プログラミング

Rustでのスレッド活用法

最終更新： 28/02/2025
1 分の読み

Rustのスレッド（Threads）を使って、並列処理を実行する方法について、完全かつ包括的に解説します。Rustは、並行処理を得意とするプログラミング言語であり、スレッドを使うことで効率的に並列処理を行うことができます。ここでは、Rustのスレッドを使ってシンプルな並列処理を実行する方法、スレッド間のデータ共有の管理、注意すべき安全性の問題について説明します。

1. Rustにおけるスレッドの基本

Rustの標準ライブラリには、スレッドを簡単に作成して実行できるstd::threadモジュールが含まれています。これを使って、並列にタスクを実行することができます。

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スレッドは、Rustのプログラム内で同時に複数のタスクを実行するための基本的な単位です。スレッドは、通常、spawn関数を使用して作成され、スレッドごとに独立した処理が行われます。Rustのスレッドは、オペレーティングシステムのスレッドを直接利用しており、効率的に並列処理を行うことができます。

スレッドの作成と実行

次のコード例は、Rustでスレッドを作成し、並列処理を実行する基本的な方法を示しています。

rust
use std::thread;

fn main() {
    // スレッドを作成
    let handle = thread::spawn(|| {
        println!("Hello from a thread!");
    });

    // メインスレッドで他の処理を実行
    println!("Hello from the main thread!");

    // スレッドの終了を待つ
    handle.join().unwrap();
}

この例では、thread::spawnを使って新しいスレッドを作成しています。spawn関数は、クロージャ（無名関数）を引数として受け取り、そのクロージャ内のコードが新しいスレッドで実行されます。handle.join()は、メインスレッドが新しいスレッドの終了を待つために使います。

2. スレッド間でのデータ共有

並列処理を行う場合、スレッド間でデータを共有する必要があることがあります。Rustでは、データの整合性を保つために、スレッド間でのデータ共有に慎重を期する必要があります。

ArcとMutexの使用

Rustでは、スレッド間で安全にデータを共有するために、Arc（Atomic Reference Counting）とMutex（排他制御）を組み合わせて使うことが一般的です。Arcは、複数のスレッドが同時に所有できる参照カウント型のポインタを提供し、Mutexは、複数のスレッドが同時にアクセスしないようにデータへの排他アクセスを提供します。

以下は、ArcとMutexを使ったスレッド間でのデータ共有の例です。

rust
use std::sync::{Arc, Mutex};
use std::thread;

fn main() {
    // 共有するデータ（カウンタ）をArcとMutexでラップする
    let counter = Arc::new(Mutex::new(0));

    let mut handles = vec![];

    for _ in 0..10 {
        let counter = Arc::clone(&counter);
        let handle = thread::spawn(move || {
            let mut num = counter.lock().unwrap();
            *num += 1;
        });
        handles.push(handle);
    }

    // 各スレッドの終了を待つ
    for handle in handles {
        handle.join().unwrap();
    }

    // 最終的なカウンタの値を表示
    println!("Result: {}", *counter.lock().unwrap());
}

このコードでは、カウンタ変数をArc>でラップし、複数のスレッドが安全にその値にアクセスできるようにしています。counter.lock()を呼び出して、データにアクセスするためには、ロックを取得する必要があります。このロックは、データにアクセスしている間、他のスレッドがアクセスできないようにします。

3. スレッド間での同期

スレッド間での同期は、並列処理を行う上で非常に重要です。Rustは、Mutex以外にもいくつかの方法でスレッド間の同期をサポートしています。

Condvarによる条件変数

条件変数（Condvar）を使うと、スレッド間で特定の条件を待機したり、通知を受け取ったりすることができます。以下の例では、1つのスレッドが終了するのを待ち、もう1つのスレッドが終了したら通知するシンプルな使い方を示しています。

rust
use std::sync::{Arc, Mutex, Condvar};
use std::thread;

fn main() {
    let pair = Arc::new((Mutex::new(false), Condvar::new()));

    let pair_clone = Arc::clone(&pair);
    let handle = thread::spawn(move || {
        let (lock, cvar) = &*pair_clone;
        let mut started = lock.lock().unwrap();
        *started = true;
        cvar.notify_one(); // スレッド終了の通知
    });

    let (lock, cvar) = &*pair;
    let mut started = lock.lock().unwrap();
    while !*started {
        started = cvar.wait(started).unwrap(); // 条件が満たされるまで待機
    }

    println!("Thread has finished!");
    handle.join().unwrap();
}

このコードでは、Mutexで囲んだ状態で条件変数（Condvar）を使用し、あるスレッドが終了したタイミングをもう一方のスレッドが待機する形になっています。

4. スレッドを使う際の注意点

Rustでは、メモリ安全性とスレッドの同期に関する問題が非常に厳格に扱われます。スレッドを使う際には以下の点に注意する必要があります。

  • データ競合の防止：複数のスレッドが同じデータに同時にアクセスする場合、データ競合が発生する可能性があります。MutexやRwLockを使って、排他制御を行うことが重要です。
  • デッドロックの回避：複数のスレッドがリソースを待っている状態が続くと、デッドロックが発生することがあります。ロックを取得する順序に気を付けることで、デッドロックを防止できます。
  • スレッドのパフォーマンス：スレッドを多く作りすぎると、コンテキストスイッチが増え、逆にパフォーマンスが低下することがあります。スレッド数は慎重に設定する必要があります。

5. 結論

Rustのスレッドを使うことで、並列処理を効率的に実行できます。std::threadモジュールを活用し、ArcとMutexを使ってスレッド間でデータを安全に共有することができます。並列処理を行う際には、データ競合やデッドロックに注意しながら、安全で効率的な実装を目指しましょう。

最終更新： 28/02/2025
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