కంకరెంట్ ఇటరేటర్లతో జావాస్క్రిప్ట్‌లో పారలెల్ ప్రాసెసింగ్ శక్తిని అన్‌లాక్ చేయండి. గ్లోబల్ వెబ్ అప్లికేషన్‌ల కోసం Web Workers, SharedArrayBuffer, మరియు Atomics ఎలా పనితీరు గల CPU-బౌండ్ ఆపరేషన్‌లను సాధ్యం చేస్తాయో తెలుసుకోండి.
పనితీరును అన్‌లాక్ చేయడం: గ్లోబల్ వెబ్ కోసం జావాస్క్రిప్ట్ కంకరెంట్ ఇటరేటర్స్ మరియు పారలెల్ ప్రాసెసింగ్
ఆధునిక వెబ్ డెవలప్‌మెంట్ యొక్క డైనమిక్ ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో, కేవలం ఫంక్షనల్‌గా మాత్రమే కాకుండా అసాధారణమైన పనితీరును అందించే అప్లికేషన్‌లను సృష్టించడం చాలా ముఖ్యం. వెబ్ అప్లికేషన్‌లు సంక్లిష్టంగా పెరుగుతున్న కొద్దీ మరియు బ్రౌజర్‌లో నేరుగా పెద్ద డేటాసెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయాలనే డిమాండ్ పెరుగుతున్న కొద్దీ, ప్రపంచవ్యాప్తంగా డెవలపర్‌లు ఒక క్లిష్టమైన సవాలును ఎదుర్కొంటున్నారు: యూజర్ ఇంటర్‌ఫేస్‌ను ఫ్రీజ్ చేయకుండా లేదా యూజర్ అనుభవాన్ని తగ్గించకుండా CPU-ఇంటెన్సివ్ టాస్క్‌లను ఎలా నిర్వహించాలి. జావాస్క్రిప్ట్ యొక్క సాంప్రదాయ సింగిల్-థ్రెడెడ్ స్వభావం చాలా కాలంగా ఒక అడ్డంకిగా ఉంది, కానీ భాష మరియు బ్రౌజర్ APIలలోని పురోగతులు నిజమైన పారలెల్ ప్రాసెసింగ్‌ను సాధించడానికి శక్తివంతమైన మెకానిజంలను పరిచయం చేశాయి, ముఖ్యంగా కంకరెంట్ ఇటరేటర్స్ అనే భావన ద్వారా.
ఈ సమగ్ర గైడ్ జావాస్క్రిప్ట్ కంకరెంట్ ఇటరేటర్స్ ప్రపంచంలోకి లోతుగా వెళ్తుంది, మీరు Web Workers, SharedArrayBuffer, మరియు Atomics వంటి అత్యాధునిక ఫీచర్లను ఉపయోగించి ఆపరేషన్‌లను పారలెల్‌గా ఎలా అమలు చేయవచ్చో అన్వేషిస్తుంది. మేము సంక్లిష్టతలను వివరిస్తాము, ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలను అందిస్తాము, ఉత్తమ పద్ధతులను చర్చిస్తాము, మరియు ప్రపంచ ప్రేక్షకుల కోసం ప్రతిస్పందించే, అధిక-పనితీరు గల వెబ్ అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి అవసరమైన జ్ఞానాన్ని మీకు అందిస్తాము.
జావాస్క్రిప్ట్ సమస్య: డిజైన్ ప్రకారం సింగిల్-థ్రెడెడ్
కంకరెంట్ ఇటరేటర్స్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను అర్థం చేసుకోవడానికి, జావాస్క్రిప్ట్ యొక్క ప్రాథమిక ఎగ్జిక్యూషన్ మోడల్‌ను గ్రహించడం చాలా అవసరం. జావాస్క్రిప్ట్, దాని అత్యంత సాధారణ బ్రౌజర్ వాతావరణంలో, సింగిల్-థ్రెడెడ్. దీని అర్థం దానికి ఒక 'కాల్ స్టాక్' మరియు ఒక 'మెమరీ హీప్' ఉంటాయి. UI అప్‌డేట్‌లను రెండరింగ్ చేయడం నుండి యూజర్ ఇన్‌పుట్‌ను హ్యాండిల్ చేయడం మరియు డేటాను ఫెచ్ చేయడం వరకు మీ కోడ్ అంతా ఈ సింగిల్ మెయిన్ థ్రెడ్‌పై నడుస్తుంది. మల్టీ-థ్రెడెడ్ వాతావరణాలలో అంతర్లీనంగా ఉండే రేస్ కండిషన్స్ యొక్క సంక్లిష్టతలను తొలగించడం ద్వారా ఇది ప్రోగ్రామింగ్‌ను సులభతరం చేసినప్పటికీ, ఇది ఒక క్లిష్టమైన పరిమితిని పరిచయం చేస్తుంది: ఏదైనా సుదీర్ఘంగా నడిచే, CPU-ఇంటెన్సివ్ ఆపరేషన్ మెయిన్ థ్రెడ్‌ను బ్లాక్ చేస్తుంది, మీ అప్లికేషన్‌ను ప్రతిస్పందించకుండా చేస్తుంది.
ఈవెంట్ లూప్ మరియు నాన్-బ్లాకింగ్ I/O
జావాస్క్రిప్ట్ తన సింగిల్-థ్రెడెడ్ స్వభావాన్ని ఈవెంట్ లూప్ ద్వారా నిర్వహిస్తుంది. ఈ సొగసైన మెకానిజం జావాస్క్రిప్ట్‌కు నాన్-బ్లాకింగ్ I/O ఆపరేషన్‌లను (నెట్‌వర్క్ అభ్యర్థనలు లేదా ఫైల్ సిస్టమ్ యాక్సెస్ వంటివి) బ్రౌజర్ యొక్క అంతర్లీన APIలకు ఆఫ్లోడ్ చేయడం ద్వారా మరియు ఆపరేషన్ పూర్తయిన తర్వాత అమలు చేయడానికి కాల్‌బ్యాక్‌లను నమోదు చేయడం ద్వారా అనుమతిస్తుంది. I/O కోసం సమర్థవంతంగా ఉన్నప్పటికీ, ఈవెంట్ లూప్ CPU-బౌండ్ కంప్యూటేషన్‌లకు అంతర్లీనంగా ఒక పరిష్కారాన్ని అందించదు. మీరు ఒక సంక్లిష్టమైన గణనను నిర్వహిస్తున్నా, భారీ అర్రేను సార్టింగ్ చేస్తున్నా, లేదా డేటాను ఎన్‌క్రిప్ట్ చేస్తున్నా, ఆ పని పూర్తయ్యే వరకు మెయిన్ థ్రెడ్ పూర్తిగా ఆక్రమించబడుతుంది, ఇది ఫ్రోజెన్ UI మరియు చెడ్డ యూజర్ అనుభవానికి దారితీస్తుంది.
ఒక గ్లోబల్ ఇ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్ యూజర్ బ్రౌజర్‌లో పెద్ద ఉత్పత్తి కేటలాగ్‌పై సంక్లిష్టమైన ధరల అల్గారిథమ్‌లను డైనమిక్‌గా వర్తింపజేయడం లేదా రియల్-టైమ్ డేటా అనలిటిక్స్ నిర్వహించడం అవసరమయ్యే ఒక దృశ్యాన్ని పరిగణించండి. ఈ ఆపరేషన్‌లు మెయిన్ థ్రెడ్‌పై అమలు చేయబడితే, వినియోగదారులు, వారి లొకేషన్ లేదా పరికరంతో సంబంధం లేకుండా, గణనీయమైన ఆలస్యాలు మరియు ప్రతిస్పందించని ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అనుభవిస్తారు. ఇక్కడే పారలెల్ ప్రాసెసింగ్ అవసరం చాలా కీలకం అవుతుంది.
మోనోలిత్‌ను బ్రేక్ చేయడం: వెబ్ వర్కర్స్‌తో కంకరెన్సీని పరిచయం చేయడం
జావాస్క్రిప్ట్‌లో నిజమైన కంకరెన్సీ వైపు మొదటి ముఖ్యమైన అడుగు వెబ్ వర్కర్స్ పరిచయం. వెబ్ వర్కర్స్ ఒక వెబ్ పేజీ యొక్క ప్రధాన ఎగ్జిక్యూషన్ థ్రెడ్ నుండి వేరుగా, బ్యాక్‌గ్రౌండ్ థ్రెడ్‌లలో స్క్రిప్ట్‌లను నడపడానికి ఒక మార్గాన్ని అందిస్తాయి. ఈ ఐసోలేషన్ కీలకం: కంప్యూటేషనల్‌గా ఇంటెన్సివ్ టాస్క్‌లను ఒక వర్కర్ థ్రెడ్‌కు అప్పగించవచ్చు, మెయిన్ థ్రెడ్ UI అప్‌డేట్‌లు మరియు యూజర్ ఇంటరాక్షన్‌లను హ్యాండిల్ చేయడానికి స్వేచ్ఛగా ఉండేలా చూసుకోవచ్చు.
వెబ్ వర్కర్స్ ఎలా పనిచేస్తాయి
- ఐసోలేషన్: ప్రతి వెబ్ వర్కర్ తన స్వంత గ్లోబల్ కాంటెక్స్ట్‌లో నడుస్తుంది, ఇది మెయిన్ థ్రెడ్ యొక్క
windowఆబ్జెక్ట్ నుండి పూర్తిగా వేరుగా ఉంటుంది. దీని అర్థం వర్కర్స్ నేరుగా DOMను మానిప్యులేట్ చేయలేరు. - కమ్యూనికేషన్: మెయిన్ థ్రెడ్ మరియు వర్కర్స్ మధ్య (మరియు వర్కర్స్ మధ్య) కమ్యూనికేషన్
postMessage()మెథడ్ మరియుonmessageఈవెంట్ లిజనర్ ఉపయోగించి మెసేజ్ పాసింగ్ ద్వారా జరుగుతుంది.postMessage()ద్వారా పంపిన డేటా షేర్ చేయబడదు, కాపీ చేయబడుతుంది, అంటే సంక్లిష్టమైన ఆబ్జెక్ట్‌లు సీరియలైజ్ మరియు డీసీరియలైజ్ చేయబడతాయి, ఇది చాలా పెద్ద డేటా సెట్‌లకు ఓవర్‌హెడ్‌ను కలిగించవచ్చు. - స్వాతంత్ర్యం: వర్కర్స్ మెయిన్ థ్రెడ్ యొక్క ప్రతిస్పందనను ప్రభావితం చేయకుండా భారీ కంప్యూటేషన్‌లను నిర్వహించగలరు.
ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్, సంక్లిష్టమైన డేటా ఫిల్టరింగ్, లేదా షేర్డ్ స్టేట్ లేదా తక్షణ, సింక్రోనస్ అప్‌డేట్‌లు అవసరం లేని క్రిప్టోగ్రాఫిక్ కంప్యూటేషన్‌లు వంటి ఆపరేషన్‌ల కోసం, వెబ్ వర్కర్స్ ఒక అద్భుతమైన ఎంపిక. అవి అన్ని ప్రధాన బ్రౌజర్‌లలో మద్దతు ఇవ్వబడతాయి, ఇది గ్లోబల్ అప్లికేషన్‌ల కోసం వాటిని ఒక నమ్మకమైన సాధనంగా చేస్తుంది.
ఉదాహరణ: వెబ్ వర్కర్స్‌తో పారలెల్ ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్
ఒక గ్లోబల్ ఫోటో ఎడిటింగ్ అప్లికేషన్‌ను ఊహించుకోండి, ఇక్కడ వినియోగదారులు అధిక-రిజల్యూషన్ చిత్రాలకు వివిధ ఫిల్టర్‌లను వర్తింపజేయవచ్చు. మెయిన్ థ్రెడ్‌పై పిక్సెల్ వారీగా సంక్లిష్టమైన ఫిల్టర్‌ను వర్తింపజేయడం వినాశకరమైనది. వెబ్ వర్కర్స్ ఒక ఖచ్చితమైన పరిష్కారాన్ని అందిస్తాయి.
ప్రధాన థ్రెడ్ (index.html/app.js):
// Create an image element and load an image
const img = document.createElement('img');
img.src = 'large_image.jpg';
img.onload = () => {
const canvas = document.createElement('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');
canvas.width = img.width;
canvas.height = img.height;
ctx.drawImage(img, 0, 0);
const imageData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
const numWorkers = navigator.hardwareConcurrency || 4; // Use available cores or default
const chunkSize = Math.ceil(imageData.data.length / numWorkers);
const workers = [];
const results = [];
for (let i = 0; i < numWorkers; i++) {
const worker = new Worker('imageProcessor.js');
workers.push(worker);
worker.onmessage = (event) => {
results.push(event.data.processedChunk);
if (results.length === numWorkers) {
// All workers finished, combine results
const combinedImageData = new Uint8ClampedArray(imageData.data.length);
results.sort((a, b) => a.startIndex - b.startIndex);
let offset = 0;
results.forEach(chunk => {
combinedImageData.set(chunk.data, offset);
offset += chunk.data.length;
});
// Put combined image data back to canvas and display
const newImageData = new ImageData(combinedImageData, canvas.width, canvas.height);
ctx.putImageData(newImageData, 0, 0);
console.log('Image processing complete!');
}
};
const start = i * chunkSize;
const end = Math.min((i + 1) * chunkSize, imageData.data.length);
// Send a chunk of the image data to the worker
// Note: For large TypedArrays, transferables can be used for efficiency
worker.postMessage({
chunk: imageData.data.slice(start, end),
startIndex: start,
width: canvas.width, // Pass full width to worker for pixel calculations
filterType: 'grayscale'
});
}
};
వర్కర్ థ్రెడ్ (imageProcessor.js):
self.onmessage = (event) => {
const { chunk, startIndex, width, filterType } = event.data;
const processedChunk = new Uint8ClampedArray(chunk.length);
for (let i = 0; i < chunk.length; i += 4) {
const r = chunk[i];
const g = chunk[i + 1];
const b = chunk[i + 2];
const a = chunk[i + 3];
let newR = r, newG = g, newB = b;
if (filterType === 'grayscale') {
const avg = (r + g + b) / 3;
newR = avg;
newG = avg;
newB = avg;
} // Add more filters here
processedChunk[i] = newR;
processedChunk[i + 1] = newG;
processedChunk[i + 2] = newB;
processedChunk[i + 3] = a;
}
self.postMessage({
processedChunk: processedChunk,
startIndex: startIndex
});
};
ఈ ఉదాహరణ పారలెల్ ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్‌ను అందంగా వివరిస్తుంది. ప్రతి వర్కర్ ఇమేజ్ యొక్క పిక్సెల్ డేటా యొక్క ఒక భాగాన్ని అందుకుంటుంది, దానిని ప్రాసెస్ చేస్తుంది, మరియు ఫలితాన్ని తిరిగి పంపుతుంది. ప్రధాన థ్రెడ్ అప్పుడు ఈ ప్రాసెస్ చేయబడిన భాగాలను కలిపి కుడుతుంది. ఈ భారీ కంప్యూటేషన్ అంతటా యూజర్ ఇంటర్‌ఫేస్ ప్రతిస్పందించే విధంగా ఉంటుంది.
తదుపరి సరిహద్దు: SharedArrayBuffer మరియు Atomics తో షేర్డ్ మెమరీ
వెబ్ వర్కర్స్ సమర్థవంతంగా పనులను ఆఫ్లోడ్ చేసినప్పటికీ, postMessage()లో ఉండే డేటా కాపీయింగ్, చాలా పెద్ద డేటాసెట్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు లేదా బహుళ వర్కర్స్ ఒకే డేటాను తరచుగా యాక్సెస్ చేసి, సవరించవలసి వచ్చినప్పుడు పనితీరుకు అడ్డంకిగా మారవచ్చు. ఈ పరిమితి SharedArrayBuffer మరియు దానికి తోడుగా ఉన్న Atomics APIల పరిచయానికి దారితీసింది, ఇది జావాస్క్రిప్ట్‌కు నిజమైన షేర్డ్ మెమరీ కంకరెన్సీని తీసుకువచ్చింది.
SharedArrayBuffer: మెమరీ గ్యాప్‌ను పూరించడం
ఒక SharedArrayBuffer అనేది ఒక స్థిర-పొడవు గల రా బైనరీ డేటా బఫర్, ఇది ArrayBuffer లాంటిదే, కానీ ఒక కీలకమైన వ్యత్యాసంతో: దీనిని బహుళ వెబ్ వర్కర్స్ మరియు ప్రధాన థ్రెడ్ మధ్య ఏకకాలంలో పంచుకోవచ్చు. డేటాను కాపీ చేయడానికి బదులుగా, వర్కర్స్ అదే అంతర్లీన మెమరీ బ్లాక్‌పై పనిచేయగలరు. ఇది థ్రెడ్‌ల మధ్య తరచుగా డేటా యాక్సెస్ మరియు సవరణ అవసరమయ్యే సందర్భాలలో మెమరీ ఓవర్‌హెడ్‌ను నాటకీయంగా తగ్గిస్తుంది మరియు పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది.
అయితే, మెమరీని పంచుకోవడం క్లాసిక్ మల్టీ-థ్రెడింగ్ సమస్యలను పరిచయం చేస్తుంది: రేస్ కండిషన్స్ మరియు డేటా కరప్షన్. రెండు థ్రెడ్‌లు ఒకే మెమరీ లొకేషన్‌కు ఏకకాలంలో వ్రాయడానికి ప్రయత్నిస్తే, ఫలితం అనూహ్యంగా ఉంటుంది. ఇక్కడే Atomics API అనివార్యం అవుతుంది.
Atomics: డేటా సమగ్రత మరియు సింక్రొనైజేషన్‌ను నిర్ధారించడం
Atomics ఆబ్జెక్ట్ SharedArrayBuffer ఆబ్జెక్ట్‌లపై అటామిక్ (అవిభాజ్య) ఆపరేషన్‌లను నిర్వహించడానికి స్టాటిక్ మెథడ్స్ యొక్క ఒక సెట్‌ను అందిస్తుంది. అటామిక్ ఆపరేషన్‌లు ఒక రీడ్ లేదా రైట్ ఆపరేషన్, ఏ ఇతర థ్రెడ్ అయినా అదే మెమరీ లొకేషన్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి ముందు పూర్తిగా పూర్తవుతుందని హామీ ఇస్తాయి. ఇది రేస్ కండిషన్స్‌ను నివారిస్తుంది మరియు డేటా సమగ్రతను నిర్ధారిస్తుంది.
ముఖ్యమైన Atomics మెథడ్స్:
Atomics.load(typedArray, index): ఒక నిర్దిష్ట స్థానంలో ఒక విలువను అటామిక్‌గా చదువుతుంది.Atomics.store(typedArray, index, value): ఒక నిర్దిష్ట స్థానంలో ఒక విలువను అటామిక్‌గా నిల్వ చేస్తుంది.Atomics.add(typedArray, index, value): ఒక నిర్దిష్ట స్థానంలోని విలువకు ఒక విలువను అటామిక్‌గా కలుపుతుంది.Atomics.sub(typedArray, index, value): ఒక విలువను అటామిక్‌గా తీసివేస్తుంది.Atomics.and(typedArray, index, value): అటామిక్‌గా బిట్‌వైజ్ AND ఆపరేషన్‌ను నిర్వహిస్తుంది.Atomics.or(typedArray, index, value): అటామిక్‌గా బిట్‌వైజ్ OR ఆపరేషన్‌ను నిర్వహిస్తుంది.Atomics.xor(typedArray, index, value): అటామిక్‌గా బిట్‌వైజ్ XOR ఆపరేషన్‌ను నిర్వహిస్తుంది.Atomics.exchange(typedArray, index, value): ఒక విలువను అటామిక్‌గా మార్పిడి చేస్తుంది.Atomics.compareExchange(typedArray, index, expectedValue, replacementValue): ఒక విలువను అటామిక్‌గా పోల్చి మార్పిడి చేస్తుంది, లాక్‌లను అమలు చేయడానికి ఇది కీలకం.Atomics.wait(typedArray, index, value, timeout): కాలింగ్ ఏజెంట్‌ను నిద్రపుచ్చుతుంది, ఒక నోటిఫికేషన్ కోసం వేచి ఉంటుంది. సింక్రొనైజేషన్ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది.Atomics.notify(typedArray, index, count): ఇచ్చిన ఇండెక్స్‌పై వేచి ఉన్న ఏజెంట్‌లను మేల్కొలుపుతుంది.
షేర్డ్ డేటా స్ట్రక్చర్‌లపై సురక్షితంగా పనిచేసే అధునాతన కంకరెంట్ ఇటరేటర్లను నిర్మించడానికి ఈ మెథడ్స్ చాలా ముఖ్యమైనవి.
కంకరెంట్ ఇటరేటర్లను రూపొందించడం: ఆచరణాత్మక దృశ్యాలు
ఒక కంకరెంట్ ఇటరేటర్ భావనాత్మకంగా ఒక డేటాసెట్ లేదా ఒక పనిని చిన్న, స్వతంత్ర భాగాలుగా విభజించడం, ఈ భాగాలను బహుళ వర్కర్స్ మధ్య పంపిణీ చేయడం, కంప్యూటేషన్‌లను పారలెల్‌గా నిర్వహించడం, ఆపై ఫలితాలను కలపడం వంటివి కలిగి ఉంటుంది. ఈ ప్యాట్రన్‌ను పారలెల్ కంప్యూటింగ్‌లో తరచుగా 'మ్యాప్-రెడ్యూస్' అని పిలుస్తారు.
దృశ్యం: పారలెల్ డేటా అగ్రిగేషన్ (ఉదా., పెద్ద అర్రే యొక్క సంకలనం)
ఒక పెద్ద గ్లోబల్ ఫైనాన్షియల్ లావాదేవీల డేటాసెట్ లేదా సెన్సార్ రీడింగ్‌లను పెద్ద జావాస్క్రిప్ట్ అర్రేగా పరిగణించండి. మొత్తం విలువలను కూడి ఒక అగ్రిగేట్‌ను పొందడం CPU-ఇంటెన్సివ్ పని కావచ్చు. ఇక్కడ SharedArrayBuffer మరియు Atomics ఎలా గణనీయమైన పనితీరును పెంచుతాయో చూడండి.
ప్రధాన థ్రెడ్ (index.html/app.js):
const dataSize = 100_000_000; // 100 million elements
const largeArray = new Int32Array(dataSize);
for (let i = 0; i < dataSize; i++) {
largeArray[i] = Math.floor(Math.random() * 100);
}
// Create a SharedArrayBuffer to hold the sum and the original data
const sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(largeArray.byteLength + Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
const sharedData = new Int32Array(sharedBuffer, 0, largeArray.length);
const sharedSum = new Int32Array(sharedBuffer, largeArray.byteLength);
// Copy initial data to the shared buffer
sharedData.set(largeArray);
const numWorkers = navigator.hardwareConcurrency || 4;
const chunkSize = Math.ceil(largeArray.length / numWorkers);
let completedWorkers = 0;
console.time('Parallel Summation');
for (let i = 0; i < numWorkers; i++) {
const worker = new Worker('sumWorker.js');
worker.onmessage = () => {
completedWorkers++;
if (completedWorkers === numWorkers) {
console.timeEnd('Parallel Summation');
console.log(`Total Parallel Sum: ${Atomics.load(sharedSum, 0)}`);
}
};
const start = i * chunkSize;
const end = Math.min((i + 1) * chunkSize, largeArray.length);
// Transfer the SharedArrayBuffer, not copy
worker.postMessage({
sharedBuffer: sharedBuffer,
startIndex: start,
endIndex: end
});
}
వర్కర్ థ్రెడ్ (sumWorker.js):
self.onmessage = (event) => {
const { sharedBuffer, startIndex, endIndex } = event.data;
// Create TypedArrays views on the shared buffer
const sharedData = new Int32Array(sharedBuffer, 0, (sharedBuffer.byteLength / Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT) - 1);
const sharedSum = new Int32Array(sharedBuffer, sharedBuffer.byteLength - Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
let localSum = 0;
for (let i = startIndex; i < endIndex; i++) {
localSum += sharedData[i];
}
// Atomically add the local sum to the global shared sum
Atomics.add(sharedSum, 0, localSum);
self.postMessage('done');
};
ఈ ఉదాహరణలో, ప్రతి వర్కర్ తన కేటాయించిన భాగానికి మొత్తాన్ని గణిస్తుంది. ముఖ్యంగా, పాక్షిక మొత్తాన్ని postMessage ద్వారా తిరిగి పంపి, ప్రధాన థ్రెడ్ అగ్రిగేట్ చేయడానికి బదులుగా, ప్రతి వర్కర్ నేరుగా మరియు అటామిక్‌గా తన స్థానిక మొత్తాన్ని ఒక షేర్డ్ sharedSum వేరియబుల్‌కు కలుపుతుంది. ఇది అగ్రిగేషన్ కోసం మెసేజ్ పాసింగ్ యొక్క ఓవర్‌హెడ్‌ను నివారిస్తుంది మరియు ఏకకాలిక రైట్‌లు ఉన్నప్పటికీ చివరి మొత్తం సరైనదని నిర్ధారిస్తుంది.
గ్లోబల్ ఇంప్లిమెంటేషన్‌ల కోసం పరిగణనలు:
- హార్డ్‌వేర్ కంకరెన్సీ: ఎల్లప్పుడూ
navigator.hardwareConcurrencyను ఉపయోగించి స్పార్న్ చేయడానికి సరైన సంఖ్యలో వర్కర్స్‌ను నిర్ణయించండి, ఇది CPU కోర్ల ఓవర్-సాచురేషన్‌ను నివారిస్తుంది, ఇది ముఖ్యంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న మార్కెట్లలో సాధారణంగా ఉండే తక్కువ శక్తివంతమైన పరికరాలపై వినియోగదారులకు పనితీరుకు హానికరం కావచ్చు. - చంకింగ్ వ్యూహం: డేటాను విడదీసి పంపిణీ చేసే విధానం నిర్దిష్ట పని కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయాలి. అసమాన పనిభారాలు ఒక వర్కర్ ఇతరుల కంటే చాలా ఆలస్యంగా పూర్తి చేయడానికి దారితీయవచ్చు (లోడ్ ఇంబ్యాలెన్స్). చాలా సంక్లిష్టమైన పనుల కోసం డైనమిక్ లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్‌ను పరిగణించవచ్చు.
- ఫాల్‌బ్యాక్స్: వెబ్ వర్కర్స్ లేదా SharedArrayBufferకు మద్దతు ఇవ్వని బ్రౌజర్‌ల కోసం ఎల్లప్పుడూ ఒక ఫాల్‌బ్యాక్‌ను అందించండి (అయితే ఇప్పుడు మద్దతు విస్తృతంగా ఉంది). ప్రోగ్రెసివ్ ఎన్‌హాన్స్‌మెంట్ మీ అప్లికేషన్ గ్లోబల్‌గా ఫంక్షనల్‌గా ఉండేలా చూస్తుంది.
పారలెల్ ప్రాసెసింగ్ కోసం సవాళ్లు మరియు ముఖ్యమైన పరిగణనలు
కంకరెంట్ ఇటరేటర్స్ యొక్క శక్తి నిస్సందేహమైనప్పటికీ, వాటిని సమర్థవంతంగా అమలు చేయడానికి అనేక సవాళ్లను జాగ్రత్తగా పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి:
- ఓవర్‌హెడ్: వెబ్ వర్కర్స్‌ను ప్రారంభించడం మరియు ప్రారంభ మెసేజ్ పాసింగ్ (సెటప్ కోసం
SharedArrayBufferతో కూడా) కొంత ఓవర్‌హెడ్‌ను కలిగి ఉంటుంది. చాలా చిన్న పనుల కోసం, ఓవర్‌హెడ్ పారలెలిజం యొక్క ప్రయోజనాలను రద్దు చేయవచ్చు. కంకరెంట్ ప్రాసెసింగ్ నిజంగా ప్రయోజనకరంగా ఉందో లేదో నిర్ధారించడానికి మీ అప్లికేషన్‌ను ప్రొఫైల్ చేయండి. - సంక్లిష్టత: మల్టీ-థ్రెడెడ్ అప్లికేషన్‌లను డీబగ్ చేయడం సింగిల్-థ్రెడెడ్ వాటి కంటే స్వాభావికంగా సంక్లిష్టంగా ఉంటుంది. రేస్ కండిషన్స్, డెడ్‌లాక్స్ (వెబ్ వర్కర్స్‌తో మీరు సంక్లిష్టమైన సింక్రొనైజేషన్ ప్రిమిటివ్‌లను నిర్మించకపోతే తక్కువగా సంభవిస్తాయి), మరియు డేటా స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడం కోసం చాలా శ్రద్ధ అవసరం.
- భద్రతా పరిమితులు (COOP/COEP):
SharedArrayBufferను ఎనేబుల్ చేయడానికి, వెబ్ పేజీలుCross-Origin-Opener-Policy: same-originమరియుCross-Origin-Embedder-Policy: require-corpవంటి HTTP హెడర్‌లను ఉపయోగించి క్రాస్-ఆరిజిన్ ఐసోలేటెడ్ స్థితికి ఆప్ట్-ఇన్ చేయాలి. ఇది క్రాస్-ఆరిజిన్ ఐసోలేట్ కాని థర్డ్-పార్టీ కంటెంట్ ఇంటిగ్రేషన్‌ను ప్రభావితం చేయవచ్చు. విభిన్న సేవలను అనుసంధానించే గ్లోబల్ అప్లికేషన్‌ల కోసం ఇది ఒక కీలకమైన పరిగణన. - డేటా సీరియలైజేషన్/డీసీరియలైజేషన్:
SharedArrayBufferలేని వెబ్ వర్కర్స్ కోసం,postMessageద్వారా పంపిన డేటా స్ట్రక్చర్డ్ క్లోన్ అల్గారిథం ఉపయోగించి కాపీ చేయబడుతుంది. దీని అర్థం సంక్లిష్టమైన ఆబ్జెక్ట్‌లు సీరియలైజ్ చేయబడి, ఆపై డీసీరియలైజ్ చేయబడతాయి, ఇది చాలా పెద్ద లేదా లోతుగా నెస్ట్ చేయబడిన ఆబ్జెక్ట్‌లకు నెమ్మదిగా ఉండవచ్చు.ట్రాన్స్ఫరబుల్ఆబ్జెక్ట్లు (ArrayBuffers,MessagePorts,ImageBitmaps వంటివి) ఒక కాంటెక్స్ట్ నుండి మరొక దానికి జీరో-కాపీతో తరలించబడతాయి, కానీ అసలు కాంటెక్స్ట్ వాటికి యాక్సెస్‌ను కోల్పోతుంది. - ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్: వర్కర్ థ్రెడ్‌లలోని ఎర్రర్‌లు ప్రధాన థ్రెడ్ యొక్క
try...catchబ్లాక్‌ల ద్వారా ఆటోమేటిక్‌గా క్యాచ్ చేయబడవు. మీరు వర్కర్ ఇన్‌స్టాన్స్‌పైerrorఈవెంట్ కోసం వినాలి. నమ్మకమైన గ్లోబల్ అప్లికేషన్‌ల కోసం బలమైన ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ చాలా ముఖ్యం. - బ్రౌజర్ అనుకూలత మరియు పాలీఫిల్స్: వెబ్ వర్కర్స్ మరియు SharedArrayBuffer విస్తృత మద్దతును కలిగి ఉన్నప్పటికీ, మీ లక్ష్య వినియోగదారుల కోసం ఎల్లప్పుడూ అనుకూలతను తనిఖీ చేయండి, ముఖ్యంగా పాత పరికరాలు లేదా తక్కువ తరచుగా అప్‌డేట్ చేయబడిన బ్రౌజర్‌లు ఉన్న ప్రాంతాలకు సేవలు అందిస్తున్నట్లయితే.
- రిసోర్స్ మేనేజ్‌మెంట్: ఉపయోగించని వర్కర్స్‌ను వనరులను ఖాళీ చేయడానికి టెర్మినేట్ చేయాలి (
worker.terminate()). అలా చేయడంలో విఫలమైతే, కాలక్రమేణా మెమరీ లీక్‌లు మరియు పనితీరు క్షీణతకు దారితీయవచ్చు.
ప్రభావవంతమైన కంకరెంట్ ఇటరేషన్ కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు
జావాస్క్రిప్ట్ పారలెల్ ప్రాసెసింగ్ యొక్క ప్రయోజనాలను గరిష్టీకరించడానికి మరియు ఆపదలను తగ్గించడానికి, ఈ ఉత్తమ పద్ధతులను పరిగణించండి:
- CPU-బౌండ్ టాస్క్‌లను గుర్తించండి: నిజంగా ప్రధాన థ్రెడ్‌ను బ్లాక్ చేసే పనులను మాత్రమే ఆఫ్లోడ్ చేయండి. ఇప్పటికే నాన్-బ్లాకింగ్ అయిన నెట్‌వర్క్ అభ్యర్థనల వంటి సాధారణ అసింక్రోనస్ ఆపరేషన్‌ల కోసం వర్కర్స్‌ను ఉపయోగించవద్దు.
- వర్కర్ టాస్క్‌లను ఫోకస్డ్‌గా ఉంచండి: మీ వర్కర్ స్క్రిప్ట్‌లను ఒకే, చక్కగా నిర్వచించబడిన, CPU-ఇంటెన్సివ్ పనిని నిర్వహించడానికి డిజైన్ చేయండి. వర్కర్స్‌లో సంక్లిష్టమైన అప్లికేషన్ లాజిక్‌ను పెట్టడం మానుకోండి.
- మెసేజ్ పాసింగ్‌ను తగ్గించండి: థ్రెడ్‌ల మధ్య డేటా బదిలీ అత్యంత ముఖ్యమైన ఓవర్‌హెడ్. అవసరమైన డేటాను మాత్రమే పంపండి. నిరంతర అప్‌డేట్‌ల కోసం, మెసేజ్‌లను బ్యాచింగ్ చేయడాన్ని పరిగణించండి.
SharedArrayBufferను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, సింక్రొనైజేషన్ కోసం ఖచ్చితంగా అవసరమైన వాటికి మాత్రమే అటామిక్ ఆపరేషన్‌లను తగ్గించండి. - ట్రాన్స్‌ఫరబుల్ ఆబ్జెక్ట్‌లను ఉపయోగించుకోండి: పెద్ద
ArrayBuffers లేదాMessagePorts కోసం, యాజమాన్యాన్ని తరలించడానికి మరియు ఖరీదైన కాపీయింగ్‌ను నివారించడానికిpostMessageతో ట్రాన్స్‌ఫరబుల్స్‌ను ఉపయోగించండి. - SharedArrayBufferతో వ్యూహరచన చేయండి: మీకు నిజంగా షేర్డ్, మ్యూటబుల్ స్టేట్ అవసరమైనప్పుడు మాత్రమే
SharedArrayBufferను ఉపయోగించండి, బహుళ థ్రెడ్‌లు ఏకకాలంలో యాక్సెస్ చేసి, సవరించవలసి వచ్చినప్పుడు, మరియు మెసేజ్ పాసింగ్ యొక్క ఓవర్‌హెడ్ నిషేధాత్మకంగా మారినప్పుడు. సాధారణ 'మ్యాప్' ఆపరేషన్‌ల కోసం, సాంప్రదాయ వెబ్ వర్కర్స్ సరిపోవచ్చు. - బలమైన ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్‌ను అమలు చేయండి: ఎల్లప్పుడూ
worker.onerrorలిజనర్‌లను చేర్చండి మరియు మీ ప్రధాన థ్రెడ్ వర్కర్ వైఫల్యాలకు ఎలా ప్రతిస్పందిస్తుందో ప్లాన్ చేసుకోండి. - డీబగ్గింగ్ సాధనాలను ఉపయోగించండి: ఆధునిక బ్రౌజర్ డెవలపర్ టూల్స్ (Chrome DevTools వంటివి) వెబ్ వర్కర్స్‌ను డీబగ్ చేయడానికి అద్భుతమైన మద్దతును అందిస్తాయి. మీరు బ్రేక్‌పాయింట్‌లను సెట్ చేయవచ్చు, వేరియబుల్స్‌ను తనిఖీ చేయవచ్చు, మరియు వర్కర్ మెసేజ్‌లను పర్యవేక్షించవచ్చు.
- పనితీరును ప్రొఫైల్ చేయండి: మీ కంకరెంట్ ఇంప్లిమెంటేషన్‌ల ప్రభావాన్ని కొలవడానికి బ్రౌజర్ యొక్క పనితీరు ప్రొఫైలర్‌ను ఉపయోగించండి. మీ విధానాన్ని ధృవీకరించడానికి వర్కర్స్‌తో మరియు లేకుండా పనితీరును పోల్చండి.
- లైబ్రరీలను పరిగణించండి: మరింత సంక్లిష్టమైన వర్కర్ మేనేజ్‌మెంట్, సింక్రొనైజేషన్, లేదా RPC-లాంటి కమ్యూనికేషన్ ప్యాట్రన్‌ల కోసం, Comlink లేదా Workerize వంటి లైబ్రరీలు చాలా బాయిలర్‌ప్లేట్ మరియు సంక్లిష్టతను సంగ్రహించగలవు.
జావాస్క్రిప్ట్ మరియు వెబ్‌లో కంకరెన్సీ యొక్క భవిష్యత్తు
మరింత పనితీరు మరియు కంకరెంట్ జావాస్క్రిప్ట్ వైపు ప్రయాణం కొనసాగుతోంది. WebAssembly (Wasm) మరియు దాని థ్రెడ్‌లకు పెరుగుతున్న మద్దతు పరిచయం ఇంకా మరిన్ని అవకాశాలను తెరుస్తుంది. Wasm థ్రెడ్‌లు మీకు C++, రస్ట్, లేదా స్వాభావికంగా మల్టీ-థ్రెడింగ్‌కు మద్దతు ఇచ్చే ఇతర భాషలను నేరుగా బ్రౌజర్‌లోకి కంపైల్ చేయడానికి, షేర్డ్ మెమరీ మరియు అటామిక్ ఆపరేషన్‌లను మరింత సహజంగా ఉపయోగించుకోవడానికి అనుమతిస్తాయి. ఇది అధునాతన శాస్త్రీయ సిమ్యులేషన్‌ల నుండి అధునాతన గేమింగ్ ఇంజిన్‌ల వరకు, అనేక రకాల పరికరాలు మరియు ప్రాంతాలలో నేరుగా బ్రౌజర్‌లో నడిచే అత్యంత పనితీరు గల, CPU-ఇంటెన్సివ్ అప్లికేషన్‌లకు మార్గం సుగమం చేయవచ్చు.
వెబ్ ప్రమాణాలు అభివృద్ధి చెందుతున్న కొద్దీ, కంకరెంట్ ప్రోగ్రామింగ్‌ను సులభతరం చేసే మరిన్ని మెరుగుదలలు మరియు కొత్త APIలను మనం ఊహించవచ్చు, ఇది విస్తృత డెవలపర్ కమ్యూనిటీకి మరింత అందుబాటులో ఉంటుంది. ప్రతి యూజర్‌కు, ప్రతిచోటా, మరింత సమృద్ధమైన, మరింత ప్రతిస్పందించే అనుభవాలను నిర్మించడానికి డెవలపర్‌లను శక్తివంతం చేయడమే ఎల్లప్పుడూ లక్ష్యం.
ముగింపు: పారలెలిజంతో గ్లోబల్ వెబ్ అప్లికేషన్‌లను శక్తివంతం చేయడం
జావాస్క్రిప్ట్ యొక్క పరిణామం, కేవలం సింగిల్-థ్రెడెడ్ భాష నుండి నిజమైన పారలెల్ ప్రాసెసింగ్‌కు సామర్థ్యం ఉన్న భాషగా మారడం వెబ్ డెవలప్‌మెంట్‌లో ఒక స్మారక మార్పును సూచిస్తుంది. వెబ్ వర్కర్స్, SharedArrayBuffer, మరియు Atomics ద్వారా శక్తివంతమైన కంకరెంట్ ఇటరేటర్స్, యూజర్ అనుభవాన్ని రాజీ పడకుండా CPU-ఇంటెన్సివ్ కంప్యూటేషన్‌లను ఎదుర్కోవడానికి అవసరమైన సాధనాలను అందిస్తాయి. భారీ పనులను బ్యాక్‌గ్రౌండ్ థ్రెడ్‌లకు ఆఫ్లోడ్ చేయడం ద్వారా, మీరు మీ వెబ్ అప్లికేషన్‌లు ద్రవంగా, ప్రతిస్పందించేవిగా మరియు అధిక పనితీరుతో ఉండేలా చూసుకోవచ్చు, ఆపరేషన్ యొక్క సంక్లిష్టత లేదా మీ వినియోగదారుల భౌగోళిక స్థానంతో సంబంధం లేకుండా.
ఈ కంకరెన్సీ ప్యాట్రన్‌లను స్వీకరించడం కేవలం ఒక ఆప్టిమైజేషన్ మాత్రమే కాదు; ఇది గ్లోబల్ యూజర్‌ల పెరుగుతున్న డిమాండ్‌లు మరియు సంక్లిష్టమైన డేటా ప్రాసెసింగ్ అవసరాలను తీర్చే తదుపరి తరం వెబ్ అప్లికేషన్‌లను నిర్మించే దిశగా ఒక ప్రాథమిక అడుగు. ఈ భావనలను నైపుణ్యం సాధించండి, మరియు మీరు ఆధునిక వెబ్ ప్లాట్‌ఫారమ్ యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయడానికి, ప్రపంచవ్యాప్తంగా అసమానమైన పనితీరు మరియు వినియోగదారు సంతృప్తిని అందించడానికి బాగా సన్నద్ధులవుతారు.