JS `SharedArrayBuffer` `Contention` (竞争) 缓解：`Backoff` 策略与无锁算法

各位观众，欢迎来到今天的“SharedArrayBuffer 之歌”专场！今天咱们不聊八卦，只谈“竞争”。是的，就是那个让你我头疼的“共享资源抢夺战”。别怕，我已经准备好了“Backoff 策略”和“无锁算法”这两把利剑，保证砍得竞争哭爹喊娘。

第一幕：SharedArrayBuffer，甜蜜的陷阱

SharedArrayBuffer (SAB) 这玩意儿，说白了就是一块大家都能摸的内存。在多线程/Worker 的世界里，它就像一块公用的黑板，大家可以在上面写写画画，实时共享数据。听起来很美好是不是？

但等等，美好的事物往往伴随着风险。想象一下，一群熊孩子围着一块黑板，都想在上面涂鸦，结果会怎么样？肯定是一团糟！SAB 也一样，多个线程/Worker 同时访问和修改同一块内存区域，就会引发“竞争”，轻则数据错乱，重则程序崩溃。

所以，SAB 就像潘多拉的魔盒，打开它，你就必须做好应对各种妖魔鬼怪的准备。

第二幕：竞争者现身，问题浮出水面

竞争到底是什么鬼？简单来说，就是多个线程/Worker 试图同时访问或修改 SAB 中的同一块数据。这会导致以下问题：

• 数据竞争 (Data Race)：线程 A 读取数据，线程 B 同时修改数据，导致线程 A 读取到的数据是脏数据。
• 竞态条件 (Race Condition)：程序的行为取决于多个线程/Worker 的执行顺序，而这种顺序是无法预测的。
• 死锁 (Deadlock)：多个线程/Worker 互相等待对方释放资源，导致所有线程/Worker 都无法继续执行。

举个例子，假设我们有一个 SAB 用于存储计数器，多个 Worker 同时对其进行递增操作：

// 主线程
const sab = new SharedArrayBuffer(4);
const counter = new Int32Array(sab);

// 创建两个 Worker
const worker1 = new Worker('worker.js');
const worker2 = new Worker('worker.js');

worker1.postMessage(sab);
worker2.postMessage(sab);

// worker.js
self.onmessage = (event) => {
  const sab = event.data;
  const counter = new Int32Array(sab);

  for (let i = 0; i < 100000; i++) {
    counter[0]++; // 递增计数器
  }

  postMessage('done');
};

理想情况下，计数器的最终值应该是 200000。但实际上，由于竞争的存在，最终结果往往小于 200000。这就是数据竞争的威力！

第三幕：Backoff 策略，退一步海阔天空

Backoff 策略是一种应对竞争的常用方法。它的核心思想是：当线程/Worker 尝试访问共享资源失败时，不要立即重试，而是等待一段时间后再试。这样可以降低竞争的激烈程度，提高成功的概率。

Backoff 策略有很多种实现方式，常见的有：

• 固定延迟 (Fixed Delay)：每次失败后，等待固定的时间再重试。
• 线性退避 (Linear Backoff)：每次失败后，等待时间线性增加。
• 指数退避 (Exponential Backoff)：每次失败后，等待时间指数增加。

指数退避是最常用的 Backoff 策略，因为它可以在竞争激烈时快速降低重试频率，而在竞争不激烈时保持较高的重试频率。

下面是一个使用指数退避的例子：

function incrementCounterWithBackoff(sab, maxRetries = 10) {
  const counter = new Int32Array(sab);
  let retries = 0;

  while (retries < maxRetries) {
    const currentValue = counter[0];
    const newValue = currentValue + 1;

    // 使用 Atomics.compareExchange 来原子性地更新计数器
    const result = Atomics.compareExchange(counter, 0, currentValue, newValue);

    if (result === currentValue) {
      // 更新成功
      return;
    } else {
      // 更新失败，进行退避
      retries++;
      const delay = Math.pow(2, retries) * 10; // 指数退避，单位：毫秒
      console.log(`Retry ${retries}, waiting ${delay}ms`);
      Atomics.wait(new Int32Array(new SharedArrayBuffer(4)), 0, 0, delay); // 模拟等待
    }
  }

  console.error('Failed to increment counter after multiple retries');
}

// 主线程
const sab = new SharedArrayBuffer(4);
const counter = new Int32Array(sab);

// 创建两个 Worker
const worker1 = new Worker('worker.js');
const worker2 = new Worker('worker.js');

worker1.postMessage(sab);
worker2.postMessage(sab);

// worker.js
self.onmessage = (event) => {
  const sab = event.data;

  for (let i = 0; i < 100; i++) {
    incrementCounterWithBackoff(sab);
  }

  postMessage('done');
};

在这个例子中，我们使用了 Atomics.compareExchange 来原子性地更新计数器。如果更新失败，则进行指数退避，等待一段时间后再重试。Atomics.wait 用于模拟等待，它会阻塞当前线程，直到其他线程唤醒它。

第四幕：无锁算法，化干戈为玉帛

Backoff 策略虽然可以缓解竞争，但它本质上是一种“被动防御”的策略。有没有一种方法可以从根本上消除竞争呢？答案是：无锁算法 (Lock-Free Algorithm)。

无锁算法是指不使用锁或其他同步机制来保护共享资源的算法。它的核心思想是：利用原子操作 (Atomic Operations) 来实现对共享资源的并发访问。

原子操作是指不可分割的操作，它要么完全执行，要么完全不执行。在 JavaScript 中，Atomics 对象提供了一系列原子操作，例如 Atomics.compareExchange、Atomics.add、Atomics.load、Atomics.store 等。

下面是一个使用无锁算法实现计数器的例子：

function incrementCounterLockFree(sab) {
  const counter = new Int32Array(sab);
  let oldValue;
  let newValue;

  do {
    oldValue = Atomics.load(counter, 0); // 原子性地读取当前值
    newValue = oldValue + 1;
  } while (Atomics.compareExchange(counter, 0, oldValue, newValue) !== oldValue); // 原子性地比较并交换
}

// 主线程
const sab = new SharedArrayBuffer(4);
const counter = new Int32Array(sab);

// 创建两个 Worker
const worker1 = new Worker('worker.js');
const worker2 = new Worker('worker.js');

worker1.postMessage(sab);
worker2.postMessage(sab);

// worker.js
self.onmessage = (event) => {
  const sab = event.data;

  for (let i = 0; i < 100000; i++) {
    incrementCounterLockFree(sab);
  }

  postMessage('done');
};

在这个例子中，我们使用 Atomics.load 原子性地读取计数器的当前值，然后计算出新的值。接着，我们使用 Atomics.compareExchange 原子性地比较计数器的当前值和我们读取到的旧值，如果相等，则将计数器的值更新为新的值。如果比较失败，说明有其他线程/Worker 已经修改了计数器的值，我们需要重新读取计数器的值，并重复上述过程，直到更新成功为止。

这种算法不需要使用锁，因此可以避免死锁等问题。但是，它也有一些缺点：

• 实现复杂：无锁算法的实现往往比较复杂，需要仔细考虑各种并发情况。
• 性能开销：虽然无锁算法避免了锁的开销，但原子操作本身也有一定的性能开销。
• 活锁 (Livelock)：在高竞争的情况下，无锁算法可能会导致活锁，即线程/Worker 一直在重试，但始终无法成功更新共享资源。

第五幕：Backoff 与无锁算法的抉择

Backoff 策略和无锁算法各有优缺点，在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的策略。

特性	Backoff 策略	无锁算法
实现复杂度	相对简单	复杂
性能	低竞争时性能较好，高竞争时性能下降	高竞争时性能优于 Backoff 策略
适用场景	竞争不激烈，对实时性要求不高的场景	竞争激烈，对实时性要求高的场景
优点	简单易用，可以缓解竞争	避免死锁，在高竞争环境下性能更优
缺点	不能完全消除竞争，可能导致延迟增加	实现复杂，原子操作有性能开销，可能导致活锁

总的来说，如果竞争不激烈，或者对实时性要求不高，可以使用 Backoff 策略。如果竞争非常激烈，或者对实时性要求很高，可以考虑使用无锁算法。

第六幕：总结与展望

今天我们一起探讨了 SharedArrayBuffer 的竞争问题，以及 Backoff 策略和无锁算法这两种应对竞争的常用方法。希望通过今天的学习，大家能够对 SharedArrayBuffer 的并发编程有更深入的理解。

当然，SharedArrayBuffer 的并发编程还有很多值得探索的地方，例如：

• 基于版本的并发控制 (Versioned Concurrency Control)：使用版本号来跟踪共享数据的变化，从而避免数据竞争。
• 消息传递 (Message Passing)：Worker 之间通过消息传递来共享数据，而不是直接访问共享内存。

随着 WebAssembly 和 Web Workers 的不断发展，SharedArrayBuffer 将会在 Web 应用中扮演越来越重要的角色。掌握 SharedArrayBuffer 的并发编程技术，将有助于我们构建更高效、更强大的 Web 应用。

好了，今天的“SharedArrayBuffer 之歌”就到这里了。感谢大家的观看，我们下期再见！