【ITニュース解説】Multithreading: Interview Questions and Practice Problems

プログラムの実行をより効率的に、あるいはユーザーの操作に応答良くするには、複数の処理を同時に進める「並行処理」の技術が不可欠だ。この解説では、並行処理を実現する主要な手法の一つである「マルチスレッディング」について、基本的な概念から、プログラムを組む上で直面する課題とその解決策までを順を追って説明する。

マルチスレッディングは、一つのプログラムの中で複数の「スレッド」と呼ばれる実行単位を動かす技術である。例えば、ファイルをダウンロードしながら別の処理を進める、あるいはユーザーインターフェースが固まらないように裏側で重い計算をさせるなど、単一の処理では実現できない並行性を必要とする場面で活躍する。

「プロセス」と「スレッド」は異なる概念だ。プロセスは独立したプログラムの実行単位で、それぞれが独自のメモリ空間を持っている。これに対し、スレッドは一つのプロセスの中に存在し、そのプロセスが持つメモリ空間やリソースを共有する、より軽量な実行単位である。このメモリ共有が、スレッド間のデータ連携を容易にする一方で、競合状態といった問題を引き起こす原因にもなる。さらに、「コルーチン」はスレッドよりもさらに軽量な実行単位で、プログラムが協調して実行を切り替えることで並行処理を実現する。

スレッドの基本的な作成方法には、threading.Threadに実行したい関数を渡す方法と、Threadクラスを継承してrunメソッドをオーバーライドする方法がある。後者のカスタムクラスを利用すると、スレッドが実行する処理内容をカプセル化し、初期化時に必要なデータを渡すなど、より柔軟な設計が可能になる。各スレッドは、Python内部の「識別子（ident）」とOSが割り当てる「ネイティブ識別子（native_id）」によって一意に識別される。

スレッドには「ライフサイクル」があり、生成されてから実行可能状態となり、CPUによって実際に実行され、一時停止したり、最終的に終了したりする一連の流れがある。start()メソッドでスレッドを開始し、join()メソッドでそのスレッドの終了を待つことができる。また、is_alive()メソッドでスレッドが現在も実行中かを確認可能だ。

複数のスレッドが共有データに同時にアクセスすると、「競合状態（レースコンディション）」という問題が発生し、予期せぬ結果を招くことがある。これを解決するために、「同期プリミティブ」が用いられる。Lock（ロック）は、ある時点では一つのスレッドしか特定の共有リソースにアクセスできないようにする排他制御の最も基本的な仕組みだ。RLockは、同じスレッドが複数回ロックを取得できる再入可能なロックである。Semaphoreは同時にアクセスできるスレッドの数を制限し、Conditionは特定の条件が満たされるまでスレッドを待機させたり、条件が満たされたときにスレッドを起こしたりするのに使われる。EventやBarrierも同様にスレッド間の協調動作を助ける。特にqueue.Queueは、スレッド間で安全にデータをやり取りするための優れた仕組みで、プロデューサー（データを生成する側）とコンシューマー（データを消費する側）の間でデータを渡す際に非常に有効だ。

スレッド内で例外が発生した場合、通常はそのスレッドのみが終了し、他のスレッドやプログラム全体には直接的な影響を与えない。しかし、例外が発生したスレッドが共有リソースのロックを保持したまま終了すると、他のスレッドがそのロックを取得できなくなり、デッドロックなどの問題を引き起こす可能性がある。そのため、スレッド内の処理はtry-exceptブロックで囲み、エラーを適切に処理することが重要だ。

スレッドには「デーモンスレッド」と「非デーモンスレッド」がある。デーモンスレッドはメインプログラムが終了すると自動的に終了するバックグラウンドタスク（ログ記録など）に適しており、非デーモンスレッドはメインスレッドが終了しても自身の処理が完了するまで実行を続ける。

スレッドを大量に作成しすぎると、かえってプログラムの性能が低下することがある。これは「コンテキストスイッチのオーバーヘッド」と呼ばれる。OSはCPU時間を複数のスレッドに割り当てるために、実行中のスレッドの状態を保存し、次に実行するスレッドの状態を読み込むという切り替え作業を行う。この切り替え自体にもCPUリソースが消費されるため、頻繁な切り替えは本来の処理に割く時間を減らしてしまう。

Pythonには「GIL（Global Interpreter Lock）」という仕組みがある。GILは、Pythonインタープリターが一度に実行できるPythonバイトコードを一つのスレッドに制限する。このため、CPUを intensively に使うような重い計算処理（数値計算など）では、マルチスレッディングを使っても性能はほとんど向上しない。このような場合には、独立したメモリ空間を持つ「マルチプロセス」を利用するか、GILを解放するNumPyやCythonといったライブラリを使うことが推奨される。

スレッドのターゲット関数から直接値を返すことはできないが、共有変数とロックを組み合わせるか、concurrent.futures.ThreadPoolExecutorが提供するFutureオブジェクトを使うことで結果を取得する方法がある。

スレッドの管理を効率化する仕組みとして「スレッドプール」がある。手動でスレッドを生成・管理するのは、特に多くのタスクを並行処理する際に複雑になる。スレッドプールを使うと、あらかじめ決められた数のスレッドを準備しておき、タスクが来たらそれらのスレッドに割り当て、完了したらスレッドを再利用する。これにより、スレッドの生成・破棄にかかるオーバーヘッドを減らし、効率的なリソース管理が可能になる。

「スレッドローカルストレージ」は、各スレッドが自分専用のデータを持つための仕組みだ。これにより、グローバル変数を使わずにスレッドごとに独立した状態を保持できるため、スレッド間の意図しないデータ干渉を防ぐことができる。

提示された記事には、これらの概念を具体的なコード例を通じて深く理解するための実践的な内容が含まれている。複数のスレッドを作成して詳細を出力する方法、カスタムクラスやクラスメソッド、スタティックメソッドをスレッドで実行する方法、マルチスレッドでのファイルダウンロード、競合状態のデモンストレーションとそのロックによる解決、そしてqueue.Queueやthreading.Conditionを使ったプロデューサー・コンシューマー問題の実装例などが示されており、マルチスレッディングの理論を具体的な問題解決に応用する上で非常に役立つだろう。

マルチスレッディングは、プログラムの性能向上や応答性の改善に非常に有効な強力なツールだが、適切に扱わないとデッドロックや競合状態といった複雑な問題を引き起こす可能性がある。そのため、これらの概念と解決策をしっかりと理解し、慎重に設計することがシステムエンジニアとして成功するために重要だ。