视频1 视频21 视频41 视频61 视频文章1 视频文章21 视频文章41 视频文章61 推荐1 推荐3 推荐5 推荐7 推荐9 推荐11 推荐13 推荐15 推荐17 推荐19 推荐21 推荐23 推荐25 推荐27 推荐29 推荐31 推荐33 推荐35 推荐37 推荐39 推荐41 推荐43 推荐45 推荐47 推荐49 关键词1 关键词101 关键词201 关键词301 关键词401 关键词501 关键词601 关键词701 关键词801 关键词901 关键词1001 关键词1101 关键词1201 关键词1301 关键词1401 关键词1501 关键词1601 关键词1701 关键词1801 关键词1901 视频扩展1 视频扩展6 视频扩展11 视频扩展16 文章1 文章201 文章401 文章601 文章801 文章1001 资讯1 资讯501 资讯1001 资讯1501 标签1 标签501 标签1001 关键词1 关键词501 关键词1001 关键词1501 专题2001
WebWorkers-前端的高性能计算
2020-11-27 20:11:07 责编:小采
文档
 在阅读全文之前先给大家简单的介绍一下,什么是WebWorkers,WebWorkers与web高性能计算又有哪些关系。

首先什么是WebWorkers?

简单说,WebWorkers是一个HTML5的新API,web开发者可以通过此API在后台运行一个脚本而不阻塞UI,可以用来做需要大量计算的事情,充分利用CPU多核。

大家可以看看这篇文章介绍https://www.html5rocks.com/en/tutorials/workers/basics/, 或者对应的中文版。

The Web Workers specification defines an API for spawning background scripts in your web application. Web Workers allow you to do things like fire up long-running scripts to handle computationally intensive tasks, but without blocking the UI or other scripts to handle user interactions.

可以打开这个链接(https://nerget.com/rayjs-mt/rayjs.html)自己体验一下WebWorkers的加速效果。

现在浏览器基本都支持WebWorkers了。


Parallel.js

直接使用WebWorkers接口还是太繁琐,好在有人已经对此作了封装:Parallel.js。

注意Parallel.js可以通过node安装:

$ npm install paralleljs

不过这个是在node.js下用的,用的node的cluster模块。如果要在浏览器里使用的话, 需要直接应用js:

<script src="parallel.js"></script>

然后可以得到一个全局变量,Parallel。Parallel提供了map和reduce两个函数式编程的接口,可以非常方便的进行并发操作。

我们先来定义一下我们的问题,由于业务比较复杂,我这里把问题简化成求1-1,0000,0000的和,然后在依次减去1-1,0000,0000,答案显而易见: 0! 这样做是因为数字太大的话会有数据精度的问题,两种方法的结果会有一些差异,会让人觉得并行的方法不可靠。此问题在我的mac pro chrome61下直接简单地跑js运行的话大概是1.5s(我们实际业务问题需要15s,这里为了避免用户测试的时候把浏览器搞死,我们简化了问题)。

const N = 100000000;// 总次数1亿
 
function sum(start, end) {
 let total = 0;
 for (let i = start; i<=end; i += 1) total += i;
 for (let i = start; i<=end; i += 1) total -= i;
 return total;
}
 
function paraSum(N) {
 const N1 = N / 10;//我们分成10分,没分分别交给一个web worker,parallel.js会根据电脑的CPU核数建立适量的workers
 let p = new Parallel([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
 .require(sum);
 return p.map(n => sum((n - 1) * 10000000 + 1, n * 10000000))// 在parallel.js里面没法直接应用外部变量N1
 .reduce(data => {
 const acc = data[0];
 const e = data[1];
 return acc + e;
 });
}

代码比较简单,我这里说几个刚用的时候遇到的坑。

require所有需要的函数

比如在上诉代码中用到了sum,你需要提前require(sum),如果sum中由用到了另一个函数f,你还需要require(f),同样如果f中用到了g,则还需要require(g),直到你require了所有用到的定义的函数。。

没法require变量

我们上诉代码我本来定义了N1,但是没法用

ES6编译成ES5之后的问题以及Chrome没报错

实际项目中一开始我们用到了ES6的特性:数组解构。本来这是很简单的特性,现在大部分浏览器都已经支持了,不过我当时配置的babel会编译成ES5,所以会生成代码_slicedToArray,大家可以在线上Babel测试,然后Chrome下面始终不work,也没有任何报错信息,查了很久,后来在Firefox下打开,有报错信息:

ReferenceError: _slicedToArray is not defined

看来Chrome也不是万能的啊。。

大家可以在此Demo页面测试, 提速大概在4倍左右,当然还是得看自己电脑CPU的核数。 另外我后来在同样的电脑上Firefox55.0.3(位)测试,上诉代码居然只要190ms!!!在Safari9.1.1下也是190ms左右。

之后也会给大家介绍关于前端的高性能计算其他的属性和指标,请大家持续关注。

下载本文
显示全文
专题