Go言語の並行処理設計パターン集!パイプライン・ファンアウト徹底解説
生徒
「Goで複数の処理を同時に動かすとき、どうやって設計すればいいですか?」
先生
「Goでは、goroutineとchannelを組み合わせて効率的に処理を設計する方法があります。代表的なのはパイプラインとファンアウトのパターンです。」
生徒
「パイプラインとファンアウトって何ですか?」
先生
「簡単に言うと、パイプラインは処理を順番につなげる流れ、ファンアウトは同じ処理を複数のgoroutineで分担するやり方です。」
1. パイプラインパターンとは?
パイプラインは、処理を段階ごとに分けて、それぞれを独立したgoroutineで実行し、channelでデータを渡す設計パターンです。これにより、大きな処理を小さく分けて効率よく処理できます。
例えば、データを読み込む、加工する、出力するという三段階の処理を考えます。各段階を別のgoroutineで実行し、channelでデータを渡すことで、処理全体の速度を向上させられます。
2. パイプラインのサンプルコード
package main
import "fmt"
func main() {
nums := make(chan int)
squares := make(chan int)
// 数字を生成するgoroutine
go func() {
for i := 1; i <= 5; i++ {
nums <- i
}
close(nums)
}()
// 数字を二乗するgoroutine
go func() {
for n := range nums {
squares <- n * n
}
close(squares)
}()
// 結果を表示
for sq := range squares {
fmt.Println(sq)
}
}
この例では、数字を生成するgoroutineと二乗するgoroutineがchannelでデータを渡しています。これがパイプラインの基本的な考え方です。
3. ファンアウトパターンとは?
ファンアウトは、同じ入力を複数のgoroutineで処理して負荷を分散する設計パターンです。大量の処理を効率よくさばくときに有効です。
例えば、ウェブから複数のデータを取得して処理する場合、goroutineを複数立ち上げて同時に処理することで、全体の処理時間を短縮できます。
4. ファンアウトのサンプルコード
package main
import (
"fmt"
"sync"
)
func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int, wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
for j := range jobs {
results <- j * 2
}
}
func main() {
jobs := make(chan int, 5)
results := make(chan int, 5)
var wg sync.WaitGroup
// ワーカーを3つ立ち上げる
for w := 1; w <= 3; w++ {
wg.Add(1)
go worker(w, jobs, results, &wg)
}
// ジョブを送る
for j := 1; j <= 5; j++ {
jobs <- j
}
close(jobs)
// ワーカーの終了を待つ
go func() {
wg.Wait()
close(results)
}()
for res := range results {
fmt.Println(res)
}
}
この例では、3つのワーカーgoroutineがjobsチャネルからデータを受け取り、処理結果をresultsチャネルに送っています。これがファンアウトの基本形です。
5. パイプラインとファンアウトを組み合わせる
実際のシステムでは、パイプラインとファンアウトを組み合わせることで、高速かつ効率的な並行処理が可能です。パイプラインで段階的に処理しつつ、各段階でファンアウトを使い処理を分散させることで、大量データの処理もスムーズになります。
ポイントは、goroutineを無制限に増やさず、channelで適切にデータを制御することです。バッファ付きchannelを利用すると、処理が詰まるのを防ぎ、安定した並行処理ができます。
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