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JS `WebAssembly` `Shared Memory` `Multi-Threading` `Performance Benchmark`

嘿，各位代码界的弄潮儿们，今天咱们来聊点刺激的——JavaScript、WebAssembly、共享内存和多线程，再顺便搞个性能大比武！准备好了吗？系好安全带，发车咯！

开场白：单线程的悲歌与多线程的曙光

话说JavaScript这孩子，天生就是个单线程的主儿。这意味着啥？意味着它一次只能干一件事，就像你一边吃火锅一边写代码，只能先涮肉再敲键盘，没法同时进行，效率嘛，可想而知。

但是！时代在进步，技术在发展。随着WebAssembly的出现，以及共享内存和多线程的加入，JavaScript终于有机会摆脱单线程的束缚，化身多面手，效率蹭蹭往上涨！

第一部分：WebAssembly——JavaScript的“超能力”药丸

WebAssembly（简称Wasm），可不是什么新的编程语言，而是一种新的二进制格式。你可以把它理解为JavaScript的“超能力”药丸。它允许你用C/C++/Rust等语言编写高性能的代码，然后编译成Wasm模块，在浏览器中运行。

1.1 为什么需要WebAssembly？

  • 性能怪兽： Wasm代码的执行速度接近原生代码，远超JavaScript。
  • 语言自由： 你可以用自己熟悉的语言编写高性能模块，无需重新学习JavaScript。
  • 安全可靠： Wasm运行在一个沙箱环境中，保证了安全性。

1.2 WebAssembly初体验：一个简单的加法器

咱们来写一个简单的Wasm模块，实现两个数相加的功能。

C代码 (add.c):

#include <stdio.h>

int add(int a, int b) {
  return a + b;
}

编译成Wasm:

使用Emscripten工具链（需要自行安装和配置）将C代码编译成Wasm模块：

emcc add.c -o add.js -s EXPORTED_FUNCTIONS="['_add']" -s MODULARIZE=1 -s 'EXPORT_NAME="AddModule"'

这个命令会生成两个文件：add.js 和 add.wasm。add.js 是一个JavaScript胶水代码，负责加载和初始化Wasm模块。

JavaScript代码 (index.html):

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>WebAssembly Example</title>
</head>
<body>
  <script src="add.js"></script>
  <script>
    AddModule().then(function(Module) {
      const add = Module.cwrap('add', 'number', ['number', 'number']);
      const result = add(5, 3);
      console.log('Result:', result); // 输出: Result: 8
    });
  </script>
</body>
</html>

代码解释：

  • AddModule(): 加载并初始化Wasm模块。
  • Module.cwrap('add', 'number', ['number', 'number']): 创建一个JavaScript函数 add，用于调用Wasm模块中的 add 函数。第一个参数是Wasm函数名，第二个参数是返回值类型，第三个参数是参数类型列表。

1.3 运行结果：

在浏览器中打开 index.html，你将在控制台中看到输出结果：Result: 8。

第二部分：共享内存和多线程——让Wasm飞起来

WebAssembly本身只是一个执行环境，想要实现真正的多线程，还需要共享内存的支持。

2.1 什么是共享内存？

共享内存是指多个线程可以同时访问的同一块内存区域。通过共享内存，线程之间可以快速地交换数据，避免了传统的消息传递机制的开销。

2.2 JavaScript中的 SharedArrayBuffer

JavaScript提供了 SharedArrayBuffer 对象，用于创建共享内存。SharedArrayBuffer 可以被多个Web Worker访问，从而实现多线程编程。

2.3 多线程Wasm示例：并行计算数组之和

咱们来写一个多线程的Wasm模块，并行计算一个大数组的元素之和。

C代码 (sum.c):

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct {
  int *arr;
  int start;
  int end;
  long long *result;
} ThreadData;

void *sum_range(void *arg) {
  ThreadData *data = (ThreadData *)arg;
  long long sum = 0;
  for (int i = data->start; i < data->end; i++) {
    sum += data->arr[i];
  }
  *(data->result) = sum;
  pthread_exit(NULL);
}

int main() {
  return 0;
}

int parallel_sum(int *arr, int size, int num_threads, long long *results) {
    pthread_t threads[num_threads];
    ThreadData thread_data[num_threads];
    int chunk_size = size / num_threads;

    for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
      thread_data[i].arr = arr;
      thread_data[i].start = i * chunk_size;
      thread_data[i].end = (i == num_threads - 1) ? size : (i + 1) * chunk_size;
      thread_data[i].result = &results[i];
      if (pthread_create(&threads[i], NULL, sum_range, (void *)&thread_data[i])) {
        perror("Error creating thread");
        return 1;
      }
    }

    for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
      pthread_join(threads[i], NULL);
    }

    return 0;
}

编译成Wasm:

emcc sum.c -o sum.js -s EXPORTED_FUNCTIONS="['_parallel_sum']" -s MODULARIZE=1 -s 'EXPORT_NAME="SumModule"' -s PTHREAD_POOL_SIZE=4 -s WASM=1 -s "ALLOW_MEMORY_GROWTH=1" -pthread

注意：

  • -s PTHREAD_POOL_SIZE=4 指定线程池的大小为4。
  • -s WASM=1 启用WebAssembly。
  • -pthread 启用pthreads支持。
  • -s "ALLOW_MEMORY_GROWTH=1" 允许内存动态增长。

JavaScript代码 (index.html):

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>WebAssembly Multi-threading Example</title>
</head>
<body>
  <script src="sum.js"></script>
  <script>
    SumModule().then(function(Module) {
      const SIZE = 1000000;
      const NUM_THREADS = 4;

      // Create a SharedArrayBuffer
      const sab = new SharedArrayBuffer(SIZE * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
      const arr = new Int32Array(sab);

      // Initialize the array
      for (let i = 0; i < SIZE; i++) {
        arr[i] = i + 1;
      }

      // Create a SharedArrayBuffer for results
      const resultsBuffer = new SharedArrayBuffer(NUM_THREADS * BigInt64Array.BYTES_PER_ELEMENT);
      const results = new BigInt64Array(resultsBuffer);

      // Allocate memory in Wasm for the array and results
      const arrPtr = Module._malloc(SIZE * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
      const resultsPtr = Module._malloc(NUM_THREADS * BigInt64Array.BYTES_PER_ELEMENT);

      // Copy the data from SharedArrayBuffer to Wasm memory
      Module.HEAP32.set(arr, arrPtr / Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);

      // Get the parallel_sum function
      const parallel_sum = Module.cwrap('parallel_sum', 'number', ['number', 'number', 'number', 'number']);

      // Time the execution
      const start = performance.now();
      parallel_sum(arrPtr, SIZE, NUM_THREADS, resultsPtr);
      const end = performance.now();

      // Copy the results from Wasm memory to the results array
      const resultArray = new BigInt64Array(NUM_THREADS);
      for (let i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
          resultArray[i] = Module.getValue(resultsPtr + i * BigInt64Array.BYTES_PER_ELEMENT, 'i64');
      }

      // Calculate the total sum
      let totalSum = 0n;
      for(let i=0; i<NUM_THREADS; i++){
          totalSum += resultArray[i];
      }

      console.log('Total sum:', totalSum);
      console.log('Execution time:', end - start, 'ms');

      // Free the allocated memory
      Module._free(arrPtr);
      Module._free(resultsPtr);
    });
  </script>
</body>
</html>

代码解释：

  • SharedArrayBuffer: 创建共享内存，用于存储数组和计算结果。
  • Web Workers: 创建多个Web Worker，每个Worker负责计算数组的一部分。
  • Atomics: 使用 Atomics 对象进行线程同步，避免数据竞争。
  • Module._malloc 和 Module._free: 在Wasm堆中分配和释放内存。
  • Module.HEAP32.set: 将JavaScript数组的数据复制到Wasm内存中。
  • Module.getValue: 从Wasm内存读取数据。

2.4 运行结果：

在支持SharedArrayBuffer的浏览器中打开 index.html，你将在控制台中看到计算结果和执行时间。

第三部分：性能大比武——单线程 vs 多线程

咱们来做一个性能测试，比较单线程和多线程的效率。

单线程JavaScript代码:

function singleThreadSum(arr) {
  let sum = 0;
  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
    sum += arr[i];
  }
  return sum;
}

测试代码 (index.html):

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>Performance Benchmark</title>
</head>
<body>
  <script src="sum.js"></script>
  <script>
    SumModule().then(function(Module) {
      const SIZE = 1000000;
      const NUM_THREADS = 4;

      // Create a regular array for single-threaded test
      const arrSingleThread = new Array(SIZE);
      for (let i = 0; i < SIZE; i++) {
        arrSingleThread[i] = i + 1;
      }

      // Single-threaded JavaScript
      const startSingle = performance.now();
      const sumSingle = singleThreadSum(arrSingleThread);
      const endSingle = performance.now();

      console.log('Single-threaded JavaScript sum:', sumSingle);
      console.log('Single-threaded JavaScript time:', endSingle - startSingle, 'ms');

      // SharedArrayBuffer setup for multi-threaded test (same as before)
      const sab = new SharedArrayBuffer(SIZE * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
      const arr = new Int32Array(sab);

      // Initialize the array
      for (let i = 0; i < SIZE; i++) {
        arr[i] = i + 1;
      }

      // Create a SharedArrayBuffer for results
      const resultsBuffer = new SharedArrayBuffer(NUM_THREADS * BigInt64Array.BYTES_PER_ELEMENT);
      const results = new BigInt64Array(resultsBuffer);

      // Allocate memory in Wasm for the array and results
      const arrPtr = Module._malloc(SIZE * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
      const resultsPtr = Module._malloc(NUM_THREADS * BigInt64Array.BYTES_PER_ELEMENT);

      // Copy the data from SharedArrayBuffer to Wasm memory
      Module.HEAP32.set(arr, arrPtr / Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);

      // Get the parallel_sum function
      const parallel_sum = Module.cwrap('parallel_sum', 'number', ['number', 'number', 'number', 'number']);

      // Time the execution
      const startMulti = performance.now();
      parallel_sum(arrPtr, SIZE, NUM_THREADS, resultsPtr);
      const endMulti = performance.now();

      // Copy the results from Wasm memory to the results array
      const resultArray = new BigInt64Array(NUM_THREADS);
      for (let i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
          resultArray[i] = Module.getValue(resultsPtr + i * BigInt64Array.BYTES_PER_ELEMENT, 'i64');
      }

      // Calculate the total sum
      let totalSum = 0n;
      for(let i=0; i<NUM_THREADS; i++){
          totalSum += resultArray[i];
      }

      console.log('Multi-threaded WebAssembly sum:', totalSum);
      console.log('Multi-threaded WebAssembly time:', endMulti - startMulti, 'ms');

      // Free the allocated memory
      Module._free(arrPtr);
      Module._free(resultsPtr);
    });
  </script>
</body>
</html>

预期结果：

在支持多线程的浏览器中，多线程的WebAssembly代码通常会比单线程的JavaScript代码快得多。具体的性能提升取决于CPU的核心数和数组的大小。

性能分析：

测试项目 执行时间 (毫秒)
单线程 JavaScript xxx ms
多线程 WebAssembly yyy ms

(实际的 xxx 和 yyy 数值会因你的硬件环境而异)

第四部分：注意事项与最佳实践

  • 浏览器兼容性： SharedArrayBuffer 需要浏览器支持。确保你的目标浏览器支持 SharedArrayBuffer 和 Atomics。
  • 线程同步： 在使用共享内存时，必须使用 Atomics 对象进行线程同步，避免数据竞争。
  • 内存管理： 在Wasm中手动分配和释放内存，注意避免内存泄漏。
  • 性能调优： 根据实际情况调整线程池的大小，找到最佳的性能平衡点。
  • 安全风险： SharedArrayBuffer 曾经因为安全问题被禁用过，需要确保浏览器已经修复了相关漏洞。

第五部分：总结与展望

WebAssembly、共享内存和多线程的结合，为JavaScript带来了无限的可能性。它允许我们编写高性能的Web应用，充分利用多核CPU的优势，实现更复杂、更强大的功能。

虽然多线程编程增加了一些复杂性，但带来的性能提升是显而易见的。随着WebAssembly技术的不断发展，相信未来会有更多优秀的工具和框架涌现出来，让多线程编程更加简单高效。

各位，今天的讲座就到这里。希望大家能够掌握WebAssembly多线程的精髓，在代码的世界里尽情驰骋！下次有机会再见！

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