ఇది మన కొత్త నోడ్ యొక్క ప్రారంభ చిరునామా.
        2. కొత్త నోడ్‌ను ప్రారంభించండి: కొత్తగా కేటాయించబడిన నోడ్ యొక్క మెమరీ ప్రాంతంలో అక్షర కోడ్ మరియు `isTerminal = 0` ను `Atomics.store()` ఉపయోగించి వ్రాయండి.
        3. కొత్త నోడ్‌ను లింక్ చేయడానికి ప్రయత్నించండి: ఇది థ్రెడ్ భద్రత కోసం కీలకమైన దశ. Atomics.compareExchange(typedArray, current_node_child_pointer_index, 0, newNodeIndex) ఉపయోగించండి.
           • compareExchange 0 ను తిరిగి ఇస్తే (అంటే మనం దానిని లింక్ చేయడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు చైల్డ్ పాయింటర్ వాస్తవానికి 0), అప్పుడు మన కొత్త నోడ్ విజయవంతంగా లింక్ చేయబడింది. కొత్త నోడ్‌ను `current_node`గా ముందుకు సాగండి.
           • compareExchange ఒక సున్నా కాని విలువను తిరిగి ఇస్తే (అంటే ఈ మధ్యలో మరొక వర్కర్ ఈ అక్షరం కోసం ఒక నోడ్‌ను విజయవంతంగా లింక్ చేసింది), అప్పుడు మనకు ఒక ఘర్షణ ఉంది. మనం మన కొత్తగా సృష్టించిన నోడ్‌ను *విస్మరిస్తాము* (లేదా దానిని ఒక ఉచిత జాబితాకు తిరిగి జోడిస్తాము, మనం ఒక పూల్‌ను నిర్వహిస్తుంటే) మరియు బదులుగా compareExchange ద్వారా తిరిగి ఇవ్వబడిన సూచికను మన `current_node`గా ఉపయోగిస్తాము. మనం రేసులో 'ఓడిపోతాము' మరియు విజేత సృష్టించిన నోడ్‌ను ఉపయోగిస్తాము.
      • లోడ్ చేయబడిన చైల్డ్ పాయింటర్ సున్నా కానిది అయితే (చైల్డ్ ఇప్పటికే ఉంది): కేవలం `current_node` ను లోడ్ చేయబడిన చైల్డ్ సూచికకు సెట్ చేసి, తదుపరి అక్షరానికి కొనసాగండి.
3. టెర్మినల్‌గా గుర్తించండి: అన్ని అక్షరాలు ప్రాసెస్ చేయబడిన తర్వాత, చివరి నోడ్ యొక్క `isTerminal` ఫ్లాగ్‌ను Atomics.store() ఉపయోగించి అటామిక్‌గా 1 కు సెట్ చేయండి.

Atomics.compareExchange()తో ఈ ఆప్టిమిస్టిక్ లాకింగ్ వ్యూహం చాలా ముఖ్యమైనది. స్పష్టమైన మ్యూటెక్స్‌లను ఉపయోగించకుండా (దీనిని `Atomics.wait`/`notify` నిర్మించడంలో సహాయపడుతుంది), ఈ విధానం ఒక మార్పు చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది మరియు ఒక సంఘర్షణ కనుగొనబడితే మాత్రమే వెనక్కి వెళ్తుంది లేదా అనుగుణంగా మారుతుంది, ఇది అనేక కాంకరెంట్ దృశ్యాలకు సమర్థవంతమైనదిగా చేస్తుంది.

ఇలస్ట్రేటివ్ (సరళీకృత) సూడోకోడ్ ఇన్సర్షన్ కోసం:

const NODE_SIZE = 30; // ఉదాహరణ: మెటాడేటా కోసం 2 + పిల్లల కోసం 28
const CHARACTER_CODE_OFFSET = 0;
const IS_TERMINAL_OFFSET = 1;
const CHILDREN_OFFSET = 2;
const NEXT_FREE_NODE_INDEX_OFFSET = 0; // బఫర్ యొక్క ప్రారంభంలో నిల్వ చేయబడింది

// 'sharedBuffer' అనేది SharedArrayBuffer పై ఒక Int32Array వ్యూ అని అనుకుందాం
function insertWord(word, sharedBuffer) {
    let currentNodeIndex = NODE_SIZE; // రూట్ నోడ్ ఫ్రీ పాయింటర్ తర్వాత మొదలవుతుంది

    for (let i = 0; i < word.length; i++) {
        const charCode = word.charCodeAt(i);
        const childIndexInNode = charCode - 'a'.charCodeAt(0) + CHILDREN_OFFSET;
        const childPointerOffset = currentNodeIndex + childIndexInNode;

        let nextNodeIndex = Atomics.load(sharedBuffer, childPointerOffset);

        if (nextNodeIndex === 0) {
            // చైల్డ్ లేదు, ఒకటి సృష్టించడానికి ప్రయత్నించండి
            const allocatedNodeIndex = Atomics.add(sharedBuffer, NEXT_FREE_NODE_INDEX_OFFSET, NODE_SIZE);

            // కొత్త నోడ్‌ను ప్రారంభించండి
            Atomics.store(sharedBuffer, allocatedNodeIndex + CHARACTER_CODE_OFFSET, charCode);
            Atomics.store(sharedBuffer, allocatedNodeIndex + IS_TERMINAL_OFFSET, 0);
            // అన్ని చైల్డ్ పాయింటర్లు డిఫాల్ట్‌గా 0
            for (let k = 0; k < NODE_SIZE - CHILDREN_OFFSET; k++) {
                Atomics.store(sharedBuffer, allocatedNodeIndex + CHILDREN_OFFSET + k, 0);
            }

            // మన కొత్త నోడ్‌ను అటామిక్‌గా లింక్ చేయడానికి ప్రయత్నించండి
            const actualOldValue = Atomics.compareExchange(sharedBuffer, childPointerOffset, 0, allocatedNodeIndex);

            if (actualOldValue === 0) {
                // మన నోడ్‌ను విజయవంతంగా లింక్ చేసాము, కొనసాగండి
                nextNodeIndex = allocatedNodeIndex;
            } else {
                // మరొక వర్కర్ ఒక నోడ్‌ను లింక్ చేసింది; వారిది ఉపయోగించండి. మన కేటాయించిన నోడ్ ఇప్పుడు ఉపయోగించబడదు.
                // నిజమైన సిస్టమ్‌లో, మీరు ఇక్కడ ఒక ఉచిత జాబితాను మరింత పటిష్టంగా నిర్వహిస్తారు.
                // సరళత కోసం, మేము విజేత నోడ్‌ను ఉపయోగిస్తాము.
                nextNodeIndex = actualOldValue;
            }
        }
        currentNodeIndex = nextNodeIndex;
    }
    // చివరి నోడ్‌ను టెర్మినల్‌గా గుర్తించండి
    Atomics.store(sharedBuffer, currentNodeIndex + IS_TERMINAL_OFFSET, 1);
}

థ్రెడ్-సేఫ్ శోధన (`search` మరియు `startsWith` ఆపరేషన్లు) అమలు చేయడం

ఒక పదం కోసం శోధించడం లేదా ఒక ఇచ్చిన ప్రిఫిక్స్‌తో అన్ని పదాలను కనుగొనడం వంటి రీడ్ ఆపరేషన్లు సాధారణంగా సరళమైనవి, ఎందుకంటే అవి నిర్మాణాన్ని సవరించడం కలిగి ఉండవు. అయినప్పటికీ, కాంకరెంట్ రైట్‌ల నుండి పాక్షిక రీడ్‌లను నివారించడానికి, స్థిరమైన, నవీకరించబడిన విలువలను చదివారని నిర్ధారించుకోవడానికి అవి అటామిక్ లోడ్‌లను ఉపయోగించాలి.

థ్రెడ్-సేఫ్ శోధన కోసం సంభావిత దశలు:

1. రూట్ వద్ద ప్రారంభించండి: రూట్ నోడ్ వద్ద ప్రారంభించండి.
2. అక్షరం ద్వారా అక్షరం ప్రయాణించండి: శోధన ప్రిఫిక్స్‌లోని ప్రతి అక్షరం కోసం:
   1. చైల్డ్ సూచికను నిర్ణయించండి: అక్షరం కోసం చైల్డ్ పాయింటర్ ఆఫ్‌సెట్‌ను లెక్కించండి.
   2. అటామిక్‌గా చైల్డ్ పాయింటర్‌ను లోడ్ చేయండి: Atomics.load(typedArray, current_node_child_pointer_index) ఉపయోగించండి.
   3. చైల్డ్ ఉందో లేదో తనిఖీ చేయండి: లోడ్ చేయబడిన పాయింటర్ 0 అయితే, పదం/ప్రిఫిక్స్ లేదు. నిష్క్రమించండి.
   4. చైల్డ్‌కు వెళ్ళండి: అది ఉంటే, `current_node` ను లోడ్ చేయబడిన చైల్డ్ సూచికకు నవీకరించి, కొనసాగండి.
3. చివరి తనిఖీ (`search` కోసం): మొత్తం పదాన్ని ప్రయాణించిన తర్వాత, చివరి నోడ్ యొక్క `isTerminal` ఫ్లాగ్‌ను అటామిక్‌గా లోడ్ చేయండి. అది 1 అయితే, పదం ఉంది; లేకపోతే, అది కేవలం ఒక ప్రిఫిక్స్.
4. `startsWith` కోసం: చేరుకున్న చివరి నోడ్ ప్రిఫిక్స్ యొక్క ముగింపును సూచిస్తుంది. ఈ నోడ్ నుండి, దాని సబ్‌ట్రీలోని అన్ని టెర్మినల్ నోడ్‌లను కనుగొనడానికి ఒక డెప్త్-ఫస్ట్ సెర్చ్ (DFS) లేదా బ్రెడ్త్-ఫస్ట్ సెర్చ్ (BFS) ప్రారంభించవచ్చు (అటామిక్ లోడ్‌లను ఉపయోగించి).

రీడ్ ఆపరేషన్లు అంతర్లీన మెమరీ అటామిక్‌గా యాక్సెస్ చేయబడినంత కాలం అంతర్గతంగా సురక్షితమైనవి. రైట్‌ల సమయంలో `compareExchange` లాజిక్ ఏ చెల్లని పాయింటర్లు ఎప్పుడూ స్థాపించబడవని నిర్ధారిస్తుంది, మరియు రైట్ సమయంలో ఏ రేస్ అయినా ఒక స్థిరమైన (ఒక వర్కర్‌కు కొద్దిగా ఆలస్యం కావచ్చు) స్థితికి దారితీస్తుంది.

ఇలస్ట్రేటివ్ (సరళీకృత) సూడోకోడ్ శోధన కోసం:

function searchWord(word, sharedBuffer) {
    let currentNodeIndex = NODE_SIZE;

    for (let i = 0; i < word.length; i++) {
        const charCode = word.charCodeAt(i);
        const childIndexInNode = charCode - 'a'.charCodeAt(0) + CHILDREN_OFFSET;
        const childPointerOffset = currentNodeIndex + childIndexInNode;

        const nextNodeIndex = Atomics.load(sharedBuffer, childPointerOffset);

        if (nextNodeIndex === 0) {
            return false; // అక్షర మార్గం లేదు
        }
        currentNodeIndex = nextNodeIndex;
    }
    // చివరి నోడ్ ఒక టెర్మినల్ పదం కాదో తనిఖీ చేయండి
    return Atomics.load(sharedBuffer, currentNodeIndex + IS_TERMINAL_OFFSET) === 1;
}

థ్రెడ్-సేఫ్ డిలీషన్ (అధునాతన) అమలు చేయడం

ఒక కాంకరెంట్ షేర్డ్ మెమరీ వాతావరణంలో డిలీషన్ గణనీయంగా మరింత సవాలుగా ఉంటుంది. అమాయక డిలీషన్ దీనికి దారితీయవచ్చు:

• డాంగ్లింగ్ పాయింటర్లు: ఒక వర్కర్ ఒక నోడ్‌ను తొలగిస్తుండగా మరొకరు దానికి ప్రయాణిస్తుంటే, ప్రయాణించే వర్కర్ ఒక చెల్లని పాయింటర్‌ను అనుసరించవచ్చు.
• అస్థిరమైన స్థితి: పాక్షిక తొలగింపులు ట్రైని ఉపయోగించలేని స్థితిలో ఉంచవచ్చు.
• మెమరీ ఫ్రాగ్మెంటేషన్: తొలగించబడిన మెమరీని సురక్షితంగా మరియు సమర్థవంతంగా తిరిగి పొందడం సంక్లిష్టమైనది.

డిలీషన్‌ను సురక్షితంగా నిర్వహించడానికి సాధారణ వ్యూహాలు:

• లాజికల్ డిలీషన్ (గుర్తించడం): భౌతికంగా నోడ్‌లను తొలగించడానికి బదులుగా, ఒక `isDeleted` ఫ్లాగ్‌ను అటామిక్‌గా సెట్ చేయవచ్చు. ఇది కాంకరెన్సీని సులభతరం చేస్తుంది కానీ ఎక్కువ మెమరీని ఉపయోగిస్తుంది.
• రిఫరెన్స్ కౌంటింగ్ / గార్బేజ్ కలెక్షన్: ప్రతి నోడ్ ఒక అటామిక్ రిఫరెన్స్ కౌంట్‌ను నిర్వహించగలదు. ఒక నోడ్ యొక్క రిఫరెన్స్ కౌంట్ సున్నాకు పడిపోయినప్పుడు, అది నిజంగా తొలగింపుకు అర్హమైనది మరియు దాని మెమరీని తిరిగి పొందవచ్చు (ఉదా., ఒక ఉచిత జాబితాకు జోడించబడింది). దీనికి కూడా రిఫరెన్స్ కౌంట్‌లకు అటామిక్ నవీకరణలు అవసరం.
• రీడ్-కాపీ-అప్‌డేట్ (RCU): చాలా ఎక్కువ-రీడ్, తక్కువ-రైట్ దృశ్యాల కోసం, రైటర్లు ట్రై యొక్క సవరించిన భాగం యొక్క కొత్త వెర్షన్‌ను సృష్టించవచ్చు, మరియు పూర్తయిన తర్వాత, కొత్త వెర్షన్‌కు ఒక పాయింటర్‌ను అటామిక్‌గా మార్చుకోవచ్చు. మార్పిడి పూర్తయ్యే వరకు రీడ్‌లు పాత వెర్షన్‌లో కొనసాగుతాయి. ఇది ఒక ట్రై వంటి గ్రాన్యులర్ డేటా స్ట్రక్చర్ కోసం అమలు చేయడానికి సంక్లిష్టమైనది కానీ బలమైన స్థిరత్వ హామీలను అందిస్తుంది.

అనేక ఆచరణాత్మక అప్లికేషన్‌ల కోసం, ముఖ్యంగా అధిక నిర్గమాంశ అవసరమయ్యే వాటి కోసం, ఒక సాధారణ విధానం ట్రైలను అపెండ్-ఓన్లీగా చేయడం లేదా లాజికల్ డిలీషన్‌ను ఉపయోగించడం, సంక్లిష్ట మెమరీ రిక్లమేషన్‌ను తక్కువ క్లిష్టమైన సమయాలకు వాయిదా వేయడం లేదా దానిని బాహ్యంగా నిర్వహించడం. నిజమైన, సమర్థవంతమైన, మరియు అటామిక్ భౌతిక తొలగింపును అమలు చేయడం కాంకరెంట్ డేటా స్ట్రక్చర్‌లలో ఒక పరిశోధన-స్థాయి సమస్య.

ఆచరణాత్మక పరిగణనలు మరియు పనితీరు

ఒక కాంకరెంట్ ట్రైని నిర్మించడం కేవలం ఖచ్చితత్వం గురించి మాత్రమే కాదు; ఇది ఆచరణాత్మక పనితీరు మరియు నిర్వహణ గురించి కూడా.

మెమరీ నిర్వహణ మరియు ఓవర్‌హెడ్

• `SharedArrayBuffer` ప్రారంభించడం: బఫర్‌ను తగినంత పరిమాణానికి ముందుగా కేటాయించాలి. నోడ్‌ల గరిష్ట సంఖ్యను మరియు వాటి స్థిర పరిమాణాన్ని అంచనా వేయడం చాలా ముఖ్యం. ఒక SharedArrayBuffer యొక్క డైనమిక్ రీసైజింగ్ సులభం కాదు మరియు తరచుగా ఒక కొత్త, పెద్ద బఫర్‌ను సృష్టించడం మరియు కంటెంట్‌లను కాపీ చేయడం ఉంటుంది, ఇది నిరంతర ఆపరేషన్ కోసం షేర్డ్ మెమరీ యొక్క ప్రయోజనాన్ని దెబ్బతీస్తుంది.
• స్పేస్ ఎఫిషియన్సీ: స్థిర-పరిమాణ నోడ్‌లు, మెమరీ కేటాయింపు మరియు పాయింటర్ అరిథ్‌మెటిక్‌ను సులభతరం చేసినప్పటికీ, అనేక నోడ్‌లు స్పాన్స్ చైల్డ్ సెట్‌లను కలిగి ఉంటే తక్కువ మెమరీ-సమర్థవంతంగా ఉంటాయి. ఇది సరళీకృత కాంకరెంట్ నిర్వహణ కోసం ఒక ట్రేడ్-ఆఫ్.
• మాన్యువల్ గార్బేజ్ కలెక్షన్: ఒక SharedArrayBuffer లోపల ఆటోమేటిక్ గార్బేజ్ కలెక్షన్ లేదు. తొలగించబడిన నోడ్‌ల మెమరీని స్పష్టంగా నిర్వహించాలి, తరచుగా ఒక ఉచిత జాబితా ద్వారా, మెమరీ లీక్‌లు మరియు ఫ్రాగ్మెంటేషన్‌ను నివారించడానికి. ఇది గణనీయమైన సంక్లిష్టతను జోడిస్తుంది.

పనితీరు బెంచ్‌మార్కింగ్

మీరు ఎప్పుడు ఒక కాంకరెంట్ ట్రైని ఎంచుకోవాలి? ఇది అన్ని పరిస్థితులకు ఒక సిల్వర్ బుల్లెట్ కాదు.

• సింగిల్-థ్రెడ్ vs. మల్టీ-థ్రెడ్: చిన్న డేటాసెట్‌లు లేదా తక్కువ కాంకరెన్సీ కోసం, వెబ్ వర్కర్ కమ్యూనికేషన్ సెటప్ మరియు అటామిక్ ఆపరేషన్ల ఓవర్‌హెడ్ కారణంగా ప్రధాన థ్రెడ్‌లోని ఒక ప్రామాణిక ఆబ్జెక్ట్-ఆధారిత ట్రై ఇప్పటికీ వేగంగా ఉండవచ్చు.
• అధిక కాంకరెంట్ రైట్/రీడ్ ఆపరేషన్లు: కాంకరెంట్ ట్రై మీకు పెద్ద డేటాసెట్, అధిక పరిమాణంలో కాంకరెంట్ రైట్ ఆపరేషన్లు (ఇన్సర్షన్లు, డిలీషన్లు), మరియు అనేక కాంకరెంట్ రీడ్ ఆపరేషన్లు (శోధనలు, ప్రిఫిక్స్ లుకప్‌లు) ఉన్నప్పుడు ప్రకాశిస్తుంది. ఇది ప్రధాన థ్రెడ్ నుండి భారీ గణనను ఆఫ్‌లోడ్ చేస్తుంది.
• `Atomics` ఓవర్‌హెడ్: అటామిక్ ఆపరేషన్లు, ఖచ్చితత్వం కోసం అవసరమైనప్పటికీ, సాధారణంగా నాన్-అటామిక్ మెమరీ యాక్సెస్‌ల కంటే నెమ్మదిగా ఉంటాయి. ప్రయోజనాలు బహుళ కోర్లలో సమాంతర అమలు నుండి వస్తాయి, వేగవంతమైన వ్యక్తిగత ఆపరేషన్ల నుండి కాదు. సమాంతర వేగవంతం అటామిక్ ఓవర్‌హెడ్‌ను అధిగమిస్తుందో లేదో నిర్ణయించడానికి మీ నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భాన్ని బెంచ్‌మార్కింగ్ చేయడం చాలా ముఖ్యం.

లోపం నిర్వహణ మరియు పటిష్టత

కాంకరెంట్ ప్రోగ్రామ్‌లను డీబగ్ చేయడం చాలా కష్టం. రేస్ కండిషన్లు అంతుచిక్కనివి మరియు నాన్-డిటర్మినిస్టిక్ కావచ్చు. సమగ్ర పరీక్ష, అనేక కాంకరెంట్ వర్కర్లతో ఒత్తిడి పరీక్షలతో సహా, అవసరం.

• పునఃప్రయత్నాలు: `compareExchange` విఫలమవడం అంటే మరొక వర్కర్ మొదట అక్కడికి చేరుకుంది. మీ లాజిక్ పునఃప్రయత్నం చేయడానికి లేదా అనుగుణంగా మారడానికి సిద్ధంగా ఉండాలి, ఇన్సర్షన్ సూడోకోడ్‌లో చూపిన విధంగా.
• టైమ్‌అవుట్‌లు: మరింత సంక్లిష్టమైన సింక్రొనైజేషన్‌లో, `Atomics.wait` ఒక `notify` ఎప్పుడూ రాకపోతే డెడ్‌లాక్‌లను నివారించడానికి ఒక టైమ్‌అవుట్‌ను తీసుకోవచ్చు.

బ్రౌజర్ మరియు పర్యావరణ మద్దతు

• వెబ్ వర్కర్లు: ఆధునిక బ్రౌజర్‌లు మరియు నోడ్.js (`worker_threads`)లో విస్తృతంగా మద్దతు ఉంది.
• `SharedArrayBuffer` & `Atomics`: అన్ని ప్రధాన ఆధునిక బ్రౌజర్‌లు మరియు నోడ్.js లో మద్దతు ఉంది. అయినప్పటికీ, చెప్పినట్లుగా, బ్రౌజర్ వాతావరణాలకు భద్రతా ఆందోళనల కారణంగా `SharedArrayBuffer`ను ఎనేబుల్ చేయడానికి నిర్దిష్ట HTTP హెడర్‌లు (COOP/COEP) అవసరం. ఇది ప్రపంచవ్యాప్త రీచ్‌ను లక్ష్యంగా చేసుకున్న వెబ్ అప్లికేషన్‌ల కోసం ఒక కీలకమైన డిప్లాయ్‌మెంట్ వివరాలు.
  • ప్రపంచవ్యాప్త ప్రభావం: మీ ప్రపంచవ్యాప్త సర్వర్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ఈ హెడర్‌లను సరిగ్గా పంపడానికి కాన్ఫిగర్ చేయబడిందని నిర్ధారించుకోండి.

వినియోగ సందర్భాలు మరియు ప్రపంచవ్యాప్త ప్రభావం

జావాస్క్రిప్ట్‌లో థ్రెడ్-సేఫ్, కాంకరెంట్ డేటా స్ట్రక్చర్‌లను నిర్మించగల సామర్థ్యం ప్రపంచవ్యాప్త వినియోగదారు బేస్‌కు సేవలు అందించే లేదా విస్తారమైన పంపిణీ చేయబడిన డేటాను ప్రాసెస్ చేసే అప్లికేషన్‌ల కోసం ముఖ్యంగా అవకాశాల ప్రపంచాన్ని తెరుస్తుంది.

• గ్లోబల్ సెర్చ్ & ఆటోకంప్లీట్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు: ఒక అంతర్జాతీయ సెర్చ్ ఇంజన్ లేదా ఈ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ఊహించుకోండి, ఇది విభిన్న భాషలు మరియు అక్షర సెట్‌లలో ఉత్పత్తి పేర్లు, స్థానాలు, మరియు వినియోగదారు ప్రశ్నల కోసం అల్ట్రా-ఫాస్ట్, రియల్-టైమ్ ఆటోకంప్లీట్ సూచనలను అందించాలి. వెబ్ వర్కర్లలోని ఒక కాంకరెంట్ ట్రై ప్రధాన UI థ్రెడ్‌ను లాగ్ చేయకుండా భారీ కాంకరెంట్ ప్రశ్నలు మరియు డైనమిక్ నవీకరణలను (ఉదా., కొత్త ఉత్పత్తులు, ట్రెండింగ్ శోధనలు) నిర్వహించగలదు.
• పంపిణీ చేయబడిన మూలాల నుండి రియల్-టైమ్ డేటా ప్రాసెసింగ్: వివిధ ఖండాలలోని సెన్సార్ల నుండి డేటాను సేకరించే IoT అప్లికేషన్‌ల కోసం, లేదా వివిధ ఎక్స్ఛేంజీల నుండి మార్కెట్ డేటా ఫీడ్‌లను ప్రాసెస్ చేసే ఆర్థిక వ్యవస్థల కోసం, ఒక కాంకరెంట్ ట్రై స్ట్రింగ్-ఆధారిత డేటా స్ట్రీమ్‌లను (ఉదా., పరికర ఐడిలు, స్టాక్ టిక్కర్లు) సమర్థవంతంగా ఇండెక్స్ చేయగలదు మరియు ప్రశ్నించగలదు, బహుళ ప్రాసెసింగ్ పైప్‌లైన్‌లు షేర్డ్ డేటాపై సమాంతరంగా పనిచేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
• సహకార ఎడిటింగ్ & IDEలు: ఆన్‌లైన్ సహకార డాక్యుమెంట్ ఎడిటర్లు లేదా క్లౌడ్-ఆధారిత IDEలలో, ఒక షేర్డ్ ట్రై రియల్-టైమ్ సింటాక్స్ చెకింగ్, కోడ్ కంప్లీషన్, లేదా స్పెల్-చెకింగ్‌ను శక్తివంతం చేయగలదు, వివిధ టైమ్ జోన్‌ల నుండి బహుళ వినియోగదారులు మార్పులు చేస్తున్నప్పుడు తక్షణమే నవీకరించబడుతుంది. షేర్డ్ ట్రై అన్ని యాక్టివ్ ఎడిటింగ్ సెషన్‌లకు ఒక స్థిరమైన వీక్షణను అందిస్తుంది.
• గేమింగ్ & సిమ్యులేషన్: బ్రౌజర్-ఆధారిత మల్టీప్లేయర్ గేమ్‌ల కోసం, ఒక కాంకరెంట్ ట్రై ఇన్-గేమ్ నిఘంటువు లుకప్‌లను (వర్డ్ గేమ్‌ల కోసం), ప్లేయర్ నేమ్ ఇండెక్స్‌లను, లేదా ఒక షేర్డ్ వరల్డ్ స్టేట్‌లో AI పాత్‌ఫైండింగ్ డేటాను నిర్వహించగలదు, అన్ని గేమ్ థ్రెడ్‌లు ప్రతిస్పందనాత్మక గేమ్‌ప్లే కోసం స్థిరమైన సమాచారంపై పనిచేస్తాయని నిర్ధారిస్తుంది.
• అధిక-పనితీరు గల నెట్‌వర్క్ అప్లికేషన్‌లు: తరచుగా ప్రత్యేక హార్డ్‌వేర్ లేదా తక్కువ-స్థాయి భాషల ద్వారా నిర్వహించబడినప్పటికీ, ఒక జావాస్క్రిప్ట్-ఆధారిత సర్వర్ (నోడ్.js) డైనమిక్ రూటింగ్ టేబుల్స్ లేదా ప్రోటోకాల్ పార్సింగ్‌ను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి ఒక కాంకరెంట్ ట్రైని ఉపయోగించుకోవచ్చు, ముఖ్యంగా సౌలభ్యం మరియు వేగవంతమైన డిప్లాయ్‌మెంట్‌కు ప్రాధాన్యతనిచ్చే వాతావరణాలలో.

ఈ ఉదాహరణలు కంప్యూటేషనల్‌గా ఇంటెన్సివ్ స్ట్రింగ్ ఆపరేషన్‌లను బ్యాక్‌గ్రౌండ్ థ్రెడ్‌లకు ఆఫ్‌లోడ్ చేయడం, ఒక కాంకరెంట్ ట్రై ద్వారా డేటా సమగ్రతను కాపాడుకోవడం, ప్రపంచ డిమాండ్‌లను ఎదుర్కొంటున్న అప్లికేషన్‌ల ప్రతిస్పందన మరియు స్కేలబిలిటీని నాటకీయంగా ఎలా మెరుగుపరుస్తుందో హైలైట్ చేస్తాయి.

జావాస్క్రిప్ట్‌లో కాంకరెన్సీ యొక్క భవిష్యత్తు

జావాస్క్రిప్ట్ కాంకరెన్సీ యొక్క దృశ్యం నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతోంది:

• వెబ్అసెంబ్లీ మరియు షేర్డ్ మెమరీ: వెబ్అసెంబ్లీ మాడ్యూల్స్ కూడా SharedArrayBufferలపై పనిచేయగలవు, తరచుగా CPU-బౌండ్ టాస్క్‌ల కోసం మరింత ఫైన్-గ్రెయిన్డ్ నియంత్రణ మరియు సంభావ్యంగా అధిక పనితీరును అందిస్తాయి, జావాస్క్రిప్ట్ వెబ్ వర్కర్లతో పరస్పర చర్య చేయగలుగుతూనే.
• జావాస్క్రిప్ట్ ప్రిమిటివ్‌లలో తదుపరి పురోగతులు: ECMAScript ప్రమాణం కాంకరెన్సీ ప్రిమిటివ్‌లను అన్వేషించడం మరియు మెరుగుపరచడం కొనసాగిస్తుంది, సాధారణ కాంకరెంట్ ప్యాటర్న్‌లను సులభతరం చేసే ఉన్నత-స్థాయి అబ్స్ట్రాక్షన్‌లను అందించే అవకాశం ఉంది.
• లైబ్రరీలు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు: ఈ తక్కువ-స్థాయి ప్రిమిటివ్‌లు పరిపక్వం చెందుతున్నప్పుడు, SharedArrayBuffer మరియు Atomics యొక్క సంక్లిష్టతలను అబ్స్ట్రాక్ట్ చేసే లైబ్రరీలు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు ఉద్భవించగలవని మనం ఆశించవచ్చు, డెవలపర్‌లకు మెమరీ నిర్వహణపై లోతైన జ్ఞానం లేకుండా కాంకరెంట్ డేటా స్ట్రక్చర్‌లను నిర్మించడం సులభం చేస్తుంది.

ఈ పురోగతులను స్వీకరించడం జావాస్క్రిప్ట్ డెవలపర్‌లను సాధ్యమైన దాని యొక్క సరిహద్దులను నెట్టడానికి అనుమతిస్తుంది, ప్రపంచవ్యాప్తంగా కనెక్ట్ చేయబడిన ప్రపంచం యొక్క డిమాండ్‌లకు నిలబడగల అత్యంత పనితీరు మరియు ప్రతిస్పందనాత్మక వెబ్ అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి.

ముగింపు

ఒక ప్రాథమిక ట్రై నుండి జావాస్క్రిప్ట్‌లో పూర్తిగా థ్రెడ్-సేఫ్ కాంకరెంట్ ట్రైకి ప్రయాణం భాష యొక్క అద్భుతమైన పరిణామానికి మరియు అది ఇప్పుడు డెవలపర్‌లకు అందించే శక్తికి ఒక నిదర్శనం. SharedArrayBuffer మరియు Atomicsని ఉపయోగించడం ద్వారా, మనం సింగిల్-థ్రెడ్ మోడల్ యొక్క పరిమితులను దాటి, సంక్లిష్ట, కాంకరెంట్ ఆపరేషన్‌లను సమగ్రతతో మరియు అధిక పనితీరుతో నిర్వహించగల డేటా స్ట్రక్చర్‌లను రూపొందించవచ్చు.

ఈ విధానం సవాళ్లు లేకుండా లేదు – ఇది మెమరీ లేఅవుట్, అటామిక్ ఆపరేషన్ సీక్వెన్సింగ్, మరియు పటిష్టమైన ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ యొక్క జాగ్రత్తగా పరిశీలనను కోరుతుంది. అయినప్పటికీ, పెద్ద, మ్యూటబుల్ స్ట్రింగ్ డేటాసెట్‌లతో వ్యవహరించే మరియు ప్రపంచ-స్థాయి ప్రతిస్పందన అవసరమయ్యే అప్లికేషన్‌ల కోసం, కాంకరెంట్ ట్రై ఒక శక్తివంతమైన పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది. ఇది డెవలపర్‌లకు తదుపరి తరం అత్యంత స్కేలబుల్, ఇంటరాక్టివ్, మరియు సమర్థవంతమైన అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి అధికారం ఇస్తుంది, అంతర్లీన డేటా ప్రాసెసింగ్ ఎంత సంక్లిష్టంగా మారినా వినియోగదారు అనుభవాలు అతుకులు లేకుండా ఉంటాయని నిర్ధారిస్తుంది. జావాస్క్రిప్ట్ కాంకరెన్సీ యొక్క భవిష్యత్తు ఇక్కడ ఉంది, మరియు కాంకరెంట్ ట్రై వంటి నిర్మాణాలతో, ఇది గతంలో కంటే మరింత ఉత్తేజకరమైనది మరియు సమర్థవంతమైనది.