آپ worker threads کو کب اور کیسے استعمال کرتے ہیں؟

Question

Accepted Answer

**Worker threads** Node کو **الگ الگ threads** پر JavaScript کو حقیقی parallelism کے ساتھ چلانے کی اجازت دیتے ہیں — Node کی سب سے بڑی حد کو حل کرتے ہیں: CPU-intensive کام single main thread کو (اور اس طرح تمام requests کو) روکتا ہے۔ بھاری حسابات کے لیے انہیں استعمال کریں، I/O کے لیے نہیں (جو event loop پہلے سے ہی موثر طریقے سے سنبھالتا ہے)۔

## مسئلہ جو وہ حل کرتے ہیں

```js
// ❌ this CPU-heavy work BLOCKS the event loop → all requests freeze for its duration
app.get("/hash", (req, res) => {
  const result = expensiveComputation(); // e.g. heavy crypto, image processing
  res.json(result); // meanwhile, no other request can be handled
});
```

Node آپ کے JS کو ایک thread پر چلاتا ہے۔ ایک لمبی synchronous گنتی **سب کچھ** روک دیتی ہے — event loop اس کے ختم ہونے تک دوسری requests کو process نہیں کر سکتا۔ Worker threads اس کام کو main thread سے ہٹا دیتے ہیں۔

## ایک worker thread استعمال کرنا

```js
// main.js
import { Worker } from "worker_threads";

// the main thread stays free to handle other requests while this runs
const result = await runHeavyTask({ numbers: [...] });
```

```js
// worker.js — runs in parallel, on its own thread
import { workerData, parentPort } from "worker_threads";

const result = expensiveComputation(workerData); // doesn't block the main thread
parentPort.postMessage(result);                    // send the result back
```

Worker آزادانہ طور پر چلتا ہے؛ main thread requests کو serve کرتا رہتا ہے اور مکمل ہونے پر ایک پیغام کے ذریعے نتیجہ حاصل کرتا ہے۔

## کب استعمال کریں (اور کب نہ کریں)

```text
✓ USE for CPU-bound work: image/video processing, encryption, compression,
  big data parsing, complex calculations, ML inference
✗ DON'T use for I/O (DB, files, HTTP) — the async event loop already handles
  that efficiently; a worker would add overhead for no benefit
```

قاعدہ: **CPU-bound کے لیے workers، I/O-bound کے لیے event loop۔**

## Worker threads vs child_process vs cluster

```text
worker_threads → share memory (efficient data passing), in-process threads — CPU work
child_process  → separate OS processes, run other programs — heavier isolation
cluster        → fork the whole server across CPUs — scale request handling
```

## یہ کیوں اہم ہے

Worker threads Node کی بنیادی کمزوری کو حل کرتے ہیں — CPU-bound tasks single-threaded event loop کو روکتے ہیں اور تمام بیک وقت requests کو منجمد کر دیتے ہیں۔

بھاری حسابات کو worker کو منتقل کرنے کی معلومات (main thread کو responsive رکھنے کے لیے)، اور خاص طور پر **کب** انہیں استعمال کریں (صرف CPU-bound، I/O کے لیے کبھی نہیں)، یہ ہے جو ایک Node service کو موقتی heavy processing کو سنبھالنے کی اجازت دیتا ہے بغیر اس concurrency کو قربان کیے جو Node کو قیمتی بناتی ہے۔

پروڈکشن میں workers کو pooling کے لیے، Piscina جیسی libraries ایک thread pool کو موثر طریقے سے منظم کرتی ہیں۔