JavaScriptの並行データ構造の同期：スレッドセーフなコレクション

従来シングルスレッド言語として知られていたJavaScriptは、並行性が重要となるシナリオでますます使用されるようになっています。Web WorkersとAtomics APIの登場により、開発者は並列処理を活用してパフォーマンスと応答性を向上させることができるようになりました。しかし、この力には、共有メモリを管理し、適切な同期によってデータの一貫性を確保するという責任が伴います。この記事では、JavaScriptにおける並行データ構造の世界を掘り下げ、スレッドセーフなコレクションを作成するためのテクニックを探ります。

JavaScriptにおける並行性の理解

JavaScriptの文脈における並行性とは、複数のタスクを見かけ上同時に処理する能力を指します。JavaScriptのイベントループは非同期操作をノンブロッキング方式で処理しますが、真の並列処理には複数のスレッドを利用する必要があります。Web Workersはこの機能を提供し、計算量の多いタスクを別のスレッドにオフロードすることで、メインスレッドがブロックされるのを防ぎ、スムーズなユーザーエクスペリエンスを維持します。Webアプリケーションで大規模なデータセットを処理するシナリオを考えてみましょう。並行性がなければ、処理中にUIがフリーズしてしまいます。Web Workersを使えば、処理はバックグラウンドで行われ、UIは応答性を保ちます。

Web Workers：並列処理の基盤

Web Workersは、メインのJavaScript実行スレッドとは独立して実行されるバックグラウンドスクリプトです。DOMへのアクセスは制限されていますが、メッセージパッシングを使用してメインスレッドと通信できます。これにより、複雑な計算、データ操作、ネットワークリクエストなどのタスクをワーカースレッドにオフロードし、メインスレッドをUIの更新やユーザーインタラクションのために解放することができます。ブラウザで実行される動画編集アプリケーションを想像してみてください。複雑な動画処理タスクはWeb Workersによって実行でき、スムーズな再生と編集体験を保証します。

SharedArrayBufferとAtomics API：共有メモリの実現

SharedArrayBufferオブジェクトを使用すると、複数のワーカーとメインスレッドが同じメモリロケーションにアクセスできます。これにより、スレッド間の効率的なデータ共有と通信が可能になります。しかし、共有メモリへのアクセスは、競合状態やデータ破損の可能性をもたらします。Atomics APIは、データの一貫性を保証し、これらの問題を防止するアトミック操作を提供します。アトミック操作は不可分であり、中断されることなく完了するため、操作が単一の不可分な単位として実行されることが保証されます。例えば、アトミック操作を使用して共有カウンターをインクリメントすると、複数のスレッドが互いに干渉するのを防ぎ、正確な結果を保証します。

スレッドセーフなコレクションの必要性

複数のスレッドが適切な同期メカニズムなしに同じデータ構造に同時にアクセスして変更すると、競合状態が発生する可能性があります。競合状態は、計算の最終結果が、複数のスレッドが共有リソースにアクセスする予測不可能な順序に依存する場合に発生します。これは、データ破損、状態の不整合、予期せぬアプリケーションの動作につながる可能性があります。スレッドセーフなコレクションは、これらの問題を引き起こすことなく、複数のスレッドからの同時アクセスを処理するように設計されたデータ構造です。高い並行負荷の下でも、データの完全性と一貫性を保証します。複数のスレッドが口座残高を更新している金融アプリケーションを考えてみてください。スレッドセーフなコレクションがなければ、トランザクションが失われたり重複したりして、深刻な金融エラーにつながる可能性があります。

競合状態とデータ競合の理解

競合状態は、マルチスレッドプログラムの結果が、スレッドが実行される予測不可能な順序に依存する場合に発生します。データ競合は競合状態の特定のタイプであり、複数のスレッドが同時に同じメモリロケーションにアクセスし、少なくとも1つのスレッドがデータを変更している場合に発生します。データ競合は、データの破損や予測不可能な動作につながる可能性があります。例えば、2つのスレッドが同時に共有変数をインクリメントしようとすると、操作が交互に行われるため、最終的な結果が不正確になる可能性があります。

標準のJavaScript配列がスレッドセーフでない理由

標準のJavaScript配列は本質的にスレッドセーフではありません。push、pop、splice、直接的なインデックス代入などの操作はアトミックではありません。複数のスレッドが同時に配列にアクセスして変更すると、データ競合や競合状態が容易に発生する可能性があります。これにより、予期せぬ結果やデータ破損につながる可能性があります。JavaScript配列はシングルスレッド環境には適していますが、適切な同期メカニズムなしでの並行プログラミングには推奨されません。

JavaScriptでスレッドセーフなコレクションを作成するテクニック

JavaScriptでスレッドセーフなコレクションを作成するために、いくつかのテクニックを利用できます。これらのテクニックには、ロック、アトミック操作、同時アクセス用に設計された特殊なデータ構造などの同期プリミティブの使用が含まれます。

ロック（ミューテックス）

ミューテックス（相互排他）は、共有リソースへの排他的アクセスを提供する同期プリミティブです。一度に1つのスレッドしかロックを保持できません。あるスレッドが、別のスレッドによって既に保持されているロックを取得しようとすると、ロックが利用可能になるまでブロックされます。ミューテックスは、複数のスレッドが同時に同じデータにアクセスするのを防ぎ、データの完全性を保証します。JavaScriptには組み込みのミューテックスはありませんが、Atomics.waitとAtomics.wakeを使用して実装できます。共有の銀行口座を想像してみてください。ミューテックスは、一度に1つのトランザクション（預金または引き出し）しか行われないようにし、当座貸越や不正確な残高を防ぎます。

JavaScriptでのミューテックスの実装

以下は、SharedArrayBufferとAtomicsを使用してミューテックスを実装する基本的な例です。

            
class Mutex {
 constructor(sharedArrayBuffer, index = 0) {
 this.lock = new Int32Array(sharedArrayBuffer, index * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 }

 acquire() {
 while (Atomics.compareExchange(this.lock, 0, 1, 0) !== 0) {
 Atomics.wait(this.lock, 0, 1);
 }
 }

 release() {
 Atomics.store(this.lock, 0, 0);
 Atomics.notify(this.lock, 0, 1);
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

このコードは、ロックの状態を保存するためにSharedArrayBufferを使用するMutexクラスを定義しています。acquireメソッドはAtomics.compareExchangeを使用してロックの取得を試みます。ロックが既に保持されている場合、スレッドはAtomics.waitを使用して待機します。releaseメソッドはロックを解放し、Atomics.notifyを使用して待機中のスレッドに通知します。

共有配列でミューテックスを使用する

            
const sab = new SharedArrayBuffer(1024);
const mutex = new Mutex(sab);
const sharedArray = new Int32Array(sab, Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);

// Worker thread
mutex.acquire();
try {
 sharedArray[0] += 1; // Access and modify the shared array
} finally {
 mutex.release();
}

            

              
                Copy
              
            
          

アトミック操作

アトミック操作は、単一の単位として実行される不可分な操作です。Atomics APIは、共有メモリロケーションの読み取り、書き込み、および変更のための一連のアトミック操作を提供します。これらの操作は、データがアトミックにアクセスおよび変更されることを保証し、競合状態を防ぎます。一般的なアトミック操作には、Atomics.add、Atomics.sub、Atomics.and、Atomics.or、Atomics.xor、Atomics.compareExchange、およびAtomics.storeがあります。例えば、アトミックではないsharedArray[0]++を使用する代わりに、Atomics.add(sharedArray, 0, 1)を使用してインデックス0の値をアトミックにインクリメントできます。

例：アトミックカウンター

            
const sab = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
const counter = new Int32Array(sab);

// Worker thread
Atomics.add(counter, 0, 1); // Atomically increment the counter

            

              
                Copy
              
            
          

セマフォ

セマフォは、カウンターを維持することによって共有リソースへのアクセスを制御する同期プリミティブです。スレッドはカウンターをデクリメントしてセマフォを取得できます。カウンターがゼロの場合、スレッドは別のスレッドがカウンターをインクリメントしてセマフォを解放するまでブロックされます。セマフォは、共有リソースに同時にアクセスできるスレッドの数を制限するために使用できます。例えば、セマフォを使用して同時データベース接続の数を制限できます。ミューテックスと同様に、セマフォは組み込まれていませんが、Atomics.waitとAtomics.wakeを使用して実装できます。

セマフォの実装

            
class Semaphore {
 constructor(sharedArrayBuffer, initialCount = 0, index = 0) {
 this.count = new Int32Array(sharedArrayBuffer, index * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 Atomics.store(this.count, 0, initialCount);
 }

 acquire() {
 while (true) {
 const current = Atomics.load(this.count, 0);
 if (current > 0 && Atomics.compareExchange(this.count, current, current - 1, current) === current) {
 return;
 }
 Atomics.wait(this.count, 0, current);
 }
 }

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

            

              
                Copy
              
            
          

並行データ構造（イミュータブルデータ構造）

ロックやアトミック操作の複雑さを回避する一つのアプローチは、イミュータブル（不変）データ構造を使用することです。イミュータブルデータ構造は、作成後に変更することはできません。代わりに、 أيの変更も新しいデータ構造の作成につながり、元のデータ構造は変更されないままになります。これにより、複数のスレッドが同じイミュータブルデータ構造に破損のリスクなく安全にアクセスできるため、データ競合の可能性が排除されます。Immutable.jsのようなライブラリは、JavaScript用のイミュータブルデータ構造を提供しており、並行プログラミングのシナリオで非常に役立ちます。

例：Immutable.jsの使用

            
import { List } from 'immutable';

let myList = List([1, 2, 3]);

// Worker thread
const newList = myList.push(4); // Creates a new list with the added element

            

              
                Copy
              
            
          

この例では、myListは変更されず、newListが更新されたデータを含んでいます。共有される可変状態がないため、ロックやアトミック操作の必要がなくなります。

コピーオンライト（COW）

コピーオンライト（COW）は、スレッドの1つがデータを変更しようとするまで、複数のスレッド間でデータが共有されるテクニックです。変更が必要になると、データのコピーが作成され、そのコピーに対して変更が実行されます。これにより、他のスレッドは元のデータに引き続きアクセスできます。COWは、データが頻繁に読み取られるが、めったに変更されないシナリオでパフォーマンスを向上させることができます。ロックやアトミック操作のオーバーヘッドを回避しつつ、データの一貫性を確保します。ただし、データ構造が大きい場合、データをコピーするコストが大きくなる可能性があります。

スレッドセーフなキューの構築

上記で説明した概念を説明するために、SharedArrayBuffer、Atomics、およびミューテックスを使用してスレッドセーフなキューを構築してみましょう。

            
class ThreadSafeQueue {
 constructor(capacity) {
 this.capacity = capacity;
 this.buffer = new SharedArrayBuffer(Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT * (capacity + 2)); // +2 for head, tail
 this.queue = new Int32Array(this.buffer, 2 * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT);
 this.head = new Int32Array(this.buffer, 0, 1);
 this.tail = new Int32Array(this.buffer, Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT, 1);
 this.mutex = new Mutex(this.buffer, 2 + capacity);

 Atomics.store(this.head, 0, 0);
 Atomics.store(this.tail, 0, 0);
 }

 enqueue(value) {
 this.mutex.acquire();
 try {
 const tail = Atomics.load(this.tail, 0);
 const head = Atomics.load(this.head, 0);
 if ((tail + 1) % this.capacity === head) {
 throw new Error("Queue is full");
 }
 this.queue[tail] = value;
 Atomics.store(this.tail, 0, (tail + 1) % this.capacity);
 } finally {
 this.mutex.release();
 }
 }

 dequeue() {
 this.mutex.acquire();
 try {
 const head = Atomics.load(this.head, 0);
 const tail = Atomics.load(this.tail, 0);
 if (head === tail) {
 throw new Error("Queue is empty");
 }
 const value = this.queue[head];
 Atomics.store(this.head, 0, (head + 1) % this.capacity);
 return value;
 } finally {
 this.mutex.release();
 }
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

このコードは、固定容量のスレッドセーフなキューを実装しています。キューデータ、ヘッドポインタ、テールポインタを格納するためにSharedArrayBufferを使用します。ミューテックスはキューへのアクセスを保護し、一度に1つのスレッドしかキューを変更できないようにするために使用されます。enqueueおよびdequeueメソッドは、キューにアクセスする前にミューテックスを取得し、操作が完了した後に解放します。

パフォーマンスに関する考慮事項

スレッドセーフなコレクションはデータの完全性を提供しますが、同期メカニズムによるパフォーマンスのオーバーヘッドを引き起こす可能性もあります。ロックやアトミック操作は、特に競合が高い場合には比較的に遅くなる可能性があります。スレッドセーフなコレクションを使用する際のパフォーマンスへの影響を慎重に考慮し、競合を最小限に抑えるようにコードを最適化することが重要です。ロックの範囲を狭める、ロックフリーのデータ構造を使用する、データを分割するなどのテクニックがパフォーマンスを向上させることができます。

ロック競合

ロック競合は、複数のスレッドが同時に同じロックを取得しようとするときに発生します。これにより、スレッドがロックが利用可能になるのを待つ時間が増え、大幅なパフォーマンス低下につながる可能性があります。ロック競合を減らすことは、並行プログラムで良好なパフォーマンスを達成するために不可欠です。ロック競合を減らすためのテクニックには、細粒度のロックの使用、データの分割、ロックフリーのデータ構造の使用などがあります。

アトミック操作のオーバーヘッド

アトミック操作は一般的に非アトミック操作よりも遅いです。しかし、並行プログラムでデータの完全性を保証するためには必要です。アトミック操作を使用する場合、実行されるアトミック操作の数を最小限に抑え、必要な場合にのみ使用することが重要です。更新をバッチ処理する、ローカルキャッシュを使用するなどのテクニックが、アトミック操作のオーバーヘッドを削減できます。

共有メモリ並行性の代替案

Web Workers、SharedArrayBuffer、およびAtomicsを使用した共有メモリ並行性は、JavaScriptで並列処理を実現する強力な方法を提供しますが、同時に大きな複雑さももたらします。共有メモリと同期プリミティブの管理は、困難でエラーが発生しやすい可能性があります。共有メモリ並行性の代替案には、メッセージパッシングやアクターベースの並行性があります。

メッセージパッシング

メッセージパッシングは、スレッドがメッセージを送信することでお互いに通信する並行性モデルです。各スレッドは独自のプライベートメモリ空間を持ち、データはメッセージ内でコピーされてスレッド間で転送されます。スレッドがメモリを直接共有しないため、メッセージパッシングはデータ競合の可能性を排除します。Web Workersは主にメインスレッドとの通信にメッセージパッシングを使用します。

アクターベースの並行性

アクターベースの並行性は、並行タスクがアクターにカプセル化されるモデルです。アクターは、独自のステートを持ち、メッセージを送信することで他のアクターと通信できる独立したエンティティです。アクターはメッセージを順次処理するため、ロックやアトミック操作の必要がなくなります。アクターベースの並行性は、より高いレベルの抽象化を提供することで、並行プログラミングを簡素化できます。Akka.jsのようなライブラリは、JavaScript用のアクターベースの並行性フレームワークを提供します。

スレッドセーフなコレクションのユースケース

スレッドセーフなコレクションは、共有データへの同時アクセスが必要な様々なシナリオで価値があります。一般的なユースケースには以下のようなものがあります。

• リアルタイムデータ処理： 複数のソースからのリアルタイムデータストリームを処理するには、共有データ構造への同時アクセスが必要です。スレッドセーフなコレクションは、データの一貫性を保証し、データ損失を防ぐことができます。例えば、グローバルに分散されたネットワークを介してIoTデバイスからのセンサーデータを処理する場合などです。
• ゲーム開発： ゲームエンジンは、物理シミュレーション、AI処理、レンダリングなどのタスクを実行するために複数のスレッドをよく使用します。スレッドセーフなコレクションは、これらのスレッドが競合状態を引き起こすことなく、ゲームデータに同時にアクセスして変更できるようにします。何千人ものプレイヤーが同時に相互作用する大規模マルチプレイヤーオンラインゲーム（MMO）を想像してみてください。
• 金融アプリケーション： 金融アプリケーションは、口座残高、取引履歴、その他の金融データへの同時アクセスを頻繁に必要とします。スレッドセーフなコレクションは、トランザクションが正しく処理され、口座残高が常に正確であることを保証できます。世界中の異なる市場から毎秒数百万のトランザクションを処理する高頻度取引プラットフォームを考えてみてください。
• データ分析： データ分析アプリケーションは、複数のスレッドを使用して大規模なデータセットを並行して処理することがよくあります。スレッドセーフなコレクションは、データが正しく処理され、結果が一貫していることを保証できます。異なる地理的地域からのソーシャルメディアのトレンドを分析することを考えてみてください。
• ウェブサーバー： トラフィックの多いウェブアプリケーションでの同時リクエストの処理。スレッドセーフなキャッシュとセッション管理構造は、パフォーマンスとスケーラビリティを向上させることができます。

結論

並行データ構造とスレッドセーフなコレクションは、JavaScriptで堅牢で効率的な並行アプリケーションを構築するために不可欠です。共有メモリ並行性の課題を理解し、適切な同期メカニズムを使用することで、開発者はWeb WorkersとAtomics APIの力を活用してパフォーマンスと応答性を向上させることができます。共有メモリ並行性は複雑さをもたらしますが、計算量の多い問題を解決するための強力なツールも提供します。共有メモリ並行性、メッセージパッシング、アクターベースの並行性の間で選択する際には、パフォーマンスと複雑さのトレードオフを慎重に検討してください。JavaScriptが進化し続けるにつれて、並行プログラミングの分野でさらなる改善と抽象化が期待され、スケーラブルでパフォーマンスの高いアプリケーションの構築が容易になるでしょう。

並行システムを設計する際には、データの完全性と一貫性を優先することを忘れないでください。並行コードのテストとデバッグは困難な場合があるため、徹底的なテストと慎重な設計が不可欠です。