【ITニュース解説】C# Parallelism - A Quick Overview

現代のコンピュータが多くのアプリケーションを同時に実行できたり、反対に重い処理でアプリケーションが応答しなくなったりするのはなぜでしょうか。これらの現象を理解する鍵は、C#における「並行処理」と「並列処理」という二つの重要な概念にあります。これらの技術を正しく理解し活用することで、アプリケーションの処理速度と応答性を大きく向上させることが可能です。

まず「並行処理」とは、複数のタスクを一つの期間内に管理する手法を指します。これは、タスクを厳密に同時に実行するのではなく、複数のタスクを細かく切り替えながら少しずつ進めることで、全体として同時に進行しているように見せる技術です。例えば、一つのCPUコアしかないコンピュータでは、あるタスクを非常に短い時間だけ実行した後、すぐに別のタスクに切り替える、という動作を高速で繰り返します。この「コンテキストスイッチング」と呼ばれる仕組みにより、ユーザーは複数のアプリケーションが同時に動いているかのように感じることができます。

一方、「並列処理」は、複数のタスクを文字通り「完全に同時に」実行する手法です。これを実現するためには、複数のCPUコアを持つマルチコアプロセッサが不可欠となります。各コアがそれぞれ異なるタスクを同時に担当することで、全体の処理能力が飛躍的に向上し、作業時間を大幅に短縮できます。並列プログラミングは、こうした現代のハードウェアが持つ能力を最大限に引き出すための技術であり、複数の処理を同時に実行することでアプリケーションのパフォーマンスを高めます。

これらの処理を実行する最小単位は「スレッド」と呼ばれます。C#のプログラムは通常一つのメインスレッドで起動しますが、追加のスレッドを作成することで並行・並列処理を実現します。しかし、スレッドを手動で生成し管理する作業は、多くのCPU時間とメモリを消費するためコストが高く、プログラムを複雑にする要因にもなります。この問題を解決するため、.NETにはTask Parallel Library (TPL) という強力なライブラリが用意されています。TPLは、開発者がスレッドの複雑な管理を意識することなく、簡単かつ効率的に並列処理を記述できるように設計されています。内部では「スレッドプール」という、あらかじめ用意されたスレッドの集合を再利用する仕組みを持っており、スレッド生成に伴うオーバーヘッドを削減し、効率的なタスク実行を実現します。

TPLの具体的な活用例として、CPUに高い負荷がかかる処理と、データの入出力で待ち時間が発生する処理が挙げられます。大量のデータを一括で処理するような計算中心の作業では、Parallel.ForEachが非常に有効です。通常のforeachループをParallel.ForEachに書き換えるだけで、TPLが自動的に処理を複数のCPUコアに分散させ、全体の処理時間を劇的に短縮します。次に、データベースへのアクセスやAPI呼び出しなど、外部からの応答を待つ時間が長い処理の場合、Task.WhenAllが役立ちます。この機能を使うと、複数の独立した非同期処理を同時に開始できます。一つの処理がネットワークの応答を待っている間に、CPUは他の処理を進めることができるため、待ち時間を有効活用し、アプリケーション全体の応答性を向上させることが可能です。

並列処理を効果的に活用するための指針は明確です。画像処理や複雑な計算といったCPUを多用する処理にはParallelクラスが適しています。一方で、ファイルアクセスやネットワーク通信のような待ち時間が発生するI/O処理にはasync/awaitとTaskを組み合わせた非同期処理が最適です。特別な理由がない限り、手動でのスレッド操作は避け、より安全で高機能なTPLを利用することが推奨されます。ただし、並列化にはタスクの分割や管理のためのわずかなオーバーヘッドが存在するため、非常に高速に完了する単純な処理では、逐次実行の方が速い場合もあります。したがって、パフォーマンス改善を目的として並列処理を導入する際は、推測に頼らず、必ず処理時間を計測して実際に効果があることを確認することが不可欠です。これらの基本を理解しTPLを使いこなすことで、現代のマルチコアプロセッサの性能を最大限に引き出し、高速で応答性の高いアプリケーションを構築できます。