Efektyvus elementų masyvo padalijimas į segmentus, atsižvelgiant į „JavaScript“ baitų ilgį

Atminties saugaus objekto skilimas Node.js

Dirbant su dideliais „JavaScript“ objektų masyvais, ypač „Node.js“, labai svarbu efektyviai valdyti atmintį. Kartais gali tekti padalyti šiuos masyvus į mažesnius gabalus, užtikrinant, kad kiekvienas gabalas neviršytų nurodytos atminties ribos.

Ši užduotis tampa ypač svarbi, kai dirbate su API arba sistemomis, turinčiomis griežtus atminties apribojimus arba naudingojo krovinio dydžio apribojimus. Įprastas būdas apskaičiuoti atminties dydį „JavaScript“ yra kiekvieno objekto baitų dydžio matavimas Buffer.byteLength() jį sugriežtinus.

Šiame straipsnyje mes išnagrinėsime, kaip padalinti objektų masyvą į mažesnius gabalus pagal jų baitų dydį. Naudojant svertą Buffer.byteLength(), galime užtikrinti, kad kiekviena dalis neviršytų nurodytos atminties ribos, taip išvengiant klaidų ar gedimų, atsirandančių dėl laisvos atminties viršijimo.

Pateikdami praktinį pavyzdį sužinosite, kaip geriausia tai įgyvendinti Node.js, užtikrinant, kad jūsų kodas būtų efektyvus ir patikimas apdorojant didelius duomenų rinkinius. Pasinerkime į sprendimą.

Masyvų suskaidymo sprendimas pagal atminties dydį „JavaScript“.

Ankstesniuose pavyzdžiuose pateikti scenarijai yra skirti išspręsti dažnai pasitaikančią „JavaScript“ problemą: objektų masyvo padalijimą į mažesnius gabalus pagal kiekvieno gabalo baitų dydį. Tai ypač naudinga dirbant su sistemomis, turinčiomis griežtus atminties ar naudingosios apkrovos dydžio apribojimus, pvz., API arba duomenų bazių įdėklus. Apskaičiuojant kiekvieno objekto atminties dydį baitais naudojant Buffer.byteLength(), užtikriname, kad jokia dalis neviršytų nustatytos atminties ribos.

Pirmasis metodas remiasi tradiciniu Masyvas.forEach() kilpa, kur kiekvienas masyvo objektas apdorojamas po vieną. Kiekvieną objektą pirmiausia konvertuojame į JSON eilutę naudodami JSON.stringify(), tada apskaičiuokite jo dydį baitais. Jei bendras esamo gabalo dydis (plius dabartinio objekto dydis) viršija didžiausią leistiną dydį, dabartinė dalis perkeliama į galutinį gabalų masyvą ir pradedama kurti nauja dalis. Šis metodas yra paprastas, bet efektyvus, užtikrinantis, kad gabalų suskaidymo procesas būtų atliekamas atsižvelgiant į faktinį atminties naudojimą.

Antrasis metodas naudojamas Array.reduce(), kuris yra švaresnis, funkcionalesnis programavimo metodas. Šiuo atveju masyvas sumažinamas iki gabalų masyvo, kur objekto pridėjimo prie gabalo arba naujo gabalo paleidimo logika tvarkoma reduktoriaus funkcijoje. Šis metodas gali būti elegantiškesnis ir glaustesnis, ypač dirbant su sudėtingomis matricomis. Tačiau jis tarnauja tam pačiam tikslui kaip ir pirmasis metodas, nes užtikrina, kad kiekvienas gabalas neviršytų nurodyto baito dydžio limito.

Trečiasis metodas pristato pažangesnes funkcijas, tokias kaip įvesties patvirtinimas ir klaidų tvarkymas, todėl scenarijus tampa tvirtesnis. Mes naudojame Array.isArray() Norėdami patikrinti, ar įvestis yra tinkamas masyvas, ir įtraukti sąlygas, kurios sukelia pasirinktines klaidas naudojant mesti naują klaidą () jei įvesties duomenys neteisingi. Taip užtikrinama, kad apdorojant neteisingus įvestis kodas netikėtai nenutrūktų. Be to, ši versija yra labiau modulinė ir struktūrizuota, todėl ji idealiai tinka gamybos lygio kodui, kai saugumas ir našumas yra labai svarbūs.

// 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);
}

Atminties naudojimo optimizavimas skaidant masyvus „JavaScript“.

Dirbant su dideliais „JavaScript“ duomenų rinkiniais, labai svarbu optimizuoti atminties naudojimą, ypač tokiose aplinkose kaip Node.js, kur efektyvus atminties valdymas gali užkirsti kelią gedimams ar našumo kliūtims. Vienas svarbus aspektas, į kurį reikia atsižvelgti, yra tai, kaip elgtis su įvairaus dydžio objektų matricomis. Kiekvienas objektas gali turėti skirtingą baitų dydį, kai jis yra serijinis, ir dėl šio kintamumo sunku numatyti atminties naudojimą.

Naudojama labai svarbi technika Buffer.byteLength() pavertus objektus į eilutes su JSON.stringify(). Išmatuodami kiekvieno objekto baito dydį, galite tiksliai valdyti atminties naudojimą, užtikrindami, kad jokia dalis neviršytų didžiausios baitų ribos. Tačiau taip pat svarbu atsižvelgti į atminties sąnaudas iš kitų programos dalių, kurios gali prisidėti prie atminties suvartojimo, užtikrinant, kad jūsų sprendimas išliktų efektyvus.

Be suskirstymo pagal baitų dydį, galbūt norėsite įdiegti pažangesnius atminties optimizavimus, pvz., naudoti srautinio perdavimo metodus didesniems duomenų rinkiniams. Šis metodas leidžia tvarkyti duomenis dalimis, iš karto neįkeliant viso duomenų rinkinio į atmintį. Klaidų apdorojimo ir patvirtinimo įtraukimas taip pat padeda sukurti patikimus sprendimus ir užtikrinti, kad neteisingi duomenys nesukeltų nereikalingų atminties nutekėjimų ar gedimų jūsų sistemoje.