JavaScriptにおける並行コレクションの同期：スレッドセーフなデータ構造の協調動作

Web Workersやその他の並行パラダイムの導入により、JavaScriptがシングルスレッド実行を超えて進化するにつれて、共有データ構造の管理はますます複雑になっています。並行環境でデータの整合性を確保し、競合状態を防ぐためには、堅牢な同期メカニズムとスレッドセーフなデータ構造が必要です。この記事では、JavaScriptにおける並行コレクション同期の複雑さを掘り下げ、信頼性とパフォーマンスの高いマルチスレッドアプリケーションを構築するための様々な技術と考慮事項を探求します。

JavaScriptにおける並行処理の課題を理解する

従来、JavaScriptは主にWebブラウザ内のシングルスレッドで実行されていました。これにより、一度に1つのコードしかデータにアクセスして変更できなかったため、データ管理は単純でした。しかし、計算量の多いWebアプリケーションの台頭やバックグラウンド処理の必要性から、Web Workersが導入され、JavaScriptでの真の並行処理が可能になりました。

複数のスレッド（Web Workers）が共有データに同時にアクセスして変更する場合、いくつかの課題が生じます：

• 競合状態 (Race Conditions): 計算の結果が複数のスレッドの予測不可能な実行順序に依存する場合に発生します。これにより、予期しない一貫性のないデータ状態が生じる可能性があります。
• データ破損 (Data Corruption): 適切な同期なしに同じデータに対して同時に変更が行われると、データが破損したり、一貫性がなくなったりする可能性があります。
• デッドロック (Deadlocks): 2つ以上のスレッドが互いにリソースを解放するのを待ち、無期限にブロックされたときに発生します。
• 飢餓状態 (Starvation): あるスレッドが共有リソースへのアクセスを繰り返し拒否され、処理を進めることができなくなる場合に発生します。

中心的な概念：AtomicsとSharedArrayBuffer

JavaScriptは、並行プログラミングのための2つの基本的な構成要素を提供します：

• SharedArrayBuffer: 複数のWeb Workerが同じメモリ領域にアクセスして変更できるようにするデータ構造です。これはスレッド間で効率的にデータを共有するために不可欠です。
• Atomics: 共有メモリ上の場所に対して読み取り、書き込み、更新操作をアトミックに実行する方法を提供する一連のアトミック操作です。アトミック操作は、操作が単一の不可分な単位として実行されることを保証し、競合状態を防ぎ、データの整合性を確保します。

例：Atomicsを使用した共有カウンターのインクリメント

複数のWeb Workerが共有カウンターをインクリメントする必要があるシナリオを考えてみましょう。アトミック操作がない場合、以下のコードは競合状態を引き起こす可能性があります：

// カウンターを含むSharedArrayBuffer
const sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
const counter = new Int32Array(sharedBuffer);

// ワーカーコード（複数のワーカーによって実行）
counter[0]++; // 非アトミックな操作 - 競合状態が発生しやすい

Atomics.add()を使用すると、インクリメント操作がアトミックであることが保証されます：

// カウンターを含むSharedArrayBuffer
const sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
const counter = new Int32Array(sharedBuffer);

// ワーカーコード（複数のワーカーによって実行）
Atomics.add(counter, 0, 1); // アトミックなインクリメント

並行コレクションのための同期技術

JavaScriptで共有コレクション（配列、オブジェクト、マップなど）への同時アクセスを管理するために、いくつかの同期技術を利用できます：

1. ミューテックス（相互排他ロック）

ミューテックスは、一度に1つのスレッドのみが共有リソースにアクセスできるようにする同期プリミティブです。スレッドがミューテックスを取得すると、保護されたリソースへの排他的アクセス権を得ます。同じミューテックスを取得しようとする他のスレッドは、所有しているスレッドがそれを解放するまでブロックされます。

Atomicsを使用した実装：

class Mutex {
 constructor() {
 this.lock = new Int32Array(new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT));
 }

 acquire() {
 while (Atomics.compareExchange(this.lock, 0, 0, 1) !== 0) {
 // スピンウェイト（過剰なCPU使用を避けるために必要に応じてスレッドを譲る）
 Atomics.wait(this.lock, 0, 1, 10); // タイムアウト付きで待機
 }
 }

 release() {
 Atomics.store(this.lock, 0, 0);
 Atomics.notify(this.lock, 0, 1); // 待機中のスレッドを1つ起こす
 }
}

// 使用例：
const mutex = new Mutex();
const sharedArray = new Int32Array(new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * 10));

// ワーカー 1
mutex.acquire();
// クリティカルセクション：sharedArrayへのアクセスと変更
sharedArray[0] = 10;
mutex.release();

// ワーカー 2
mutex.acquire();
// クリティカルセクション：sharedArrayへのアクセスと変更
sharedArray[1] = 20;
mutex.release();

説明： Atomics.compareExchangeは、ロックが現在0の場合にアトミックに1に設定しようとします。失敗した場合（別のスレッドがすでにロックを保持している場合）、スレッドはロックが解放されるのを待ってスピンします。Atomics.waitは、Atomics.notifyがスレッドを起動するまで効率的にスレッドをブロックします。

2. セマフォ

セマフォはミューテックスを一般化したもので、限られた数のスレッドが共有リソースに同時にアクセスできるようにします。セマフォは、利用可能な許可の数を表すカウンターを維持します。スレッドはカウンターをデクリメントして許可を取得し、カウンターをインクリメントして許可を解放します。カウンターがゼロになると、許可を取得しようとするスレッドは、許可が利用可能になるまでブロックされます。

class Semaphore {
 constructor(permits) {
 this.permits = new Int32Array(new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT));
 Atomics.store(this.permits, 0, permits);
 }

 acquire() {
 while (true) {
 const currentPermits = Atomics.load(this.permits, 0);
 if (currentPermits > 0) {
 if (Atomics.compareExchange(this.permits, 0, currentPermits, currentPermits - 1) === currentPermits) {
 return;
 }
 } else {
 Atomics.wait(this.permits, 0, 0, 10);
 }
 }
 }

 release() {
 Atomics.add(this.permits, 0, 1);
 Atomics.notify(this.permits, 0, 1);
 }
}

// 使用例：
const semaphore = new Semaphore(3); // 3つの並行スレッドを許可
const sharedResource = [];

// ワーカー 1
semaphore.acquire();
// sharedResourceへのアクセスと変更
sharedResource.push("Worker 1");
semaphore.release();

// ワーカー 2
semaphore.acquire();
// sharedResourceへのアクセスと変更
sharedResource.push("Worker 2");
semaphore.release();

3. リード・ライト・ロック

リード・ライト・ロックは、複数のスレッドが共有リソースを同時に読み取ることを許可しますが、一度に1つのスレッドのみがリソースに書き込むことを許可します。これにより、読み取りが書き込みよりもはるかに頻繁な場合にパフォーマンスが向上します。

実装： Atomicsを使用してリード・ライト・ロックを実装するのは、単純なミューテックスやセマフォよりも複雑です。通常、読み取りスレッド用と書き込みスレッド用に別々のカウンターを維持し、アトミック操作を使用してアクセス制御を管理する必要があります。

簡略化された概念的な例（完全な実装ではありません）：

class ReadWriteLock {
 constructor() {
 this.readers = new Int32Array(new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT));
 this.writer = new Int32Array(new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT));
 }

 readLock() {
 // 読み取りロックの取得（簡潔さのため実装は省略）
 // 書き込みスレッドとの排他的アクセスを保証する必要がある
 }

 readUnlock() {
 // 読み取りロックの解放（簡潔さのため実装は省略）
 }

 writeLock() {
 // 書き込みロックの取得（簡潔さのため実装は省略）
 // すべての読み取りスレッドおよび他の書き込みスレッドとの排他的アクセスを保証する必要がある
 }

 writeUnlock() {
 // 書き込みロックの解放（簡潔さのため実装は省略）
 }
}

注意：ReadWriteLockの完全な実装には、アトミック操作と潜在的な待機/通知メカニズムを使用して、読み取りおよび書き込みカウンターを慎重に処理する必要があります。threads.jsのようなライブラリは、より堅牢で効率的な実装を提供する場合があります。

4. 並行データ構造

汎用的な同期プリミティブだけに頼るのではなく、スレッドセーフに設計された特殊な並行データ構造の使用を検討してください。これらのデータ構造は、多くの場合、データの整合性を確保し、並行環境でのパフォーマンスを最適化するために、内部的な同期メカニズムを組み込んでいます。ただし、JavaScriptにはネイティブで組み込みの並行データ構造は限られています。

ライブラリ：特にワーカー間でデータを渡す場合、immutable.jsやimmerなどのライブラリを使用して、データの操作をより予測可能にし、直接のミューテーションを避けることを検討してください。これらは厳密には*並行*データ構造ではありませんが、共有状態を直接変更する代わりにコピーを作成することで、競合状態を防ぐのに役立ちます。

例：Immutable.js

import { Map } from 'immutable';

// 共有データ
let sharedMap = Map({
  count: 0,
  data: 'Initial value'
});

// ワーカー 1
const updatedMap1 = sharedMap.set('count', sharedMap.get('count') + 1);

// ワーカー 2
const updatedMap2 = sharedMap.set('data', 'Updated value');

//sharedMapは変更されず安全なままです。結果にアクセスするには、各ワーカーが更新されたMapインスタンスを送り返し、必要に応じてメインスレッドでこれらをマージする必要があります。

並行コレクション同期のベストプラクティス

並行JavaScriptアプリケーションの信頼性とパフォーマンスを確保するために、以下のベストプラクティスに従ってください：

• 共有状態を最小限にする：アプリケーションの共有状態が少ないほど、同期の必要性も少なくなります。ワーカー間で共有するデータを最小限に抑えるようにアプリケーションを設計してください。可能な限り共有メモリに頼るのではなく、メッセージパッシングを使用してデータを通信します。
• アトミック操作を使用する：共有メモリを扱う際は、常にアトミック操作を使用してデータの整合性を確保してください。
• 適切な同期プリミティブを選択する：アプリケーションの特定のニーズに基づいて、適切な同期プリミティブを選択してください。ミューテックスは共有リソースへの排他的アクセスを保護するのに適しており、セマフォは限られた数のリソースへの同時アクセスを制御するのに適しています。リード・ライト・ロックは、読み取りが書き込みよりもはるかに頻繁な場合にパフォーマンスを向上させることができます。
• デッドロックを回避する：デッドロックを回避するために、同期ロジックを慎重に設計してください。スレッドが一貫した順序でロックを取得および解放するようにしてください。スレッドが無期限にブロックされるのを防ぐためにタイムアウトを使用します。
• パフォーマンスへの影響を考慮する：同期はオーバーヘッドを発生させる可能性があります。クリティカルセクションで費やす時間を最小限に抑え、不必要な同期を避けてください。アプリケーションをプロファイリングして、パフォーマンスのボトルネックを特定します。
• 徹底的にテストする：競合状態やその他の並行処理関連の問題を特定して修正するために、並行コードを徹底的にテストしてください。スレッドサニタイザーなどのツールを使用して、潜在的な並行処理の問題を検出します。
• 同期戦略を文書化する：他の開発者がコードを理解し、維持しやすくするために、同期戦略を明確に文書化してください。
• スピンロックを避ける：スレッドがループ内でロック変数を繰り返しチェックするスピンロックは、多くのCPUリソースを消費する可能性があります。リソースが利用可能になるまでスレッドを効率的にブロックするためにAtomics.waitを使用してください。

実践的な例とユースケース

1. 画像処理：パフォーマンスを向上させるために、複数のWeb Workerに画像処理タスクを分散します。各ワーカーは画像の一部を処理し、結果はメインスレッドで結合できます。SharedArrayBufferを使用して、ワーカー間で画像データを効率的に共有できます。

2. データ分析：Web Workerを使用して、複雑なデータ分析を並行して実行します。各ワーカーはデータの一部を分析し、結果はメインスレッドで集計できます。結果が正しく結合されるように、同期メカニズムを使用します。

3. ゲーム開発：計算量の多いゲームロジックをWeb Workerにオフロードして、フレームレートを向上させます。プレイヤーの位置やオブジェクトのプロパティなど、共有ゲーム状態へのアクセスを管理するために同期を使用します。

4. 科学シミュレーション：Web Workerを使用して、科学シミュレーションを並行して実行します。各ワーカーはシステムの一部をシミュレートし、結果を結合して完全なシミュレーションを作成できます。結果が正確に結合されるように、同期を使用します。

SharedArrayBufferの代替案

SharedArrayBufferとAtomicsは並行プログラミングのための強力なツールを提供しますが、複雑さと潜在的なセキュリティリスクももたらします。共有メモリによる並行処理の代替案には、以下のようなものがあります：

• メッセージパッシング：Web Workerは、メッセージパッシングを使用してメインスレッドや他のワーカーと通信できます。このアプローチは共有メモリと同期の必要性を回避しますが、大量のデータ転送には効率が劣る場合があります。
• Service Workers：Service Workerは、バックグラウンドタスクの実行やデータのキャッシュに使用できます。主に並行処理のために設計されたわけではありませんが、メインスレッドから作業をオフロードするために使用できます。
• OffscreenCanvas：Web Workerでのレンダリング操作を可能にし、複雑なグラフィックスアプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。
• WebAssembly (WASM)：WASMは、他の言語（例：C++、Rust）で書かれたコードをブラウザで実行できるようにします。WASMコードは並行処理と共有メモリをサポートしてコンパイルでき、並行アプリケーションを実装する別の方法を提供します。
• アクターモデルの実装：並行処理のためのアクターモデルを提供するJavaScriptライブラリを探求してください。アクターモデルは、状態と振る舞いをメッセージパッシングで通信するアクター内にカプセル化することで、並行プログラミングを簡素化します。

セキュリティに関する考慮事項

SharedArrayBufferとAtomicsは、SpectreやMeltdownなどの潜在的なセキュリティ脆弱性を引き起こします。これらの脆弱性は、投機的実行を悪用して共有メモリからデータを漏洩させます。これらのリスクを軽減するために、ブラウザとオペレーティングシステムが最新のセキュリティパッチで更新されていることを確認してください。クロスサイト攻撃からアプリケーションを保護するために、クロスオリジン分離の使用を検討してください。クロスオリジン分離には、`Cross-Origin-Opener-Policy`および`Cross-Origin-Embedder-Policy` HTTPヘッダーの設定が必要です。

結論

JavaScriptにおける並行コレクションの同期は、パフォーマンスが高く信頼性のあるマルチスレッドアプリケーションを構築するための複雑ですが不可欠なトピックです。並行処理の課題を理解し、適切な同期技術を活用することで、開発者はマルチコアプロセッサの能力を活用し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるアプリケーションを作成できます。堅牢でスケーラブルな並行JavaScriptアプリケーションを構築するには、同期プリミティブ、データ構造、およびセキュリティのベストプラクティスを慎重に考慮することが重要です。並行プログラミングを簡素化し、エラーのリスクを低減できるライブラリやデザインパターンを探求してください。並行コードの正確性とパフォーマンスを確保するためには、慎重なテストとプロファイリングが不可欠であることを忘れないでください。