[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,89 +2,181 @@
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id: wiki-2026-0508-web-worker-웹-워커
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title: Web Worker (웹 워커)
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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-AI-049]
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aliases: [Web Worker, 웹 워커, Dedicated Worker]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.98
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tags: [webworker, concurrency, JavaScript, performance]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [web-worker, concurrency, browser, javascript]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-06-XX
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github_commit: "[P-Reinforce] Processed Web Worker (웹 워커)."
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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: JavaScript/TypeScript
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framework: Web Platform
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# [[Web Worker (웹 워커)|Web Worker (웹 워커]]
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# Web Worker (웹 워커)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 웹 브라우저의 메인 스레드([[Main Thread|Main Thread]])가 UI 및 사용자 입력 처리라는 중요한 임무를 수행할 수 있도록, 무겁고 시간이 오래 걸리는 계산 작업을 별도의 백그라운드 스레드에서 분리 실행하는 기술이다.
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## 매 한 줄
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> **"매 main thread off-load — UI freeze 의 X"**. Web Worker 매 separate OS thread 의 JS 실행 — postMessage 의 message-passing, structuredClone 의 transfer. 2026 modern stack 매 OffscreenCanvas + SharedArrayBuffer + Comlink 의 ergonomic wrapper.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **문제 인식:** 웹 애플리케이션의 성능 저하 주범은 메인 스레드의 '블로킹([[Blocking|Blocking]])' 현상이다. 복잡한 데이터 처리, 대용량 JSON 파싱, 이미지 필터링 등이 메인 스레드에서 실행되면 UI가 멈추는 (Jank) 현상이 발생한다.
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- **Web Worker의 역할:** Web Worker는 OS 레벨의 독립된 스레드를 생성하여 JavaScript 코드를 백그라운드에서 실행시킨다. 이로 인해 메인 스레드는 항상 사용자와 상호작용할 준비 상태(Responsive)를 유지할 수 있다.
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- **통신 방식과 제약:**
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1. **Message Passing:** Worker와 Main Thread 간의 데이터는 `postMessage` API를 통해 비동기적으로 전달되어야 한다. (데이터 복사/직렬화 과정이 필요하다).
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2. **SharedArrayBuffer & Atomics:** 성능 병목이 심할 경우, 메모리 전체를 공유하고 원자적 연산(Atomics)을 사용하여 통신 오버헤드를 극도로 줄이는 고급 기법도 가능하다.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** Web Worker가 모든 문제를 해결하는 마법의 지팡이가 아니다. 스레드 간 데이터 전송 과정에서 발생하는 직렬화/역직렬화 비용(Serialization Overhead)을 고려해야 한다.
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- **정책 변화:** 고성능 컴퓨팅이 요구되는 환경에서는 `SharedArrayBuffer`와 같은 고급 메모리 공유 기법과 함께, 웹 워커를 활용하여 병목 현상을 근본적으로 해결하는 아키텍처 설계가 표준화되고 있다.
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### 매 Worker 종류
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- **Dedicated Worker**: 1:1 owner — single page 의 사용.
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- **Shared Worker**: N:1 — 같은 origin 의 multiple tabs share.
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- **Service Worker**: network proxy — offline / push.
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- **Worklet**: paint / audio / animation — 매 lightweight, low-latency.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Parent: [[Web Worker (웹 워커)|Web Worker (웹 워커]]
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- Related: Concurrency , JavaScript 메모리 관리(JavaScript [[memory|memory]] [[Management|Management]]) , SharedArrayBuffer
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### 매 message passing
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- `postMessage(data, [transfer])` — structuredClone (deep copy).
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- **Transferable**: ArrayBuffer / MessagePort / OffscreenCanvas — zero-copy ownership transfer.
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- **SharedArrayBuffer**: 매 진짜 shared memory — Atomics 의 sync (COOP+COEP header 필수).
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### 매 응용
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1. **Heavy compute**: physics sim / image processing / crypto.
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2. **OffscreenCanvas**: WebGL/WebGPU rendering on worker — 매 main thread freeze 의 X.
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3. **Parsing**: large JSON / CSV / protobuf decode.
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4. **WASM compute**: WebAssembly module 의 worker 의 실행 — 매 isolation.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### Dedicated Worker 매 basic
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```js
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// main.js
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const worker = new Worker(new URL('./worker.js', import.meta.url), { type: 'module' });
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worker.postMessage({ cmd: 'compute', n: 1_000_000 });
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worker.onmessage = (e) => console.log('result:', e.data);
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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.js
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self.onmessage = (e) => {
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const { cmd, n } = e.data;
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||||
if (cmd === 'compute') {
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||||
let sum = 0;
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||||
for (let i = 0; i < n; i++) sum += Math.sqrt(i);
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||||
self.postMessage(sum);
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||||
}
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||||
};
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Transferable ArrayBuffer (zero-copy)
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```js
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const buf = new ArrayBuffer(64 * 1024 * 1024); // 64MB
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worker.postMessage({ buf }, [buf]); // ownership transferred — main thread 의 buf 매 detached
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||||
```
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### Comlink 매 RPC ergonomics
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```js
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// worker.js
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import * as Comlink from 'comlink';
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||||
class Engine {
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async heavy(x) { /* ... */ return x * 2; }
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||||
}
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||||
Comlink.expose(new Engine());
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||||
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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||||
// main.js
|
||||
import * as Comlink from 'comlink';
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||||
const Engine = Comlink.wrap(new Worker('./worker.js', { type: 'module' }));
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||||
const engine = await new Engine();
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||||
const result = await engine.heavy(42); // 매 promise-based RPC
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||||
```
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||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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### OffscreenCanvas 매 worker rendering
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||||
```js
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||||
// main.js
|
||||
const canvas = document.querySelector('canvas');
|
||||
const offscreen = canvas.transferControlToOffscreen();
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||||
worker.postMessage({ canvas: offscreen }, [offscreen]);
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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// worker.js
|
||||
self.onmessage = (e) => {
|
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const ctx = e.data.canvas.getContext('webgl2');
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||||
// 매 worker thread 의 render loop — 매 main thread 의 jank 의 X
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||||
function frame() { /* draw */ requestAnimationFrame(frame); }
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||||
frame();
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||||
};
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||||
```
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### SharedArrayBuffer + Atomics
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```js
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||||
const sab = new SharedArrayBuffer(1024);
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||||
const view = new Int32Array(sab);
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||||
worker.postMessage({ sab });
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||||
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// worker — 매 atomic increment
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||||
Atomics.add(view, 0, 1);
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||||
Atomics.notify(view, 0); // wake waiters
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||||
// main — 매 wait
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||||
Atomics.wait(view, 0, 0); // block until value != 0
|
||||
```
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||||
### Worker pool 매 parallel map
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||||
```js
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||||
class Pool {
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||||
constructor(size, url) {
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this.workers = Array.from({ length: size }, () => new Worker(url, { type: 'module' }));
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||||
this.queue = [];
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||||
this.idle = [...this.workers];
|
||||
}
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||||
exec(task) {
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||||
return new Promise((resolve) => {
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||||
const run = (w) => {
|
||||
w.onmessage = (e) => { resolve(e.data); this.idle.push(w); this.flush(); };
|
||||
w.postMessage(task);
|
||||
};
|
||||
this.idle.length ? run(this.idle.pop()) : this.queue.push(run);
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
flush() { while (this.queue.length && this.idle.length) this.queue.shift()(this.idle.pop()); }
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Module worker + dynamic import
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```js
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||||
const w = new Worker(new URL('./w.js', import.meta.url), { type: 'module' });
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||||
// w.js — 매 ESM import 의 가능
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||||
import { decode } from './codec.js';
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||||
self.onmessage = async (e) => self.postMessage(decode(e.data));
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Heavy CPU compute | Dedicated Worker + Transferable |
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| GPU render off-main | OffscreenCanvas worker |
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| Multi-tab shared state | Shared Worker / BroadcastChannel |
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| Offline / cache | Service Worker |
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| High-freq sync | SharedArrayBuffer + Atomics |
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||||
| Ergonomic RPC | Comlink |
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**기본값**: Dedicated Worker + Comlink + Transferable buffers.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[JavaScript]] · [[Browser Concurrency]]
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- 변형: [[Service Worker]] · [[Shared Worker]] · [[Worklet]]
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||||
- 응용: [[OffscreenCanvas]] · [[WebAssembly]] · [[WebGPU]]
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||||
- Adjacent: [[SharedArrayBuffer]] · [[Comlink]] · [[Atomics]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: main-thread blocking >16ms 의 task / GPU rendering off-main / parallel CPU work.
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||||
**언제 X**: trivial computation (<1ms) — 매 postMessage overhead 의 net loss / DOM access 필요 (worker 의 DOM X).
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## ❌ 안티패턴
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- **Sync XHR in main**: 매 worker 의 reason — main thread 의 block 의 X.
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- **Large object clone**: structuredClone 매 deep copy — Transferable 의 사용.
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- **Worker per task**: spawn cost ~5-50ms — pool 의 reuse.
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- **No COOP/COEP**: SharedArrayBuffer 매 cross-origin isolation 필수.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (HTML Living Standard / MDN Web Workers API).
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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 — Worker types, Transferable, OffscreenCanvas, Comlink, SAB patterns |
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Reference in New Issue
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