JavaScript માં બાઈટની લંબાઈના આધારે સેગમેન્ટ્સમાં વસ્તુઓની એરેને અસરકારક રીતે વિભાજીત કરવી

Node.js માં મેમરી-સેફ ઓબ્જેક્ટ ચંકીંગ

JavaScript માં ઑબ્જેક્ટના મોટા એરે સાથે કામ કરતી વખતે, ખાસ કરીને Node.js માં, મેમરીને અસરકારક રીતે મેનેજ કરવી મહત્વપૂર્ણ છે. કેટલીકવાર, તમારે આ એરેને નાના ભાગોમાં વિભાજિત કરવાની જરૂર પડી શકે છે, તેની ખાતરી કરીને કે દરેક ભાગ ચોક્કસ મેમરી મર્યાદાથી વધુ ન હોય.

આ કાર્ય ખાસ કરીને મહત્વનું બની જાય છે જ્યારે તમે APIs અથવા સિસ્ટમો સાથે કામ કરી રહ્યાં હોવ કે જેમાં સખત મેમરી પ્રતિબંધો અથવા પેલોડ કદ પર મર્યાદા હોય. જાવાસ્ક્રિપ્ટમાં મેમરીના કદની ગણતરી કરવા માટેનો એક સામાન્ય અભિગમ એ દરેક ઑબ્જેક્ટનો ઉપયોગ કરીને બાઈટના કદને માપવાનો છે Buffer.byteLength() તેને સ્ટ્રિંગ કર્યા પછી.

આ લેખમાં, અમે ઑબ્જેક્ટના એરેને તેમના બાઈટના કદના આધારે નાના ભાગોમાં કેવી રીતે વિભાજિત કરવું તે શોધીશું. લાભ લઈને Buffer.byteLength(), અમે ખાતરી કરી શકીએ છીએ કે દરેક ભાગ ચોક્કસ મેમરી મર્યાદાની અંદર રહે છે, ઉપલબ્ધ મેમરીને ઓળંગવાને કારણે થતી ભૂલો અથવા ક્રેશને અટકાવે છે.

વ્યવહારુ ઉદાહરણ દ્વારા, તમે Node.js માં આને અમલમાં મૂકવા માટેનો શ્રેષ્ઠ અભિગમ શીખી શકશો, ખાતરી કરો કે મોટા ડેટાસેટ્સને હેન્ડલ કરતી વખતે તમારો કોડ કાર્યક્ષમ અને મજબૂત બંને છે. ચાલો ઉકેલમાં ડૂબકી લગાવીએ.

જાવાસ્ક્રિપ્ટમાં મેમરી સાઈઝ દ્વારા ચંકીંગ એરે માટે સોલ્યુશનને તોડવું

અગાઉના ઉદાહરણોમાં આપવામાં આવેલી સ્ક્રિપ્ટો JavaScriptમાં સામાન્ય સમસ્યાને ઉકેલવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે: દરેક ભાગના બાઇટના કદના આધારે ઑબ્જેક્ટના એરેને નાના ભાગોમાં વિભાજીત કરવા. આ ખાસ કરીને ઉપયોગી છે જ્યારે સિસ્ટમો સાથે કામ કરતી વખતે કે જેમાં સખત મેમરી અથવા પેલોડ માપ મર્યાદા હોય, જેમ કે API અથવા ડેટાબેઝ દાખલ. ઉપયોગ કરીને બાઇટ્સમાં દરેક ઑબ્જેક્ટના મેમરી કદની ગણતરી કરીને Buffer.byteLength(), અમે સુનિશ્ચિત કરીએ છીએ કે કોઈ પણ ભાગ વ્યાખ્યાયિત મેમરી મર્યાદા કરતાં વધી જાય નહીં.

પ્રથમ અભિગમ પરંપરાગત લાભ લે છે Array.forEach() લૂપ, જ્યાં એરેમાંના દરેક ઑબ્જેક્ટ પર એક પછી એક પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે. દરેક ઑબ્જેક્ટ માટે, અમે તેને પહેલા JSON સ્ટ્રિંગમાં કન્વર્ટ કરીએ છીએ JSON.stringify(), અને પછી તેના કદની બાઇટ્સમાં ગણતરી કરો. જો વર્તમાન ભાગનું કુલ કદ (વત્તા વર્તમાન ઑબ્જેક્ટનું કદ) મહત્તમ મંજૂર કદ કરતાં વધી જાય, તો વર્તમાન ભાગને હિસ્સાના અંતિમ એરેમાં ધકેલવામાં આવે છે, અને નવો ભાગ શરૂ થાય છે. આ પદ્ધતિ સરળ પણ અસરકારક છે, જે ખાતરી કરે છે કે ચંકીંગ પ્રક્રિયા વાસ્તવિક મેમરી વપરાશના આધારે કરવામાં આવે છે.

બીજો અભિગમ ઉપયોગ કરે છે Array.reduce(), જે સ્વચ્છ, વધુ કાર્યાત્મક પ્રોગ્રામિંગ પદ્ધતિ છે. આ કિસ્સામાં, એરેને હિસ્સાના ઝાકઝમાળમાં ઘટાડવામાં આવે છે, જ્યાં ટુકડામાં ઑબ્જેક્ટ ઉમેરવાનો અથવા નવો ભાગ શરૂ કરવાનો તર્ક રીડ્યુસર ફંક્શનની અંદર નિયંત્રિત થાય છે. આ અભિગમ વધુ ભવ્ય અને સંક્ષિપ્ત હોઈ શકે છે, ખાસ કરીને જટિલ એરે સાથે કામ કરતી વખતે. જો કે, તે દરેક ભાગ નિર્દિષ્ટ બાઈટ માપ મર્યાદામાં રહે તેની ખાતરી કરીને પ્રથમ પદ્ધતિ જેવો જ હેતુ પૂરો પાડે છે.

ત્રીજો અભિગમ ઇનપુટ માન્યતા અને ભૂલ સંભાળવા જેવી વધુ અદ્યતન સુવિધાઓનો પરિચય આપે છે, જે સ્ક્રિપ્ટને વધુ મજબૂત બનાવે છે. અમે ઉપયોગ કરીએ છીએ Array.isArray() ઇનપુટ માન્ય એરે છે કે કેમ તે તપાસવા અને તેનો ઉપયોગ કરીને કસ્ટમ ભૂલો ફેંકતી શરતોનો સમાવેશ કરો નવી ભૂલ ફેંકો() જો ઇનપુટ ડેટા અમાન્ય છે. આ ખાતરી કરે છે કે ખોટા ઇનપુટ્સ પર પ્રક્રિયા કરતી વખતે કોડ અણધારી રીતે તૂટતો નથી. વધુમાં, આ સંસ્કરણ વધુ મોડ્યુલર અને સંરચિત છે, જે તેને ઉત્પાદન-સ્તરના કોડ માટે આદર્શ બનાવે છે જ્યાં સુરક્ષા અને પ્રદર્શન મહત્વપૂર્ણ છે.

// Approach 1: Basic Solution using a loop and Buffer.byteLength<code>const data = [ { id: 1, name: 'Alice' }, { id: 2, name: 'Bob' }];
const maxSizeInBytes = 100; // Maximum size per chunk
function chunkArrayBySize(arr, maxSize) {
  let chunks = [];
  let currentChunk = [];
  let currentChunkSize = 0;

  arr.forEach(obj => {
    const objSize = Buffer.byteLength(JSON.stringify(obj));
    if (currentChunkSize + objSize > maxSize) {
      chunks.push(currentChunk);
      currentChunk = [];
      currentChunkSize = 0;
    }
    currentChunk.push(obj);
    currentChunkSize += objSize;
  });
  if (currentChunk.length) chunks.push(currentChunk);
  return chunks;
}

console.log(chunkArrayBySize(data, maxSizeInBytes));

// Approach 2: Using Array.reduce() for a more functional style<code>function chunkArrayWithReduce(arr, maxSize) {
  return arr.reduce((chunks, obj) => {
    const objSize = Buffer.byteLength(JSON.stringify(obj));
    let lastChunk = chunks[chunks.length - 1];

    if (!lastChunk || Buffer.byteLength(JSON.stringify(lastChunk)) + objSize > maxSize) {
      chunks.push([obj]);
    } else {
      lastChunk.push(obj);
    }

    return chunks;
  }, []);
}

console.log(chunkArrayWithReduce(data, maxSizeInBytes));

// Approach 3: Modular and robust solution with error handling<code>function isValidArray(arr) {
  return Array.isArray(arr) && arr.length > 0;
}

function chunkArrayWithValidation(arr, maxSize) {
  if (!isValidArray(arr)) throw new Error("Invalid input array");
  if (typeof maxSize !== 'number' || maxSize <= 0) throw new Error("Invalid max size");

  let chunks = [], currentChunk = [], currentChunkSize = 0;
  arr.forEach(obj => {
    const objSize = Buffer.byteLength(JSON.stringify(obj));
    if (currentChunkSize + objSize > maxSize) {
      chunks.push(currentChunk);
      currentChunk = [];
      currentChunkSize = 0;
    }
    currentChunk.push(obj);
    currentChunkSize += objSize;
  });

  if (currentChunk.length) chunks.push(currentChunk);
  return chunks;
}

try {
  console.log(chunkArrayWithValidation(data, maxSizeInBytes));
} catch (error) {
  console.error("Error:", error.message);
}

જાવાસ્ક્રિપ્ટમાં અરેને ચંકીંગ કરતી વખતે મેમરીના ઉપયોગને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું

JavaScript માં મોટા ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરતી વખતે, મેમરી વપરાશને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું જરૂરી છે, ખાસ કરીને Node.js જેવા વાતાવરણમાં જ્યાં કાર્યક્ષમ મેમરી મેનેજમેન્ટ ક્રેશ અથવા પ્રભાવ અવરોધોને અટકાવી શકે છે. ધ્યાનમાં લેવાનું એક મહત્વનું પાસું એ છે કે વિવિધ ઓબ્જેક્ટ કદના એરેને કેવી રીતે હેન્ડલ કરવું. દરેક ઑબ્જેક્ટમાં ક્રમાંકિત કરવામાં આવે ત્યારે વિવિધ બાઈટ કદ હોઈ શકે છે, અને આ પરિવર્તનક્ષમતા મેમરી વપરાશની આગાહી કરવાનું પડકારરૂપ બનાવે છે.

એક નિર્ણાયક તકનીકનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે Buffer.byteLength() સાથે ઓબ્જેક્ટ્સને સ્ટ્રીંગમાં રૂપાંતરિત કર્યા પછી JSON.stringify(). દરેક ઑબ્જેક્ટના બાઈટના કદને માપવાથી, તમે મહત્તમ બાઈટ મર્યાદાથી વધુ કોઈ ભાગ ન હોય તેની ખાતરી કરીને મેમરી વપરાશને ચોક્કસ રીતે નિયંત્રિત કરી શકો છો. જો કે, તમારું સોલ્યુશન કાર્યક્ષમ રહે તેની ખાતરી કરીને, એપ્લીકેશનના અન્ય ભાગોમાંથી મેમરી ઓવરહેડને ધ્યાનમાં લેવું પણ મહત્વપૂર્ણ છે જે મેમરી વપરાશમાં યોગદાન આપી શકે છે.

બાઈટના કદ પર આધારિત ચંકીંગ ઉપરાંત, તમે વધુ અદ્યતન મેમરી ઑપ્ટિમાઇઝેશન અમલમાં મૂકવા માગી શકો છો, જેમ કે મોટા ડેટાસેટ્સ માટે સ્ટ્રીમિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરવો. આ અભિગમ તમને સમગ્ર ડેટાસેટને એક જ સમયે મેમરીમાં લોડ કર્યા વિના હિસ્સામાં ડેટાને હેન્ડલ કરવાની મંજૂરી આપે છે. એરર હેન્ડલિંગ અને વેલિડેશનનો સમાવેશ મજબૂત સોલ્યુશન્સ બનાવવામાં પણ મદદ કરે છે, એ સુનિશ્ચિત કરીને કે અમાન્ય ડેટા તમારી સિસ્ટમમાં બિનજરૂરી મેમરી લીક અથવા ક્રેશનું કારણ ન બને.