導入

マルチプロセスとスケジューリング

*nix系のシステムは、もともと複数のユーザーが同じコンピューターリソース(CPUやメモリー)を同時に使うことを前提に作られています。そのため、*nix系のシステムでは様々な処理が同時に行われるような仕組みになっています。実際、小規模なwebサービスでは nginx と unicorn と MySQL がひとつのマシンで同時に走っているような状況は珍しくないのではないでしょうか。

いまはカジュアルに「同時に複数の処理が走っている」と言ってしまいましたが、マシンが持っているCPU(脳みそ)は限られた数なのに、どうやって複数の処理を同時に行っているのでしょうか? ひとつの脳みそでどうやって複数のことを同時に考えているのでしょうか? その答えは、「本当は同時に処理は行われていなくて、OSが目にも留まらぬ早さで複数の処理を切り替えているせいであたかも同時に複数の処理が行われているように見える」です。図にするとこういう感じ。

A -----        ----                  ---------         ----------
B      ---         --------                   ----   --          -------
C         -----            ----------             ---                   --

OSは、上記のように処理A,B,Cを順々に切り替えながら少しずつ処理していきます。この切り替えのタイミングがめっちゃ早いため、人間にはまるで同時に処理されているかのように見えるわけです。この切り替えをする処理の単位が、プロセス(やスレッド)です。上図の場合だと、Aというプロセス、Bというプロセス、CというプロセスをOSがすごい早さで切り替えながら処理しているようなイメージですね。このように、プロセスやスレッドを上手に使うことで、同時に複数の計算が可能になるわけです。

ちなみに、この切り替えをどういう戦略やタイミングで行うかのことを、「スケジューリング」と言います。このへんはOSが面倒を見てくれますが、niceというコマンドで「これははあんまり重要じゃないプロセスなんで、優先度低めでいいよ」という情報をOSに教えたりできて、そうするとOSさんはそのプロセスを処理する時間を少なめにスケジューリングしたりします。

マルチコアとの関係

最近のマシンのCPUはコアが複数あるのが普通です。コアがひとつだけならば、ひとつのコアで全てのプロセスをスケジューリングする必要があるわけですが、コアが複数あるため、下記のような感じで今度は「ほんとうの」同時処理が可能になります。

+ ------ + A -----        ----                  ---------         ----------
| core 1 | B      ---         --------                   ----   --          -------
+ ------ + C         -----            ----------             ---                   --
+ ------ + D ----       -----                 ----------         ----------
| core 2 | E     ---         --------                   ----   --          -------
+ ------ + F        ----             ---------              ---                   --

大規模なデータを処理する場合などには、ひとつのコアだけではなく複数のコアを無駄なく使うためにも、複数のプロセスや複数のスレッドで処理を行う必要が出てくるわけです。

ただ、スレッドに関しては、OSが面倒を見てくれるスレッド(いわゆるネイティブスレッド)と、例えば言語処理系やVMが面倒見てくれるスレッド(いわゆるグリーンスレッド)があって、グリーンスレッドの中にはいくらスレッドを増やしてもコアをひとつしか使えないようなものもあります。CRubyの1.8などがその例ですね。スレッドと一口に言ってもどのような実装になっているかによって特徴が変わってくるので、自分が使っている環境の「スレッド」というのがどのような仕組みをさしているのかは意識しておく必要があるでしょう。

次回予告

次回はプロセスについてもう少し深くまでもぐって見ていきます。