在现代计算机体系结构中，CPU 的核心数目与内存带宽的增长速度超过了单线程程序的执行速度的增长速度。这意味着，为了充分利用现代硬件的性能，我们需要编写并行计算的程序。ECMAScript 2017 引入了一个新的特性，SharedArrayBuffer，它可以帮助我们更方便地编写并行计算的程序。
SharedArrayBuffer 是什么？
SharedArrayBuffer 是一种特殊的 ArrayBuffer，它可以被多个线程共享。与普通的 ArrayBuffer 不同的是，每个线程都可以访问 SharedArrayBuffer 中的任何位置。这使得多个线程可以同时访问和修改同一个数据结构，从而实现并行计算。
SharedArrayBuffer 的使用方式与 ArrayBuffer 类似。我们可以通过 new SharedArrayBuffer(size) 来创建一个指定大小的 SharedArrayBuffer。与 ArrayBuffer 不同的是，SharedArrayBuffer 不支持 slice 方法，因为 slice 方法会创建一个新的 ArrayBuffer，这与 SharedArrayBuffer 的共享特性相违背。
Atomics 对象
在多线程编程中，由于多个线程同时访问同一个数据结构，可能会发生竞争条件（Race Condition）。竞争条件会导致程序的行为变得不可预测，因此我们需要使用同步机制来避免竞争条件。Atomics 对象就是用来提供同步机制的。
Atomics 对象提供了一些原子操作，这些操作可以保证多个线程之间的同步。这些原子操作包括 add、and、or、xor、compareExchange 等等。这些原子操作都是不可中断的，即使有其他线程的干扰，也不会导致操作失效。
在使用 Atomics 对象时，我们需要将 SharedArrayBuffer 中的数据视为一个整体，而不是多个独立的变量。因此，我们需要使用 TypedArray 来访问 SharedArrayBuffer 中的数据。例如，下面的代码创建了一个包含 10 个元素的 Int32Array，并将其与一个 SharedArrayBuffer 关联起来：
const sab = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * 10); const arr = new Int32Array(sab);
现在我们可以使用 Atomics 对象对 arr 中的数据进行原子操作。例如，下面的代码对 arr[0] 进行加 1 操作：
Atomics.add(arr, 0, 1);
这个操作是原子的，即使有其他线程同时访问 arr[0]，也不会导致操作失效。
示例代码
下面的示例代码演示了如何使用 SharedArrayBuffer 和 Atomics 对象来实现并行计算。这个例子中，我们使用多个线程同时计算一个数组的平均值。
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-----------------在这个示例代码中，我们创建了一个包含 10000 个元素的 Float64Array，并将其与一个 SharedArrayBuffer 关联起来。然后，我们使用多个线程同时计算这个数组的平均值。
每个线程都执行如下的代码：
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--这个代码片段首先接收来自主线程的消息，包含了要计算的数组、计算范围的起始和结束位置。然后，它对指定范围内的数组元素求和，并将结果发送回主线程。
注意，在发送结果时，我们使用了 transferable objects，这可以将结果的 ArrayBuffer 对象转移给主线程，从而避免了拷贝数组的操作，提高了性能。
总结
SharedArrayBuffer 和 Atomics 对象是 ECMAScript 2017 中引入的新特性，它们可以帮助我们更方便地编写并行计算的程序。在使用这些特性时，我们需要注意线程之间的同步问题，并使用 transferable objects 来避免拷贝数组的操作。
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