简化的高性能 JavaScript：Web Workers、SharedArrayBuffer 和 Atomics

JavaScript 作为单线程语言，其任务在主线程上依次执行。虽然这种设计简化了开发流程，但也可能导致计算密集型任务成为性能瓶颈。本文将探讨如何利用 Web Workers、SharedArrayBuffer 和 Atomics 在 JavaScript 中实现多线程，从而构建高性能应用。

为何选择 Web Workers、SharedArrayBuffer 和 Atomics？

Web Workers

Web Workers 在后台线程中运行 JavaScript 代码，防止计算密集型任务阻塞用户交互（例如滚动或点击按钮）。

SharedArrayBuffer

SharedArrayBuffer 允许主线程和工作线程共享内存，无需数据复制，从而实现更快速的通信。

Atomics

Atomics 确保对共享内存的安全同步访问，防止竞争条件，并保持线程间数据一致性。

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示例：使用 Web Workers 和 SharedArrayBuffer 进行并行计算

以下是一个实际示例：并行计算大型数组的总和。

步骤一：创建 Web Worker 脚本

创建一个名为 worker.js 的文件，用于处理部分求和计算：

// worker.js
self.onmessage = function(event) {
  const { array, start, end } = event.data;
  let sum = 0;
  for (let i = start; i < end; i++) {
    sum += array[i];
  }
  self.postMessage(sum);
};

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步骤二：配置主线程

在主脚本中，将任务分配给 Worker：

// main.js
const array = Array.from({ length: 1_000_000 }, () => Math.floor(Math.random() * 100));
const numWorkers = 4;
const chunkSize = Math.ceil(array.length / numWorkers);
const workers = [];
const results = [];
let completedWorkers = 0;

// 创建 SharedArrayBuffer 用于存储数组
const sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * array.length);
const sharedArray = new Int32Array(sharedBuffer);
sharedArray.set(array);

// 初始化 Worker
for (let i = 0; i < numWorkers; i++) {
  const worker = new Worker('worker.js');
  workers.push(worker);
  worker.onmessage = function(e) {
    results.push(e.data);
    completedWorkers++;
    if (completedWorkers === numWorkers) {
      let totalSum = results.reduce((acc, curr) => acc + curr, 0);
      console.log('总和：', totalSum);
    }
  };
  worker.postMessage({ array: sharedArray, start: i * chunkSize, end: (i + 1) * chunkSize });
}

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步骤三：使用 Atomics 进行同步 (可选，如果需要更精细的同步控制)

使用 Atomics 管理进度或确保所有线程在继续之前都已完成。

const progress = new Int32Array(sharedBuffer);
Atomics.add(progress, 0, 1); // 增加进度

if (Atomics.load(progress, 0) === numWorkers) {
    console.log('所有 Worker 完成任务。');
}

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优势

• 流畅的用户体验: 将计算任务从主线程卸载。
• 更快的通信: SharedArrayBuffer 避免了线程间的数据复制。
• 线程安全: Atomics 提供了高效的同步工具。

应用场景

• 实时分析: 并行处理大型数据集，以获得更快的洞察力。
• 游戏引擎: 在单独的线程中执行物理模拟。
• 媒体处理: 编码或解码视频流，而不会延迟 UI 响应。

参考文献

MDN Web 文档：Web Workers

MDN Web 文档：SharedArrayBuffer

MDN Web 文档：Atomics

以上就是简化的高性能 JavaScript：Web Workers、SharedArrayBuffer 和 Atomics的详细内容，更多请关注抖狐科技其它相关文章！