Trong thế giới lập trình, các nhà phát triển thường tìm ra những cách sáng tạo để tối ưu hóa mã và triển khai các thủ thuật thông minh. Một kỹ thuật như vậy gần đây đã thu hút sự chú ý của cộng đồng lập trình là NaN-boxing - một phương pháp tận dụng bản chất đặc biệt của giá trị Not-a-Number (NaN) trong JavaScript để lưu trữ dữ liệu bổ sung.
NaN-Boxing là gì?
NaN-boxing là một kỹ thuật tận dụng cách biểu diễn số dấu phẩy động trong bộ nhớ theo tiêu chuẩn IEEE 754. Trong JavaScript, tất cả các số đều là giá trị dấu phẩy động 64-bit, bao gồm một bit dấu, một phần mũ và một phần mantissa (phần phân số). Khi các phép toán toán học thất bại (như chia không cho không), chúng tạo ra các giá trị NaN đặc biệt. Phần thú vị là mặc dù NaN chỉ ra các phép toán không hợp lệ, chúng có thể chứa nhiều mẫu bit khác nhau trong phần mantissa, mở ra cánh cửa cho việc giấu dữ liệu một cách sáng tạo.
Kỹ thuật này thường được gọi là NaN-boxing và thường được sử dụng để triển khai các ngôn ngữ động.
Kỹ thuật này hoạt động vì đặc tả IEEE 754 cho phép nhiều cách biểu diễn NaN. Miễn là tất cả các bit mũ được đặt thành 1 và ít nhất một bit trong phần phân số khác 0, giá trị đó được coi là NaN. Điều này để lại nhiều bit có sẵn để mã hóa thông tin khác trong khi vẫn duy trì trạng thái NaN.
Cấu trúc Số Thực Dấu Phẩy Động IEEE 754
- Bit dấu: 1 bit
- Số mũ (Exponent): 11 bit
- Phần định trị/Phân số (Mantissa/Fraction): 52 bit
Đặc điểm của NaN
- Trường số mũ: Tất cả các bit được thiết lập thành 1
- Trường phân số: Ít nhất một bit phải khác 0
- Kết quả: Khoảng 52 bit có sẵn để lưu trữ dữ liệu trong khi vẫn duy trì trạng thái NaN
Khả năng tương thích với trình duyệt
- Firefox: Chuẩn hóa các NaN được trích xuất từ ArrayBuffers
- Các trình duyệt khác: Có thể cho phép các mẫu bit NaN tùy chỉnh
Kỹ thuật tương tự
- Sử dụng các bit cao trong số nguyên 64-bit cho dữ liệu phụ trợ trong thuật toán không khóa (lockfree)
- Số nguyên 63-bit của OCaml (1 bit dành riêng cho thu gom rác)
Thách thức về Tương thích Trình duyệt
Không phải tất cả các động cơ JavaScript đều xử lý NaN theo cùng một cách, điều này tạo ra những thách thức tương thích thú vị. Firefox, chẳng hạn, chuẩn hóa các giá trị NaN khi chúng được trích xuất từ ArrayBuffers. Điều này có thể là do động cơ JavaScript SpiderMonkey của Firefox sử dụng NaN-boxing nội bộ và không có cách nào để biểu diễn các số dấu phẩy động NaN không chuẩn. Giới hạn này có nghĩa là các kỹ thuật dựa vào các giá trị NaN tùy chỉnh có thể không hoạt động nhất quán trên tất cả các trình duyệt.
Ứng dụng Thực tế
NaN-boxing không chỉ là một điều thú vị—nó có những ứng dụng thực tế trong việc triển khai ngôn ngữ. Một số ngôn ngữ lập trình động sử dụng kỹ thuật này để biểu diễn giá trị một cách hiệu quả. Bằng cách sử dụng các bit mà nếu không sẽ bị lãng phí trong giá trị NaN, các ngôn ngữ có thể mã hóa thông tin kiểu và các giá trị nhỏ trực tiếp trong cái mà dường như là một số, tránh việc phân bổ bộ nhớ bổ sung.
Một số nhà phát triển đã tìm ra những ứng dụng sáng tạo cho kỹ thuật này, bao gồm nén dữ liệu, steganography (ẩn thông tin trong dữ liệu khác), và tối ưu hóa sử dụng bộ nhớ trong các ứng dụng quan trọng về hiệu suất. Dự án stuffed-naan được đề cập trong bài viết thể hiện khái niệm này một cách hài hước, mặc dù với những tuyên bố nửa đùa nửa thật về tỷ lệ nén và lợi ích bảo mật.
Nền tảng Kỹ thuật
Về cơ bản, NaN-boxing tận dụng cấu trúc của số dấu phẩy động IEEE 754. Khi trường mũ chứa tất cả số 1 và trường phân số có ít nhất một bit được đặt, số đó được hiểu là NaN bất kể mẫu bit cụ thể trong phần phân số. Điều này cho phép các nhà phát triển có khoảng 52 bit không gian để lưu trữ dữ liệu tùy ý trong khi vẫn duy trì phân loại NaN.
Kỹ thuật này tương tự như các thủ thuật thao tác bit khác được sử dụng trong lập trình hệ thống, chẳng hạn như sử dụng các bit cao nhất của số nguyên 64-bit để lưu trữ dữ liệu phụ trợ trong các thuật toán không khóa. OCaml, ví dụ, sử dụng số nguyên 63-bit theo mặc định, dành bit cuối cùng để hỗ trợ thu gom rác.
Mặc dù NaN-boxing có vẻ như một thủ thuật khó hiểu, nó đại diện cho loại tư duy sáng tạo thúc đẩy điện toán tiến lên. Bằng cách hiểu những phức tạp của cách dữ liệu được biểu diễn ở cấp độ thấp nhất, các nhà phát triển có thể tìm ra những cách bất ngờ để tối ưu hóa hiệu suất và triển khai các giải pháp thanh lịch cho các vấn đề phức tạp.
Tham khảo: Stuffed-Na(a)N: stuff your NaN s