併行性と並列性の違いを日本語で解説

併行性 (Concurrency) と 並列性 (Parallelism) は、プログラミングにおけるタスクの実行方法に関する重要な概念です。特に、複数のタスクを同時に処理する際の違いが注目されます。

併行性 (Concurrency)

• 定義: 複数のタスクが同時に実行されている ように 見える状態。実際には、システムがタスクを切り替えながら実行しているかもしれません。
• 特徴:
  • タスクが相互に影響を及ぼす可能性がある。
  • システムの資源を効率的に利用するために、タスクの切り替えが頻繁に行われる。
  • 言語やフレームワークによって、さまざまな実装方法が存在する。

並列性 (Parallelism)

• 定義: 複数のタスクが 実際に 同時に実行されている状態。通常、複数のプロセッサやコアを利用して実現される。
• 特徴:
  • タスクが相互に独立していることが理想的。
  • システムの性能を大幅に向上させることができる。
  • 適切な並列処理アルゴリズムとハードウェアが必要。

併行性と並列性の関係

• 包含関係: 並列性は、併行性の特殊なケースである。
• 実装方法: 併行性は、シングルコアのシステムでも実現できるが、並列性は複数のプロセッサやコアが必要。

言語非依存の視点

• 概念: 併行性と並列性は、プログラミング言語に依存しない概念である。
• 実装: 異なる言語では、併行性と並列性を実装するためのライブラリや機能が異なる。
• 考慮事項: プログラマは、対象の言語やフレームワークの特性を理解して、適切な実装方法を選択する必要がある。

例:

• JavaScript: 併行性をサポートするイベントループや非同期処理の仕組みがある。
• Python: 併行処理のための asyncio モジュールや threading モジュールがある。
• C++: 並列処理のための std::thread や std::future などが提供されている。

併行性 (Concurrency) の例 (JavaScript)

fetchData(); console.log('Other tasks...'); ``

• このコードは、非同期処理を使用して fetchData 関数を呼び出します。
• 関数の内部では、await キーワードを使って非同期処理を待機し、データを取得します。
• console.log('Other tasks...') は、fetchData 関数が実行されている間にも他のタスクを実行できることを示します。

並列性 (Parallelism) の例 (Python)

``python import threading

def worker(num): print(f'Worker {num} started') for i in range(5): print(f'Worker {num}: {i}') print(f'Worker {num} finished')

threads = [] for i in range(4): t = threading.Thread(target=worker, args=(i,)) threads.append(t) t.start()

for t in threads: t.join() ``

• このコードは、複数のスレッドを作成して並列処理を実行します。
• worker 関数は、スレッドの処理内容を定義しています。
• 複数のスレッドが同時に実行され、各スレッドが独立して処理を実行します。

併行性と並列性の違いを理解するポイント

• 併行性: タスクが順番に実行されるように見えるが、実際にはシステムがタスクを切り替えて処理している。
• 並列性: 複数のタスクが実際に同時に実行される。

上の例では、JavaScriptのコードは併行性を示しており、Pythonのコードは並列性を示しています。

• JavaScriptのコードでは、fetchData 関数が非同期処理として実行され、他のタスクと並行して実行されます。
• Pythonのコードでは、複数のスレッドが同時に実行され、並列処理が行われます。

併行性と並列性の代替的な実装方法

併行性と並列性は、プログラミングにおけるタスクの同時実行方法に関する重要な概念です。これらの概念を実装する方法は、言語やフレームワークによって異なりますが、いくつかの一般的なアプローチがあります。

スレッド (Threads)

• 定義: プロセスの内部で実行される軽量な実行単位。
• 特徴:
  • 同じプロセス内の他のスレッドと資源を共有する。
  • スレッドの切り替えは、オペレーティングシステムによって管理される。
  • 並列処理を実現するために、複数のプロセッサやコアが必要。

コルーチン (Coroutines)

• 定義: プログラム内の制御フローを一時停止し、後で再開できる軽量な実行単位。
• 特徴:
  • 協調的なマルチタスクを実現し、システムの資源を効率的に利用する。
  • 併行処理や非同期処理に適している。

アクターモデル (Actor Model)

• 定義: メッセージベースの並行処理モデル。
• 特徴:
  • アクターと呼ばれる独立したエンティティがメッセージを交換して通信する。
  • アクターは、メッセージを受信すると状態を更新し、新しいメッセージを送信する。

イベントループ (Event Loop)

• 定義: 非同期処理を管理するためのループ。
• 特徴:
  • イベントが発生すると、対応するコールバック関数を呼び出す。
  • 複数の非同期タスクを効率的に処理できる。
  • 多くの言語やフレームワークで採用されている。

非同期処理 (Asynchronous Programming)

• 定義: タスクが完了するまで待機せずに、他のタスクを実行するプログラミング手法。
• 特徴:
  • コールバック関数やプロミス、async/awaitなどの構文を使用して実装される。

並列処理ライブラリ (Parallel Processing Libraries)

• 定義: 並列処理を簡素化するライブラリ。
• 特徴:
  • 言語やプラットフォームに依存する。
  • タスクの分割、スケジューリング、同期などの機能を提供する。