2023-03-31

マルチプロセッシングとマルチスレッディング

はじめに

今日の増加する計算要求に対処するために、並列性の力を活用してコンピュータプログラムの効率とパフォーマンスを最大化することが不可欠です。同時に複数のタスクを実行する並行性は、この目標を達成する上で重要な役割を果たしています。ソフトウェアで並行性を実現する主要な方法は2つあります。マルチプロセッシングとマルチスレッディングです。これらのアプローチの基本的な概念と実用的な応用を理解することは、ソフトウェア開発者やコンピュータ科学者にとって重要です。

Multi processing and multi threading
Multithreading vs. Multiprocessing in Python

マルチプロセッシング

マルチプロセッシングは、各々が独自のメモリ空間とオペレーティングシステム環境で実行される別々のプロセスで並行タスクを実行することを含みます。この分離は、エラーやクラッシュの場合に、1つのプロセスが別のプロセスに影響を与えないようにするための隔離を提供します。さらに、マルチプロセッシングは、各プロセスが別々のコアで実行されるようにスケジュールすることで、マルチコアプロセッサの利用を向上させます。ただし、マルチプロセッシングはリソースが集中しやすく、プロセス間の複雑な同期および通信メカニズムが必要になります。

プロセス対スレッド

プロセスは、独自のメモリ空間、ファイルハンドル、およびその他のリソースを持つ独立したプログラム実行ユニットです。一方、スレッドは、プロセス内の軽量な実行ユニットであり、同じメモリ空間およびリソースを共有します。マルチプロセッシングでは、別々のプロセスで並行タスクを実行し、マルチスレッディングでは、同じプロセス内で複数のスレッドを使用します。

プロセスの作成と管理

プロセスの作成と管理は、通常、スレッドの管理よりもリソースが集中しやすいです。オペレーティングシステムは、プロセスの作成、管理、および終了のメカニズムを提供します。各プロセスには一意のプロセス識別子（PID）があり、fork()やspawn()のようなシステムコールを使用して子プロセスを生成することができます。

プロセス間通信（IPC）

プロセスは独立したメモリ空間で実行されるため、互いのデータに直接アクセスすることはできません。データの共有や通信を行うために、プロセスはパイプ、メッセージキュー、共有メモリ、ソケットなどのIPCメカニズムを使用します。

プロセスの同期メカニズム

プロセスは、並行タスクの適切な実行を保証するために、アクションを同期する必要がある場合があります。プロセスに対する一般的な同期プリミティブには、セマフォ、ミューテックス、および条件変数が含まれます。これらのメカニズムは、共有リソースへのアクセスを調整し、競合状態を防ぐのに役立ちます。

マルチスレッディング

マルチスレッディングは、同じプロセス内で複数のスレッドを使用して並行タスクを実行することを含みます。スレッドは親プロセスと同じメモリ空間を共有するため、それらの間の通信とデータ共有がより効率的です。ただし、この共有メモリモデルは、競合状態やその他の同期問題のリスクを高めます。マルチスレッディングは、一般的にマルチプロセッシングと比較してリソースが集中しにくいですが、パフォーマンスのボトルネックや潜在的なデッドロックを回避するために、共有リソースの管理に注意が必要です。

スレッドの作成と管理

スレッドは、プロセス内の軽量な実行ユニットであり、親プロセスと同じメモリ空間およびリソースを共有します。スレッドの作成と管理は、一般的にプロセスの管理よりもリソースが集中しにくいです。オペレーティングシステムやプログラミング言語は、スレッドの作成、管理、および終了のメカニズムを提供します。例えば、C言語のpthread_create()関数やJavaのThreadクラスなどです。

スレッド同期メカニズム

プロセス内のスレッドはメモリを共有するため、適切に管理されない場合に競合状態やその他の同期問題が発生する可能性があります。スレッドに対する一般的な同期プリミティブには、ミューテックス、セマフォ、条件変数、およびバリアが含まれます。これらのメカニズムは、共有リソースへのアクセスを調整し、正しい実行順序を確保するのに役立ちます。

スレッドプールとエグゼキュータ

スレッドを手動で管理することは複雑でエラーが発生しやすいです。スレッドプールとエグゼキュータは、並行性を管理するためのより高いレベルの抽象を提供します。スレッドプールは、同時にタスクを実行できる事前に作成されたスレッドの集まりです。エグゼキュータは、スレッドプールにタスクを送信し、その実行を管理するメカニズムを提供します。例えば、JavaのThreadPoolExecutorクラスやPythonのconcurrent.futuresモジュールなどです。

並行データ構造

複数のスレッドが共有データ構造にアクセスする場合、共有リソースの管理に注意が必要です。並行データ構造は、明示的な同期なしで複数のスレッドによって安全にアクセスされるように設計されています。例として、JavaのConcurrentHashMapやPythonのconcurrent.futures.ThreadPoolExecutorが挙げられます。これらのデータ構造は、スレッドセーフな操作を保証するために、内部同期メカニズムを使用します。

マルチプロセッシングとマルチスレッディングの比較

このセクションでは、マルチプロセッシングとマルチスレッディングの主な違いについて検討します。パフォーマンス、スケーラビリティ、リソース管理、および複雑さに焦点を当てます。

パフォーマンス

マルチプロセッシングは、各プロセスが別々のコアで実行されるようにスケジュールされるため、CPUバウンドタスクでより優れたパフォーマンスを提供することがよくあります。ただし、マルチスレッディングは、プロセス内のスレッドがリソースを効果的に共有し、互いに通信することができるため、I/Oバウンドタスクでより効率的です。

スケーラビリティ

マルチプロセッシングは、プロセスがこれらのリソースに分散されるため、複数のコアやプロセッサを持つシステムでよりスケーラブルです。一方、マルチスレッディングは、スレッドが親プロセスとメモリを共有するため、メモリ使用量の観点からよりスケーラブルです。

リソース管理

マルチプロセッシングは、別々のプロセスを作成および管理するオーバーヘッドが原因で、メモリやファイルディスクリプタなどのシステムリソースをより多く消費する傾向があります。ただし、マルチスレッディングでは、共有リソースの管理に注意が必要であり、リソースの競合や潜在的な同期問題がパフォーマンスを低下させる可能性があります。

複雑さ

マルチプロセッシングを実装することは、プロセス間通信や同期といった点でマルチスレッディングよりも複雑です。ただし、マルチスレッディングは、共有リソースの管理や競合状態、デッドロック、およびその他の同期問題を回避するという独自の課題があります。

並行性に対応した人気のプログラミング言語とライブラリ

異なるプログラミング言語やライブラリは、マルチプロセッシングおよびマルチスレッディングに対してさまざまなレベルのサポートを提供しています。このセクションでは、Python、Java、C++、Goなどの人気のある言語で利用可能な並行性機能について簡単に説明します。

Python
Pythonは、マルチプロセッシングのためのmultiprocessingモジュールと、マルチスレッディングのためのthreadingモジュールを提供しています。さらに、concurrent.futuresモジュールは、呼び出し可能オブジェクトを非同期に実行するための高レベルインターフェースを提供します。
Java
Javaは、java.lang.Threadクラスおよびjava.util.concurrentパッケージを通じて、マルチスレッディングの組み込みサポートを提供しています。このパッケージには、スレッドプール、同期器、並行データ構造など、さまざまな並行性ユーティリティが含まれています。
C++
C++11は、マルチスレッディングをサポートする<thread>ヘッダーを導入しました。また、C++標準ライブラリには、<mutex>、<condition_variable>、および<future>ヘッダーに、さまざまな同期プリミティブおよび並行データ構造が含まれています。
Go
Goは、軽量なゴルーチンとそれらの間の通信用チャネルを特長として、並行性を意識した設計がなされています。syncパッケージは同期プリミティブを提供し、contextパッケージは並行操作でのキャンセルやタイムアウトを可能にします。

マルチプロセッシングとマルチスレッディングの実用例

並行性は、さまざまな分野でパフォーマンスと応答性を向上させるために使用されています。このセクションでは、マルチプロセッシングとマルチスレッディングが一般的に使用されるいくつかの実用的な応用例を紹介します。