Синхронізація конкурентних структур даних у JavaScript: потокобезпечні колекції

JavaScript, який традиційно вважався однопотоковою мовою, все частіше використовується в сценаріях, де конкурентність є вирішальною. З появою Web Workers та Atomics API, розробники тепер можуть використовувати паралельну обробку для підвищення продуктивності та чутливості. Однак ця потужність несе з собою відповідальність за керування спільною пам'яттю та забезпечення узгодженості даних за допомогою належної синхронізації. Ця стаття заглиблюється у світ конкурентних структур даних у JavaScript та досліджує техніки створення потокобезпечних колекцій.

Розуміння конкурентності в JavaScript

Конкурентність у контексті JavaScript означає здатність обробляти кілька завдань нібито одночасно. Хоча цикл подій JavaScript обробляє асинхронні операції неблокуючим способом, справжній паралелізм вимагає використання кількох потоків. Web Workers надають таку можливість, дозволяючи переносити обчислювально інтенсивні завдання в окремі потоки, запобігаючи блокуванню основного потоку та підтримуючи плавність користувацького досвіду. Розглянемо сценарій, де ви обробляєте великий набір даних у веб-додатку. Без конкурентності інтерфейс користувача зависав би під час обробки. З Web Workers обробка відбувається у фоновому режимі, залишаючи інтерфейс чутливим.

Web Workers: Основа паралелізму

Web Workers — це фонові скрипти, що виконуються незалежно від основного потоку виконання JavaScript. Вони мають обмежений доступ до DOM, але можуть спілкуватися з основним потоком за допомогою передачі повідомлень. Це дозволяє переносити такі завдання, як складні обчислення, маніпуляції з даними та мережеві запити, у робочі потоки, звільняючи основний потік для оновлень інтерфейсу та взаємодії з користувачем. Уявіть собі додаток для редагування відео, що працює в браузері. Складні завдання з обробки відео можуть виконуватися Web Workers, забезпечуючи плавне відтворення та досвід редагування.

SharedArrayBuffer та Atomics API: увімкнення спільної пам'яті

Об'єкт SharedArrayBuffer дозволяє кільком воркерам та основному потоку отримувати доступ до однієї й тієї ж ділянки пам'яті. Це забезпечує ефективний обмін даними та комунікацію між потоками. Однак доступ до спільної пам'яті створює потенціал для станів гонитви та пошкодження даних. Atomics API надає атомарні операції, які забезпечують узгодженість даних і запобігають цим проблемам. Атомарні операції є неподільними; вони завершуються без переривання, гарантуючи, що операція виконується як єдина, атомарна одиниця. Наприклад, інкрементування спільного лічильника за допомогою атомарної операції запобігає втручанню кількох потоків один в одного, забезпечуючи точні результати.

Потреба в потокобезпечних колекціях

Коли кілька потоків одночасно отримують доступ до однієї й тієї ж структури даних і змінюють її без належних механізмів синхронізації, можуть виникнути стани гонитви. Стан гонитви виникає, коли кінцевий результат обчислення залежить від непередбачуваного порядку, в якому кілька потоків отримують доступ до спільних ресурсів. Це може призвести до пошкодження даних, неузгодженого стану та несподіваної поведінки додатку. Потокобезпечні колекції — це структури даних, розроблені для обробки конкурентного доступу з кількох потоків без виникнення цих проблем. Вони забезпечують цілісність та узгодженість даних навіть при великому конкурентному навантаженні. Розглянемо фінансовий додаток, де кілька потоків оновлюють баланси рахунків. Без потокобезпечних колекцій транзакції могли б бути втрачені або продубльовані, що призвело б до серйозних фінансових помилок.

Розуміння станів гонитви та гонитви даних

Стан гонитви виникає, коли результат багатопотокової програми залежить від непередбачуваного порядку виконання потоків. Гонитва даних — це специфічний тип стану гонитви, коли кілька потоків одночасно отримують доступ до однієї й тієї ж ділянки пам'яті, і принаймні один з потоків змінює дані. Гонитва даних може призвести до пошкодження даних та непередбачуваної поведінки. Наприклад, якщо два потоки одночасно намагаються інкрементувати спільну змінну, кінцевий результат може бути неправильним через перехресні операції.

Чому стандартні масиви JavaScript не є потокобезпечними

Стандартні масиви JavaScript не є потокобезпечними за своєю природою. Такі операції, як push, pop, splice та пряме присвоєння за індексом, не є атомарними. Коли кілька потоків одночасно отримують доступ до масиву та змінюють його, легко можуть виникнути гонитва даних та стани гонитви. Це може призвести до несподіваних результатів та пошкодження даних. Хоча масиви JavaScript підходять для однопотокових середовищ, їх не рекомендується використовувати для конкурентного програмування без належних механізмів синхронізації.

Техніки створення потокобезпечних колекцій у JavaScript

Для створення потокобезпечних колекцій у JavaScript можна застосувати кілька технік. Ці техніки включають використання примітивів синхронізації, таких як блокування, атомарні операції та спеціалізовані структури даних, розроблені для конкурентного доступу.

Блокування (м'ютекси)

М'ютекс (взаємне виключення) — це примітив синхронізації, який забезпечує ексклюзивний доступ до спільного ресурсу. Лише один потік може утримувати блокування в будь-який момент часу. Коли потік намагається захопити блокування, яке вже утримується іншим потоком, він блокується, доки блокування не стане доступним. М'ютекси запобігають одночасному доступу кількох потоків до одних і тих же даних, забезпечуючи цілісність даних. Хоча в JavaScript немає вбудованого м'ютекса, його можна реалізувати за допомогою Atomics.wait та Atomics.wake. Уявіть собі спільний банківський рахунок. М'ютекс може гарантувати, що одночасно відбувається лише одна транзакція (депозит або зняття), запобігаючи овердрафтам або неправильним балансам.

Реалізація м'ютекса в JavaScript

Ось базовий приклад того, як реалізувати м'ютекс за допомогою SharedArrayBuffer та Atomics:

            
class Mutex {
 constructor(sharedArrayBuffer, index = 0) {
 this.lock = new Int32Array(sharedArrayBuffer, index * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 }

 acquire() {
 while (Atomics.compareExchange(this.lock, 0, 1, 0) !== 0) {
 Atomics.wait(this.lock, 0, 1);
 }
 }

 release() {
 Atomics.store(this.lock, 0, 0);
 Atomics.notify(this.lock, 0, 1);
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Цей код визначає клас Mutex, який використовує SharedArrayBuffer для зберігання стану блокування. Метод acquire намагається захопити блокування за допомогою Atomics.compareExchange. Якщо блокування вже утримується, потік чекає за допомогою Atomics.wait. Метод release звільняє блокування та сповіщає потоки, що очікують, за допомогою Atomics.notify.

Використання м'ютекса зі спільним масивом

            
const sab = new SharedArrayBuffer(1024);
const mutex = new Mutex(sab);
const sharedArray = new Int32Array(sab, Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);

// Worker thread
mutex.acquire();
try {
 sharedArray[0] += 1; // Access and modify the shared array
} finally {
 mutex.release();
}

            

              
                Copy
              
            
          

Атомарні операції

Атомарні операції — це неподільні операції, що виконуються як єдине ціле. Atomics API надає набір атомарних операцій для читання, запису та модифікації ділянок спільної пам'яті. Ці операції гарантують, що доступ до даних та їх модифікація відбуваються атомарно, запобігаючи станам гонитви. Поширені атомарні операції включають Atomics.add, Atomics.sub, Atomics.and, Atomics.or, Atomics.xor, Atomics.compareExchange та Atomics.store. Наприклад, замість використання sharedArray[0]++, що не є атомарним, ви можете використовувати Atomics.add(sharedArray, 0, 1) для атомарного інкрементування значення за індексом 0.

Приклад: Атомарний лічильник

            
const sab = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
const counter = new Int32Array(sab);

// Worker thread
Atomics.add(counter, 0, 1); // Atomically increment the counter

            

              
                Copy
              
            
          

Семафори

Семафор — це примітив синхронізації, який контролює доступ до спільного ресурсу, підтримуючи лічильник. Потоки можуть захопити семафор, зменшивши лічильник. Якщо лічильник дорівнює нулю, потік блокується, доки інший потік не звільнить семафор, збільшивши лічильник. Семафори можна використовувати для обмеження кількості потоків, які можуть одночасно отримувати доступ до спільного ресурсу. Наприклад, семафор можна використовувати для обмеження кількості одночасних підключень до бази даних. Як і м'ютекси, семафори не є вбудованими, але їх можна реалізувати за допомогою Atomics.wait та Atomics.wake.

Реалізація семафора

            
class Semaphore {
 constructor(sharedArrayBuffer, initialCount = 0, index = 0) {
 this.count = new Int32Array(sharedArrayBuffer, index * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 Atomics.store(this.count, 0, initialCount);
 }

 acquire() {
 while (true) {
 const current = Atomics.load(this.count, 0);
 if (current > 0 && Atomics.compareExchange(this.count, current, current - 1, current) === current) {
 return;
 }
 Atomics.wait(this.count, 0, current);
 }
 }

 release() {
 Atomics.add(this.count, 0, 1);
 Atomics.notify(this.count, 0, 1);
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Конкурентні структури даних (незмінні структури даних)

Одним із підходів, щоб уникнути складнощів з блокуваннями та атомарними операціями, є використання незмінних структур даних. Незмінні структури даних не можна модифікувати після їх створення. Натомість будь-яка модифікація призводить до створення нової структури даних, залишаючи оригінальну незмінною. Це усуває можливість гонитви даних, оскільки кілька потоків можуть безпечно отримувати доступ до однієї й тієї ж незмінної структури даних без ризику пошкодження. Такі бібліотеки, як Immutable.js, надають незмінні структури даних для JavaScript, які можуть бути дуже корисними в сценаріях конкурентного програмування.

Приклад: Використання Immutable.js

            
import { List } from 'immutable';

let myList = List([1, 2, 3]);

// Worker thread
const newList = myList.push(4); // Creates a new list with the added element

            

              
                Copy
              
            
          

У цьому прикладі myList залишається незмінним, а newList містить оновлені дані. Це усуває потребу в блокуваннях або атомарних операціях, оскільки немає спільного змінюваного стану.

Копіювання при записі (Copy-on-Write, COW)

Копіювання при записі (COW) — це техніка, за якою дані є спільними для кількох потоків, доки один з потоків не спробує їх змінити. Коли потрібна модифікація, створюється копія даних, і модифікація виконується над копією. Це гарантує, що інші потоки все ще мають доступ до оригінальних даних. COW може підвищити продуктивність у сценаріях, де дані часто читаються, але рідко змінюються. Це дозволяє уникнути накладних витрат на блокування та атомарні операції, забезпечуючи при цьому узгодженість даних. Однак вартість копіювання даних може бути значною, якщо структура даних велика.

Створення потокобезпечної черги

Проілюструймо обговорені вище концепції, створивши потокобезпечну чергу з використанням SharedArrayBuffer, Atomics та м'ютекса.

            
class ThreadSafeQueue {
 constructor(capacity) {
 this.capacity = capacity;
 this.buffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * (capacity + 2)); // +2 for head, tail
 this.queue = new Int32Array(this.buffer, 2 * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
 this.head = new Int32Array(this.buffer, 0, 1);
 this.tail = new Int32Array(this.buffer, Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 this.mutex = new Mutex(this.buffer, 2 + capacity);

 Atomics.store(this.head, 0, 0);
 Atomics.store(this.tail, 0, 0);
 }

 enqueue(value) {
 this.mutex.acquire();
 try {
 const tail = Atomics.load(this.tail, 0);
 const head = Atomics.load(this.head, 0);
 if ((tail + 1) % this.capacity === head) {
 throw new Error("Queue is full");
 }
 this.queue[tail] = value;
 Atomics.store(this.tail, 0, (tail + 1) % this.capacity);
 } finally {
 this.mutex.release();
 }
 }

 dequeue() {
 this.mutex.acquire();
 try {
 const head = Atomics.load(this.head, 0);
 const tail = Atomics.load(this.tail, 0);
 if (head === tail) {
 throw new Error("Queue is empty");
 }
 const value = this.queue[head];
 Atomics.store(this.head, 0, (head + 1) % this.capacity);
 return value;
 } finally {
 this.mutex.release();
 }
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Цей код реалізує потокобезпечну чергу з фіксованою ємністю. Він використовує SharedArrayBuffer для зберігання даних черги, вказівників на початок (head) та кінець (tail). М'ютекс використовується для захисту доступу до черги та гарантує, що лише один потік може змінювати чергу в один момент часу. Методи enqueue та dequeue захоплюють м'ютекс перед доступом до черги та звільняють його після завершення операції.

Міркування щодо продуктивності

Хоча потокобезпечні колекції забезпечують цілісність даних, вони також можуть створювати накладні витрати на продуктивність через механізми синхронізації. Блокування та атомарні операції можуть бути відносно повільними, особливо при високій конкуренції. Важливо ретельно розглядати наслідки для продуктивності використання потокобезпечних колекцій та оптимізувати свій код для мінімізації конкуренції. Такі техніки, як зменшення області дії блокувань, використання безблокувальних структур даних та партиціонування даних, можуть підвищити продуктивність.

Конкуренція за блокування

Конкуренція за блокування виникає, коли кілька потоків намагаються одночасно захопити одне й те саме блокування. Це може призвести до значного зниження продуктивності, оскільки потоки витрачають час на очікування, поки блокування стане доступним. Зменшення конкуренції за блокування є вирішальним для досягнення хорошої продуктивності в конкурентних програмах. Техніки для зменшення конкуренції за блокування включають використання дрібнозернистих блокувань, партиціонування даних та використання безблокувальних структур даних.

Накладні витрати на атомарні операції

Атомарні операції зазвичай повільніші, ніж неатомарні. Однак вони необхідні для забезпечення цілісності даних у конкурентних програмах. При використанні атомарних операцій важливо мінімізувати кількість виконуваних атомарних операцій і використовувати їх лише за необхідності. Такі техніки, як пакетне оновлення та використання локальних кешів, можуть зменшити накладні витрати на атомарні операції.

Альтернативи конкурентності зі спільною пам'яттю

Хоча конкурентність зі спільною пам'яттю за допомогою Web Workers, SharedArrayBuffer та Atomics надає потужний спосіб досягнення паралелізму в JavaScript, вона також вносить значну складність. Керування спільною пам'яттю та примітивами синхронізації може бути складним і схильним до помилок. Альтернативи конкурентності зі спільною пам'яттю включають передачу повідомлень та акторну модель конкурентності.

Передача повідомлень

Передача повідомлень — це модель конкурентності, в якій потоки спілкуються один з одним, надсилаючи повідомлення. Кожен потік має свій власний приватний простір пам'яті, і дані передаються між потоками шляхом їх копіювання в повідомленнях. Передача повідомлень усуває можливість гонитви даних, оскільки потоки не ділять пам'ять безпосередньо. Web Workers переважно використовують передачу повідомлень для зв'язку з основним потоком.

Акторна модель конкурентності

Акторна модель конкурентності — це модель, в якій конкурентні завдання інкапсульовані в акторах. Актор — це незалежна сутність, яка має власний стан і може спілкуватися з іншими акторами, надсилаючи повідомлення. Актори обробляють повідомлення послідовно, що усуває потребу в блокуваннях або атомарних операціях. Акторна модель конкурентності може спростити конкурентне програмування, надаючи вищий рівень абстракції. Такі бібліотеки, як Akka.js, надають фреймворки акторної моделі для JavaScript.

Сценарії використання потокобезпечних колекцій

Потокобезпечні колекції є цінними в різних сценаріях, де потрібен конкурентний доступ до спільних даних. Деякі поширені випадки використання включають:

• Обробка даних у реальному часі: Обробка потоків даних у реальному часі з кількох джерел вимагає конкурентного доступу до спільних структур даних. Потокобезпечні колекції можуть забезпечити узгодженість даних та запобігти їх втраті. Наприклад, обробка даних з сенсорів IoT-пристроїв у глобально розподіленій мережі.
• Розробка ігор: Ігрові рушії часто використовують кілька потоків для виконання таких завдань, як фізичні симуляції, обробка ШІ та рендеринг. Потокобезпечні колекції можуть гарантувати, що ці потоки можуть одночасно отримувати доступ до ігрових даних та змінювати їх без виникнення станів гонитви. Уявіть собі масову багатокористувацьку онлайн-гру (MMO) з тисячами гравців, що взаємодіють одночасно.
• Фінансові додатки: Фінансові додатки часто вимагають конкурентного доступу до балансів рахунків, історії транзакцій та інших фінансових даних. Потокобезпечні колекції можуть гарантувати, що транзакції обробляються правильно, а баланси рахунків завжди точні. Розглянемо високочастотну торгову платформу, що обробляє мільйони транзакцій на секунду з різних світових ринків.
• Аналітика даних: Додатки для аналітики даних часто обробляють великі набори даних паралельно, використовуючи кілька потоків. Потокобезпечні колекції можуть забезпечити правильну обробку даних та узгодженість результатів. Уявіть аналіз трендів у соціальних мережах з різних географічних регіонів.
• Веб-сервери: Обробка одночасних запитів у веб-додатках з високим трафіком. Потокобезпечні кеші та структури управління сесіями можуть підвищити продуктивність та масштабованість.

Висновок

Конкурентні структури даних та потокобезпечні колекції є важливими для створення надійних та ефективних конкурентних додатків на JavaScript. Розуміючи виклики конкурентності зі спільною пам'яттю та використовуючи відповідні механізми синхронізації, розробники можуть використовувати потужність Web Workers та Atomics API для підвищення продуктивності та чутливості. Хоча конкурентність зі спільною пам'яттю вносить складність, вона також надає потужний інструмент для вирішення обчислювально інтенсивних завдань. Ретельно зважуйте компроміси між продуктивністю та складністю при виборі між конкурентністю зі спільною пам'яттю, передачею повідомлень та акторною моделлю. Оскільки JavaScript продовжує розвиватися, очікуйте подальших удосконалень та абстракцій у сфері конкурентного програмування, що полегшить створення масштабованих та продуктивних додатків.

Не забувайте надавати пріоритет цілісності та узгодженості даних при проєктуванні конкурентних систем. Тестування та налагодження конкурентного коду може бути складним, тому ретельне тестування та уважне проєктування є вирішальними.