JavaScript通过Web Workers实现多线程并发，配合SharedArrayBuffer与Atomics支持共享内存和原子操作，可在浏览器和Node.js中进行高效并行计算，但需满足跨源隔离等安全策略。
JavaScript本身是单线程语言，运行在主线程上，所有任务按顺序执行。但在现代浏览器和Node.js环境中，可以通过Web Workers和SharedArrayBuffer实现类似“多线程”和“共享内存”的功能。
Web Workers：实现多线程并发
Web Workers允许JavaScript在后台线程中运行脚本，避免阻塞用户界面。虽然不能直接访问DOM或全局变量，但可通过消息传递与主线程通信。
创建一个Worker非常简单：
// main.jsconst worker = new Worker('worker.js');
worker.postMessage('Hello Worker');
worker.onmessage = function(e) {
console.log('收到返回:', e.data);
};
// worker.js
self.onmessage = function(e) {
console.log('收到消息:', e.data);
self.postMessage('Hello Main Thread');
};
这种方式实现了并行计算，比如处理大量数据、图像运算或复杂算法时不会卡住页面。
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SharedArrayBuffer：实现线程间共享内存
为了实现多个线程之间的高效数据共享，JavaScript提供了SharedArrayBuffer。它允许多个Worker和主线程共享同一块内存区域，避免频繁复制数据。
使用示例：
// 创建共享内存（8字节，存放两个32位整数）const sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(8);
const int32Array = new Int32Array(sharedBuffer);
// 主线程初始化数据
int32Array[0] = 10;
int32Array[1] = 20;
const worker = new Worker('calc-worker.js');
worker.postMessage(int32Array); // 传递视图，底层共享内存 // calc-worker.js
self.onmessage = function(e) {
const array = e.data; // 共享的Int32Array
array[0] += array[1];
self.postMessage('计算完成');
};
执行后，主线程中的int32Array[0]也会被Worker修改，因为它们操作的是同一块内存。
本文档主要讲述的是OpenMP多线程编程指南；OpenMP是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出的，并已被广泛接受的，用于共享内存并行系统的多线程程序设计的一套指导性注释(Compiler Directive)。OpenMP是一种面向共享内存以及分布式共享内存的多处理器多线程并行编程语言，能被用于显示指导多线程、共享内存并行的应用程序编程接口。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
原子操作与同步控制
由于多个线程同时访问共享内存可能引发竞态条件，JavaScript提供Atomics对象来确保操作的原子性。
常见用法包括：
-
Atomics.load(array, index)：安全读取值 -
Atomics.store(array, index, value)：安全写入值 -
Atomics.add(array, index, value)：原子加法 -
Atomics.wait() / Atomics.wake()：用于线程等待/唤醒机制
例如：
Atomics.add(int32Array, 0, 1); // 原子地将第0项加1这能有效防止数据错乱，适合实现锁、信号量等同步机制。
注意事项与限制
出于安全考虑（如Spectre攻击），使用SharedArrayBuffer需要满足严格的上下文要求：
- 页面必须启用跨源隔离（Cross-Origin Isolation）
- 需设置HTTP头：
Cross-Origin-Opener-Policy: same-originCross-Origin-Embedder-Policy: require-corp - 不支持所有浏览器，尤其旧版本或移动端
在Node.js中，从v12.17.0开始支持SharedArrayBuffer，但需注意环境配置。
基本上就这些。JavaScript虽非传统多线程语言，但通过Web Workers + SharedArrayBuffer + Atomics，已具备基础的并发与共享内存能力，适用于高性能计算场景。不复杂但容易忽略的是安全策略和跨域配置。
