Swift, inout parametre geçişi konvansiyonları ve isUniquelyReferenced çalışma zamanı fonksiyonunun kombinasyonu sayesinde yerinde değişimi mümkün kılar. Bir mutating yöntemi çağrıldığında, derleyici çağrıyı SIL seviyesinde bir inout parametresi olarak dönüştürerek, çağrı süresince değerin belleğine özel erişim sağlar. Bir sınıf referansı ile paylaşılan yığın yerleşimli saklama alanını değiştirmeden önce, çalışma zamanı referans sayısının tam olarak bir olup olmadığını kontrol eder; eğer doğruysa, doğrudan mutasyona devam eder, aksi takdirde savunmacı bir kopya oluşturur. Exclusivity Yasası, derleme zamanında statik analiz ve dinamik çalışma zamanı enstrümantasyonu ile uygulanarak, kritik kontrol-mutasyon penceresi sırasında başka bir iş parçacığının veya yürütme yolunun değere erişememesi garantisini verir, yarış koşullarını önleyerek değerin anlamını korur ve gereksiz tahsisatlar yapılmasını engeller.
Gerçek zamanlı önizlemeler bekleyen kullanıcılar için, ardışık on veya daha fazla ayarlama yaparken çoklu saniye gecikmeleri veya bellek çökmesi olmadan milyarlarca pikseli değiştirebilen bir yüksek performanslı fotoğraf düzenleme uygulaması geliştirdiğinizi hayal edin. Her filtre uygulaması—bulanıklaştırma, keskinleştirme veya renk düzeltme—milyonlarca pikseli değiştirmeyi gerektirir.
Bir potansiyel çözüm, ImageBuffer'ı paylaşılan değiştirilebilir durum aracılığıyla kopya yükünü ortadan kaldırmak için bir class'a dönüştürmekti. Bu yaklaşım, filtre zincirleri sırasında fiziksel bellek çoğaltımını engelledi, ancak arka plan işleme iş parçacıkları aynı zamanda buffera eriştiğinde ciddi iş parçacığı güvenliği tehlikeleri ortaya çıkardı ve değerin anlamını bozarak filtrelerin, geri alma geçmişi yığını üzerinden paylaşılan orijinal görüntü verilerini istemeden değiştirmesine neden oldu.
Diğer bir düşünülen yaklaşım, her filtre işlemi öncesinde tüm piksel tamponunun manuel derin kopyalarını almak oldu, böylece aşamalar arasında tam izolasyon sağlandı. Ancak bu strateji mükemmel değer anlamını ve iş parçacığı güvenliğini korudu, felaket bir performans düşüşüne neden oldu—tek bir yüksek çözünürlüklü görüntüyü on iki filtre aracılığıyla işlemek, yüzlerce megabayt belleğin on iki kez kopyalanmasını gerektiriyordu ve bu da çoklu saniye gecikmelerine ve cihazın fiziksel sınırlarını aşan bellek zirvelerine yol açıyordu.
Seçilen çözüm, Copy-on-Write anlamını uygulayan özel bir Storage sınıfı (bir final Swift sınıfı) ile ImageBuffer struct'ını referans alan bir tasarım gerçekleştirdi. Her mutasyona uğrayan filtre yöntemi önce depolama örneği üzerinde isUniquelyReferenced çağrısını yaptı; ardışık işlem sırasında, ilk mutasyon bir kopya oluşturdu, ardından aynı tampon örneği üzerinde yapılacak sonraki mutasyonlar tahsisat olmadan yerinde gerçekleşti. Bu tasarım, Swift'in değer anlamını koruyarak—verimli struct kopyalama aracılığıyla güvenli geri alma/yeniden yapma işlemleri sağlarken—filtre zincirlerinde gereksiz bellek kopyasını önleyerek etkileşimli performansı sürdürdü.
Sonuç, kullanıcıların yüksek çözünürlüklü görüntüler üzerinde on iki ardışık filtre uygulayabilmesi ve 100 milisaniye altındaki tepki süreleri ve 200MB'ın altında sabit bellek kullanımıyla akıcı bir düzenleme deneyimi sağladı. Önceki çoklu gigabayt bellek zirveleri ve aşırı kopyalama nedeniyle meydana gelen uygulama donmalarına kıyasla büyük bir iyileşme sağladı.
isUniquelyReferenced, sadece bir Swift değişkeninin referansı tutuyormuş gibi göründüğünde bile neden Objective-C nesneleri için false döner?
Objective-C nesneleri, Swift'in referans sayma mekanizmasına görünmeyen "ekstra" referanslar içerebilir; bağlı nesnelerden, NSNotificationCenter kayıtlarından veya KVO gözlemcilerinden gelen kuşatılmamış referanslar gibi. isUniquelyReferenced fonksiyonu, güçlü referans sayısının bir olduğunu ve nesnenin "saf Swift" yerel nesne olup olmadığını kontrol eder; NSObject alt sınıfları için, Objective-C çalışma zamanı nesneyi güncel sayıyı yansıtmadan saklayabilir veya nesne ölümsüz (singleton) olabilir. Bu nedenle, Swift, bu sınırlılığı açıkça ele almak için isUniquelyReferencedNonObjC sağlar, ancak geliştiricilerin genellikle Kopyala Üzerine Yazma arka uç depolarının saf Swift sınıfları olmasını sağladıklarından emin olmaları gerekir, böylece doğru benzersizlik tespiti sağlanır ve gereksiz kopyaların meydana geldiği durumlarda sessiz performans regresyonları önlenir.
Exclusivity Yasası, benzersizlik kontrolü sırasında yarış koşullarını nasıl önler?
Exclusivity Yasası, değiştirilebilir bir değere erişiminin o erişim süresince özel olmasını gerektirir; bu, Swift'in özel erişim kontrolü enstrümantasyonu kullanarak statik derleme zamanı analizi ve dinamik çalışma zamanı izlemesi kombinasyonu ile sağlanır. Bir mutating yöntemi isUniquelyReferenced kontrolünü gerçekleştirirken, çalışma zamanı zaten o bellek konumu için özel erişim kaydı oluşturur; başka bir iş parçacığı bu pencere sırasında değeri okumaya veya yazmaya çalışırsa, özel erişim ihlali hemen tespit edilir—ya derleme zamanında statik ihlaller için ya da dinamik olanlar için çalışma zamanı kapanması ile. Bu, ikinci bir iş parçacığının benzersizlik doğrulaması ve gerçek mutasyon arasında referans sayısını artırabileceği "kontrol-sonra hareket et" yarış koşulunu önler; aksi takdirde iki iş parçacığı, değerin anlamını ihlal ederek paylaşılan bir tamponu aynı anda değiştirebilir, bu da veri bozulmasına veya çökmesine neden olur.
Neden COW arka uç depolama sınıf olarak değil de bir struct olarak uygulanmalıdır ve struct kullanılırsa hangi hata modu meydana gelir?
Copy-on-Write, savunmacı kopyalamanın gerekli olduğu durumları takip etmek için paylaşılan değiştirilebilir durumu gerektirir; yalnızca referans türleri (sınıflar) nesne kimliği ve değer tipi sarıcılarının tüm kopyaları arasında paylaşılan referans sayımını sağlar. Bir geliştirici yanlışlıkla arka uç depolamayı bir struct olarak uygularsa, ana değer tipinin her ataması depolama sarıcısının ayrı bir kopyasını oluşturur; bu, referans sayısı alanının kendisinin paylaşılmak yerine çoğaltıldığı anlamına gelir. Sonuç olarak, isUniquelyReferenced her kopya için bağımsız olarak her zaman doğru döner, bu da uygulamanın yanlışlıkla benzersizlik varsayımında bulunmasına ve paylaşılan tamponlarda yerinde mutasyonlar gerçekleştirmesine neden olur, bu da iki bağımsız değişken aracılığıyla görünür verilerin beklenmedik bir şekilde değiştirilmesi ile sonuçlanan çarpışma hatalarına yol açar.