refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,223 @@
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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: verified
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canonical_id: self
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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: 0.88
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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: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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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
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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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## 매 핵심
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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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### 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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### 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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## 💻 패턴
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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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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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// 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);
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// ... process
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};
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```
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### Pattern 2: Comlink RPC (ergonomic)
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```ts
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// worker.ts
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import * as Comlink from 'comlink';
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const api = {
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async heavyCompute(data: Float32Array): Promise<Float32Array> {
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// ... compute
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return result;
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},
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async streamResults(onChunk: (c: number[]) => void) {
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for (let i = 0; i < 100; i++) {
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onChunk([Math.random()]);
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await new Promise(r => setTimeout(r, 10));
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}
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},
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};
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Comlink.expose(api);
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// main.ts
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import * as Comlink from 'comlink';
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const worker = new Worker(new URL('./worker.ts', import.meta.url), { type: 'module' });
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const api = Comlink.wrap<typeof api>(worker);
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const result = await api.heavyCompute(input);
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```
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### 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);
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const view = new Int32Array(sab);
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worker.postMessage({ sab });
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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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// main 의 signal
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view[1] = 42;
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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
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// main.ts
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const queue: Event[] = [];
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let scheduled = false;
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function forward(event: Event) {
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queue.push(event);
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if (!scheduled) {
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scheduled = true;
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queueMicrotask(() => {
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worker.postMessage({ events: queue.splice(0) });
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||||
scheduled = false;
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});
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}
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}
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window.addEventListener('mousemove', forward); // 매 60fps 의 single batch
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```
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### Pattern 5: OffscreenCanvas (rendering off main thread)
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```ts
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// main.ts
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const canvas = document.querySelector('canvas')!;
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const offscreen = canvas.transferControlToOffscreen();
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worker.postMessage({ canvas: offscreen }, [offscreen]);
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// worker.ts
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self.onmessage = (e) => {
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const canvas = e.data.canvas as OffscreenCanvas;
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const ctx = canvas.getContext('2d')!;
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// 매 main thread 의 block X 의 render
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function frame() {
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ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
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// ... draw
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requestAnimationFrame(frame);
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||||
}
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||||
frame();
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||||
};
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```
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### Pattern 6: MessageChannel (direct port)
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```ts
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||||
const channel = new MessageChannel();
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worker1.postMessage({ port: channel.port1 }, [channel.port1]);
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||||
worker2.postMessage({ port: channel.port2 }, [channel.port2]);
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||||
// 매 worker 끼리 매 main thread 의 bypass 의 직접 통신
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```
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### Pattern 7: Transferable Stream (2026)
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```ts
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// main.ts
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const stream = new ReadableStream({
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start(ctrl) {
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fetch('/large').then(async r => {
|
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const reader = r.body!.getReader();
|
||||
while (true) {
|
||||
const { value, done } = await reader.read();
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||||
if (done) break;
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||||
ctrl.enqueue(value);
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||||
}
|
||||
ctrl.close();
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
worker.postMessage({ stream }, [stream]); // 매 zero-copy
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||||
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// worker.ts
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self.onmessage = async (e) => {
|
||||
for await (const chunk of e.data.stream) {
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||||
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 |
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| 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 Worker (웹 워커)|Web Workers]] · [[웹 프론트엔드 성능 최적화|Frontend Performance Optimization (FE 성능 최적화)]]
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- 변형: [[Service Worker]] · [[SharedWorker]] · [[Worklet]]
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- 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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