[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,96 +2,223 @@
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id: wiki-2026-0508-웹-워커-이벤트-포워딩-통신-지연-최소화-방법
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title: 웹 워커 이벤트 포워딩 통신 지연 최소화 방법
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-A787BF]
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aliases: [Web Worker Event Forwarding, Worker Message Latency, postMessage Optimization]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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tags: [auto-reinforced]
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confidence_score: 0.88
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verification_status: applied
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tags: [frontend, web-worker, performance, postmessage, transferable, comlink]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - 웹 워커 이벤트 포워딩 통신 지연 최소화 방법"
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: TypeScript
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framework: Web Workers, Comlink, SharedArrayBuffer
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# [[웹 워커 이벤트 포워딩 통신 지연 최소화 방법|웹 워커 이벤트 포워딩 통신 지연 최소화 방법]]
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# 웹 워커 이벤트 포워딩 통신 지연 최소화 방법
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 웹 워커로 이벤트를 포워딩할 때 발생하는 직렬화 및 메시지 패싱 지연을 줄이려면, 이벤트 발생 빈도를 제어(스로틀링)하고 전송하는 페이로드의 크기를 최소화하며, 극한의 성능이 필요할 경우 `SharedArrayBuffer`를 활용해야 합니다.
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## 매 한 줄
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> **"매 main thread ↔ Worker 통신 의 latency 의 4가지 의 source: serialization, structured clone, queue, dispatch — 매 Transferable / SharedArrayBuffer / batching / Comlink RPC 의 mitigation"**. 매 postMessage 의 default behavior 의 매 bytes 의 deep clone — 매 large payload 의 매 ms 의 단위. 매 2026 의 modern approach 의 OffscreenCanvas, transferable streams, Atomics.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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**1. 이벤트 스로틀링(Throttling) 및 디바운싱(Debouncing) 적용** `mousemove`, `touchmove`, `scroll`과 같은 사용자 이벤트는 아주 짧은 시간 동안 수십~수백 번씩 발생합니다. 이를 매번 `postMessage`로 워커에 전달하면 메시지 큐에 병목(Bottleneck) 현상이 발생하여 성능이 저하됩니다. 따라서 핸들러에 스로틀링(Throttling)이나 디바운싱(Debouncing) 기법을 적용하여 불필요하게 잦은 이벤트 전송을 막고 연산 부하를 제어해야 합니다.
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## 매 핵심
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**2. 전송 페이로드 최소화 (필수 데이터만 추출)** 브라우저의 원본 DOM 이벤트 객체를 그대로 워커로 전달하는 것은 구조화된 복제(Structured Clone)를 거쳐야 하므로 비용이 높고 에러를 유발합니다. 따라서 이벤트 객체 전체가 아닌, 상호작용 계산에 반드시 필요한 최소한의 원시 데이터(예: `clientX`, `clientY`, `type`, `button` 등)만 가벼운 일반 객체로 매핑하여 전송해야 직렬화 오버헤드를 크게 줄일 수 있습니다.
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### 매 Latency Source
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1. **Structured clone** — 매 object 의 deep copy, 매 size 의 비례.
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2. **Serialization** — 매 V8 의 internal format 의 conversion.
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3. **Event queue** — 매 receiver 의 task queue 의 enqueue.
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4. **Dispatch overhead** — 매 microtask boundary, 매 ~0.1-0.5ms.
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**3. 델타(Delta) 동기화 전략** 데이터 통신 비용을 최소화하기 위해 전체 상태나 이벤트를 매번 통째로 넘기는 대신, 변경된 정보(Delta)만 추려내는 방식을 취합니다. Valtio와 같은 프록시(Proxy) 기반 상태 관리 도구나 `BroadcastChannel`을 활용하면, 값이 변한 속성만을 정밀하게 추적하여 워커 스레드로 동기화할 수 있어 통신에 소모되는 비용을 절약할 수 있습니다.
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### 매 Mitigation 전략
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- **Transferable Objects** — `ArrayBuffer`, `MessagePort`, `OffscreenCanvas`, `ReadableStream` 의 zero-copy 의 ownership transfer.
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- **SharedArrayBuffer + Atomics** — 매 shared memory, 매 lock-free 통신.
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- **Batching** — 매 multiple event 의 single message 의 합침.
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- **MessageChannel** — 매 dedicated channel, 매 main thread 의 bypass.
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- **Comlink** — 매 RPC abstraction, 매 ergonomics.
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**4. SharedArrayBuffer를 활용한 Zero-Copy 공유 (궁극적 해결책)** `postMessage` 방식의 가장 큰 난관인 데이터 직렬화 및 복사 비용을 완전히 없애야 하는 고성능 실시간 시스템에서는 `SharedArrayBuffer`를 사용합니다. 메인 스레드에서 캡처한 입력 상태나 마우스 좌표를 공유 메모리 영역에 직접 쓰고(Write), 워커 스레드는 이벤트를 기다릴 필요 없이 필요할 때 메모리에서 즉시 읽어옵니다(Read). 이 구조는 통신에 따른 복사 비용이 '0'이 되어 극도로 낮은 지연 시간을 달성할 수 있게 해줍니다.
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### 매 Transferable Objects (2026)
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- `ArrayBuffer`, `MessagePort`, `ImageBitmap`, `OffscreenCanvas`, `RTCDataChannel`.
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- `ReadableStream`, `WritableStream`, `TransformStream` (Streams API).
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- `VideoFrame`, `AudioData` (WebCodecs).
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- 매 transfer 후 매 sender 의 access 의 X (neutered).
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
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- **정책 변화:** Programming & Language 분야의 자동 자산화 수행.
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## 💻 패턴
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** Throttling & Debouncing, postMessage 직렬화 최적화, SharedArrayBuffer (Zero-Copy), Proxy 상태 동기화 (Valtio)
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- **Projects/Contexts:** [[OffscreenCanvas|OffscreenCanvas]] 기반 대리 인터랙션(Proxy Interaction) 구현, 고성능 실시간 상호작용 웹 게임 아키텍처
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- **Contradictions/Notes:** 스로틀링을 너무 강하게 걸면 메시지 큐의 지연은 줄어들지만, 반대로 워커 스레드에서 렌더링되는 3D 모델이나 화면 조작이 뚝뚝 끊기는(Stuttering) 느낌을 줄 수 있습니다. 따라서 화면 주사율(예: 60FPS 기준 약 16.67ms)에 맞게 적절한 전송 주기를 타협하는 것이 중요합니다.
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### Pattern 1: Transferable ArrayBuffer (zero-copy)
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```ts
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// main.ts
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const buffer = new ArrayBuffer(10_000_000); // 10MB
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const view = new Float32Array(buffer);
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view.fill(1.0);
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---
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worker.postMessage({ buffer }, [buffer]); // 매 두번째 인자 의 transfer list
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console.log(buffer.byteLength); // 0 — 매 neutered
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_Last updated: 2026-04-14_
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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// worker.ts
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||||
self.onmessage = (e) => {
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const buffer: ArrayBuffer = e.data.buffer;
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||||
// 매 zero-copy 의 ownership 의 받음
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||||
const view = new Float32Array(buffer);
|
||||
// ... process
|
||||
};
|
||||
```
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||||
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||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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||||
### Pattern 2: Comlink RPC (ergonomic)
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```ts
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||||
// worker.ts
|
||||
import * as Comlink from 'comlink';
|
||||
|
||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
const api = {
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||||
async heavyCompute(data: Float32Array): Promise<Float32Array> {
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||||
// ... compute
|
||||
return result;
|
||||
},
|
||||
async streamResults(onChunk: (c: number[]) => void) {
|
||||
for (let i = 0; i < 100; i++) {
|
||||
onChunk([Math.random()]);
|
||||
await new Promise(r => setTimeout(r, 10));
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
};
|
||||
Comlink.expose(api);
|
||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
// main.ts
|
||||
import * as Comlink from 'comlink';
|
||||
const worker = new Worker(new URL('./worker.ts', import.meta.url), { type: 'module' });
|
||||
const api = Comlink.wrap<typeof api>(worker);
|
||||
const result = await api.heavyCompute(input);
|
||||
```
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||||
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||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
|
||||
### Pattern 3: SharedArrayBuffer + Atomics (lock-free)
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||||
```ts
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||||
// 매 COOP/COEP header 의 필요 — Cross-Origin-Opener-Policy: same-origin
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||||
const sab = new SharedArrayBuffer(1024);
|
||||
const view = new Int32Array(sab);
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||||
worker.postMessage({ sab });
|
||||
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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// worker 의 spinlock 의 wait
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||||
Atomics.wait(view, 0, 0); // 매 view[0]==0 의 동안 sleep
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||||
const data = view[1];
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||||
|
||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
// main 의 signal
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||||
view[1] = 42;
|
||||
view[0] = 1;
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||||
Atomics.notify(view, 0, 1); // 매 worker 의 wake
|
||||
```
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||||
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||||
### Pattern 4: Batching (event coalescing)
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||||
```ts
|
||||
// main.ts
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||||
const queue: Event[] = [];
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||||
let scheduled = false;
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||||
|
||||
function forward(event: Event) {
|
||||
queue.push(event);
|
||||
if (!scheduled) {
|
||||
scheduled = true;
|
||||
queueMicrotask(() => {
|
||||
worker.postMessage({ events: queue.splice(0) });
|
||||
scheduled = false;
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
window.addEventListener('mousemove', forward); // 매 60fps 의 single batch
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5: OffscreenCanvas (rendering off main thread)
|
||||
```ts
|
||||
// main.ts
|
||||
const canvas = document.querySelector('canvas')!;
|
||||
const offscreen = canvas.transferControlToOffscreen();
|
||||
worker.postMessage({ canvas: offscreen }, [offscreen]);
|
||||
|
||||
// worker.ts
|
||||
self.onmessage = (e) => {
|
||||
const canvas = e.data.canvas as OffscreenCanvas;
|
||||
const ctx = canvas.getContext('2d')!;
|
||||
// 매 main thread 의 block X 의 render
|
||||
function frame() {
|
||||
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
|
||||
// ... draw
|
||||
requestAnimationFrame(frame);
|
||||
}
|
||||
frame();
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 6: MessageChannel (direct port)
|
||||
```ts
|
||||
const channel = new MessageChannel();
|
||||
worker1.postMessage({ port: channel.port1 }, [channel.port1]);
|
||||
worker2.postMessage({ port: channel.port2 }, [channel.port2]);
|
||||
// 매 worker 끼리 매 main thread 의 bypass 의 직접 통신
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 7: Transferable Stream (2026)
|
||||
```ts
|
||||
// main.ts
|
||||
const stream = new ReadableStream({
|
||||
start(ctrl) {
|
||||
fetch('/large').then(async r => {
|
||||
const reader = r.body!.getReader();
|
||||
while (true) {
|
||||
const { value, done } = await reader.read();
|
||||
if (done) break;
|
||||
ctrl.enqueue(value);
|
||||
}
|
||||
ctrl.close();
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
worker.postMessage({ stream }, [stream]); // 매 zero-copy
|
||||
|
||||
// worker.ts
|
||||
self.onmessage = async (e) => {
|
||||
for await (const chunk of e.data.stream) {
|
||||
process(chunk);
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
```
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||||
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||||
## 매 결정 기준
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| 상황 | 기법 |
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|---|---|
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| Large binary payload | Transferable ArrayBuffer |
|
||||
| RPC ergonomics | Comlink |
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| Lock-free shared state | SharedArrayBuffer + Atomics |
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||||
| High-frequency events | Batching with `queueMicrotask` |
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||||
| Canvas rendering | OffscreenCanvas |
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||||
| Worker-to-worker | MessageChannel |
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||||
| Streaming data | Transferable streams |
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||||
**기본값**: Transferable ArrayBuffer + Comlink RPC + 매 60fps event 의 batching.
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||||
## 🔗 Graph
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- 부모: [[Web Workers]] · [[Frontend Performance Optimization (FE 성능 최적화)]]
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||||
- 변형: [[Service Worker]] · [[SharedWorker]] · [[Worklet]]
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||||
- 응용: [[웹 워커 (Web Workers)와 PostMessage]] · [[병렬 처리 (Parallel Processing)]]
|
||||
- Adjacent: [[Event Loop]] · [[Structured Clone]] · [[Comlink]]
|
||||
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||||
## 🤖 LLM 활용
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||||
**언제**: postMessage 의 large payload 의 transferable 의 변환 권고, COOP/COEP header 의 troubleshoot, batching 의 적절한 frequency 의 제안.
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||||
**언제 X**: 매 native thread (C++ worker) 의 통신 — 매 다른 domain.
|
||||
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||||
## ❌ 안티패턴
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||||
- **Large object 의 매 postMessage**: 매 deep clone, 매 GC pressure, 매 main thread 의 stall.
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||||
- **Per-event 매 postMessage** (mousemove): 매 queue 의 폭주, 매 jank.
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||||
- **Atomics 의 SharedArrayBuffer 없음**: 매 cross-origin isolation 의 필요.
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||||
- **Worker 의 dynamic import 의 누락**: 매 type: 'module' 의 누락.
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- **Transferable 의 후 의 access**: 매 neutered, 매 byteLength=0.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (HTML spec: Workers, MDN Transferable Objects, Comlink GitHub 2026).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — Transferables, Comlink RPC, SAB+Atomics, batching patterns |
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Reference in New Issue
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