プログラミング

.NETでの並列処理ガイド

最終更新： 23/03/2025
1 分の読み

Dot NETでのタスクの並列処理についての完全かつ包括的なガイド

現代のソフトウェア開発において、タスクの並列処理はパフォーマンスの向上に欠かせない重要な要素となっています。特に、マルチコアプロセッサが普及した現在では、並列処理を効果的に活用することで、アプリケーションの速度や効率を大きく向上させることができます。本記事では、.NETでタスクを並列に実行する方法について、基本的な概念から高度なテクニックまで詳しく解説します。

関連記事

1. 並列処理とは

並列処理は、複数のタスクを同時に実行する手法です。シングルスレッドで処理を行う場合、タスクは逐次的に実行されますが、並列処理では複数のタスクが同時に実行されるため、処理時間を短縮できます。これにより、大量のデータを処理するアプリケーションやレスポンスタイムが重要なアプリケーションで特に効果を発揮します。

2. .NETにおける並列処理の基本

.NET Frameworkや.NET Core、.NET 5以降では、並列処理を行うための様々なツールとライブラリが提供されています。以下は、その中でも代表的なものです。

2.1 Task クラス

Task クラスは、非同期操作を実行するための基本的な方法です。タスクを使うことで、バックグラウンドでの処理を簡単に実行することができます。

csharp
using System;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        Task task1 = Task.Run(() => DoWork("Task 1"));
        Task task2 = Task.Run(() => DoWork("Task 2"));
        
        await Task.WhenAll(task1, task2);
        Console.WriteLine("Both tasks completed");
    }

    static void DoWork(string taskName)
    {
        Console.WriteLine($"{taskName} is working...");
        Task.Delay(2000).Wait();  // Simulate work
        Console.WriteLine($"{taskName} is done.");
    }
}

この例では、Task.Run を使って並列処理を実行し、Task.WhenAll を使ってすべてのタスクが完了するのを待機しています。

2.2 Parallel クラス

Parallel クラスは、ループ処理を並列化するための簡便な方法です。特に、同じ種類の作業を複数回繰り返す必要がある場合に有効です。

csharp
using System;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        Parallel.For(0, 10, i =>
        {
            Console.WriteLine($"Processing item {i}");
            Task.Delay(1000).Wait();  // Simulate work
        });

        Console.WriteLine("All items processed");
    }
}

Parallel.For メソッドは、指定した範囲で繰り返し処理を並列で実行します。この方法は、データの処理を高速化するために便利です。

3. 並列処理における注意点

並列処理を実装する際には、いくつかの注意点があります。

3.1 スレッドの競合状態

複数のタスクが同じリソースにアクセスしようとする場合、競合状態が発生する可能性があります。これを防ぐためには、ロック（lock）や、スレッドセーフなコレクション（例：ConcurrentQueue）を使用する必要があります。

csharp
using System;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    private static readonly object lockObject = new object();
    private static int sharedCounter = 0;

    static void Main(string[] args)
    {
        Task task1 = Task.Run(() => IncrementCounter());
        Task task2 = Task.Run(() => IncrementCounter());

        Task.WhenAll(task1, task2).Wait();
        Console.WriteLine($"Final counter value: {sharedCounter}");
    }

    static void IncrementCounter()
    {
        for (int i = 0; i < 1000; i++)
        {
            lock (lockObject)
            {
                sharedCounter++;
            }
        }
    }
}

この例では、lock を使用して sharedCounter へのアクセスを同期しています。これにより、競合状態を防止できます。

3.2 スレッドプールの利用

.NETでは、スレッドプールが自動的にスレッドを管理しますが、大量のタスクを同時に処理する際には、スレッドプールのサイズに制限があることに注意が必要です。スレッドプールを適切に使用することで、過剰なスレッド作成を避け、効率的な並列処理を実現できます。

3.3 例外処理

並列処理では、各タスクが独立して実行されるため、例外処理にも工夫が必要です。例えば、Task.WhenAllを使用する場合、複数のタスクが例外を投げた場合には、すべての例外をまとめてキャッチすることができます。

csharp
using System;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        try
        {
            Task task1 = Task.Run(() => throw new InvalidOperationException("Error in Task 1"));
            Task task2 = Task.Run(() => Console.WriteLine("Task 2 completed"));

            await Task.WhenAll(task1, task2);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"Exception: {ex.Message}");
        }
    }
}

このように、Task.WhenAll を使うことで、複数のタスクから発生した例外を一括で処理できます。

4. 高度な並列処理: Parallel LINQ（PLINQ）

PLINQ（Parallel LINQ）は、LINQクエリを並列化するための機能です。これにより、データのフィルタリングや並べ替えを並列で高速に行うことができます。

csharp
using System;
using System.Linq;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        int[] numbers = Enumerable.Range(1, 1000000).ToArray();

        var evenNumbers = numbers.AsParallel()
                                  .Where(n => n % 2 == 0)
                                  .ToArray();

        Console.WriteLine($"Found {evenNumbers.Length} even numbers");
    }
}

PLINQは、データ量が非常に大きい場合に特に有効です。AsParallel() メソッドを使うことで、LINQクエリを並列に実行できます。

5. 結論

.NETでタスクを並列に実行することで、アプリケーションのパフォーマンスを大幅に向

最終更新： 23/03/2025
1 分の読み
Back to top button