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Facebook、コンカレントプログラミング用デバッガ「RacerD」をオープンソース化

Steven J. Vaughan-Nichols (ZDNet.com) 翻訳校正: 編集部

2017-10-23 12:23

 計算処理を順番に実行する逐次コンピューティングのやり方を学ぶのは簡単だ。このことはプログラミングを学んでいれば誰でも分かっているはずだ。そして、スーパーコンピュータの計算処理を支えている同時計算処理を実現するためのパラレル(並列)コンピューティングはずっと難しいものの、できない話ではない。その一方で、複数の計算処理が同時並行的に実行されるコンカレント(並行)コンピューティングははるかに困難なものとなっている。ただ、コンカレントコンピューティングは、列車運行管理において単一軌道上を運行している複数の列車を管理するのか、単一のFacebookページ上にある複数のコメントを管理するのかにかかわらず、極めて有用なものとなる。これこそ、Facebookがコンカレントプログラミングに力を入れている理由だ。同社は米国時間10月20日、データ競合を検出する新たなデバッガ「RacerD」をオープンソース化したと発表した。

 Facebookが説明しているように、コンカレントコンピューティングが難しい理由の根幹には、命令実行の流れが2つ存在する場合、それら命令が実行される順序の組み合わせは極めて膨大になるという事実がある。その数は人間にとって、そしてコンピュータにとってでさえ、多すぎるのだ。いかに困難であるのかは、40行の命令を保持した2つのスレッドがコンカレントに処理を実行する(専門用語を使えば「インターリーブ」する)際の処理順序の組み合わせをすべて分析する場合を考えてみれば分かるはずだ。これら組み合わせをブルートフォース(総当たり)で分析すると、1秒間に10億回という超高速トランザクション処理速度をもってしても数百万年かかることになる。

 実際、Facebookもブルートフォースによってすべての可能性を分析するのは不可能だと結論付けている。しかし同社によると、RacerDを用いれば、80行を超えるずっと大きなプログラムでも、考えられ得る組み合わせを絞り込み、15分以内に分析できるのだという。

 RacerDは、こういったことを実現するためにJavaプログラム内のデータ競合、すなわちメモリへの書き込みを伴う同期化されていないメモリアクセスを検索する。この処理は、実行時間を削減するために、分析対象のプログラムを実行することなく行われる。つまり、アプリ上の数多くの実行経路を迅速に網羅するために、RacerDはシンボルに焦点を当てた推論処理を実行するわけだ。

 具体的に述べるとRacerDは、Concurrent Separation Logic(CSL:並行分離ロジック)と呼ばれる理論を採用している。この理論によりRacerDはインターリーブの列挙を避け、現実的な時間内でスケーラビリティの高いコンカレンシー分析を実現できるようになる。

 RacerDはまだ完ぺきにはほど遠い。ただ、これまででほかの何よりもはるかに実用的なものだ。

 このプログラムによって、静的なコンカレンシー分析がFacebookの発展速度とスケーラビリティー要求に十分見合ったものであることが示されていると言ってもよいだろう。

 Facebookの頻繁なコード変更を管理するために、同プログラムはスレッドやロック、メモリ間の関連を追跡するうえで、プログラマーがどのバグを追跡するのかを指定せずとも済むよう、高度な自動化技術を採用している。これは、多くのプログラマーに新たな努力を強いずとも即座に展開していけるということを意味している。

この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。

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