Domine as técnicas mais poderosas do JavaScript moderno: Generator Functions, Iterator Helpers, Async Iterators e Streams para processar terabytes de dados sem travar suas aplicações.
Processamento sob demanda de dados massivos, Generator Functions com yield, Iterator Helpers modernos, Async Iterators e Streams avançados para aplicações que lidam com gigabytes sem consumir memória.
Descubra a função mais poderosa do JavaScript. Entenda o asterisco (*), yield e por que não usar arrays.
Controle manual vs for...of. Criando geradores infinitos e processamento controlado linha por linha.
Por que arrays são inimigos da memória. Linha de produção vs piscina de dados. 2GB sem travar.
A evolução dos arrays para generators. Pipeline de transformação sob demanda com lazy evaluation.
Combinando helpers em cascata. Chunk, parallel processing e rate limiting para APIs externas.
Medindo performance real. Comparação com arrays tradicionais. Memory profiling e otimizações.
Processamento assíncrono sob demanda. APIs, bancos de dados e streams de dados em tempo real.
Processamento de arquivos gigantes. CSV line-by-line para JSON-L sem explodir a memória.
Tratamento robusto de erros em pipelines assíncronos. Retry logic e recuperação de falhas.
Pipeline completo de streams. Transform classes customizadas e processamento industrial de dados.
Worker threads, cluster mode e processamento paralelo. Escalando para múltiplos CPUs e máquinas.
Métricas de performance, memory leaks detection e monitoring de pipelines em ambiente de produção.
yield, Symbol.iterator, lazy evaluation
map, filter, take, pipeline patterns
for await...of, async generators
Transform, pipeline, backpressure
Generator Functions são funções especiais em JavaScript marcadas com asterisco (*) que podem pausar e retomar sua execução usando yield. Elas permitem processamento sob demanda, ideal para lidar com grandes volumes de dados sem sobrecarregar a memória.
Arrays carregam todos os dados na memória de uma vez, enquanto Generators processam dados sob demanda. Para processar 1 milhão de registros, um array usa ~200MB de RAM, enquanto um generator usa apenas ~1KB, permitindo processamento eficiente de big data.
Sim, Generators oferecem até 60x melhor performance e 10.000x menos uso de memória comparado a arrays tradicionais. Eles implementam lazy evaluation, processando apenas os dados necessários quando solicitados.
Use Async Generators para: streaming de APIs com rate limiting, processamento de arquivos gigantes linha por linha, cursors de banco de dados para milhões de registros, WebSocket real-time data, e qualquer cenário que envolva processamento assíncrono sob demanda.