Async Awaitの落とし穴を避けてJSの処理速度を20％アップする実践法

非効率なAsync Awaitの使い方を見直すだけで、JSの処理速度が最短3日で20％アップできる実践ヒント集

まず、ループ内でawaitを使う処理を3か所だけPromise.allに書き換えてみて。
同じ待ち時間が約半分になることが多いので、週末に比べれば処理速度20％増しも夢じゃない（リファクタ後に処理時間をconsoleで比較）。
3日間、不要なifやtry catchの数を毎回カウントして2つ減らすクセをつけてみよう。
コードが軽くなってバグも減るので、気づけば保守コストまで下がる（1週間で例外発生数が減ったか確認）。
非依存タスクは全部まとめてPromise.allSettledで一括処理―1回につき5個ずつ実験してみて！
待機時間をガクッと減らせるので、体感スピードがまるで違う（1セットあたりの完了秒数を計測してみると効果が分かる）。
2025年はAbortControllerを1日1回どこかで使ってみるチャレンジを始めよう。
無駄な処理を途中で止める習慣が付くと、サーバーコストやバグ対応もラクになる（1週間後、強制キャンセルが効いてるかconsole.logで確認）。

Async Awaitの落とし穴を見抜く方法

非同期処理におけるasync/awaitをめぐるバグの多くは、文法そのものよりも、その運用方法が原因となっている場合が目立つ。確かに、コールバックによる複雑な入れ子構造から脱却できて可読性が向上したとはいえ、実際には静かに逐次実行へと移行していたり、一部タスクの取り逃しや未捕捉の拒否エラー、そしてキャンセル不能といった小さな罠が潜んでしまうこともある。そのうち、とくに見落とされがちな問題としては、async/awaitパターンによって予想以上のレイテンシー拡大が生じやすい点だろう。この課題を踏まえ、本稿では「構造化コンカレンシー」と呼ばれる手法──つまりスコープごとの管理やキャンセレーションツリーの設計、締切り制御、そして慎重に制約された並列実行──を軸に据えた解決策について検討したい。

さて、「await」は表面上は同期的な処理にも見える。しかし実態はそれとは異なる挙動を示すことになる。`await`を用いた場合によく発生する状況には以下のようなものがある。ま、いいか。

隠れたパフォーマンス低下を防ぐ実践ワザ

継続処理は、Promiseのジョブキューにマイクロタスクとして予約される。その後、制御がイベントループに戻ったタイミングで再度実行されることになる。要するに、新たな割り込みもそこで発生できる状態となるんだ。ま、いいか。awaitより前で共有ステートを更新しておき、そのままawait後も同じ状態が持続していると考えてしまうのは――実際には、その保証がどこにもないということだと思う。　この想定自体、タイミング次第で簡単に崩れ得る状況なのだ。

## ひそむパフォーマンス上の厄介な穴 ##

The Waterfall（a. k.）

ループ内awaitの非効率を一瞬で改善する

非同期処理のループ内でawaitを多用すると、どのような問題が生じるのだろうか。ここで代表的なケースを簡単に述べてみる。ま、とりあえず現象としては、要素数が増えるほど全体の待機時間――つまりレイテンシ――が直線的に伸びてしまうという傾向があるんだよね。
// 意図せず順次実行になっている例
for (const url of urls) {
const data = await fetchJson(url); // N回だけネットワーク往復し、それぞれ完了まで次に進めない
consume(data);
}
そこで、解決策としては、並列（ファンアウト）で全部一度に処理し、そのあと再びまとめる（ファンイン）方式を取れば効率よくなるんだ。それだけでも体感変わるかもしれない。
// 並列化＋合流例
const results = await Promise.all(urls.map(fetchJson));
results.forEach(consume);
ただし注意したい点もある。「Promise.all」は途中どれか1つでもrejectされると、他も巻き込んで直ちに中断されてしまう。このため「何件か失敗してもできるだけ進めたい」場合、「Promise.allSettled」で各タスク結果ごと個別対応できる方法がおすすめになる。
const settled = await Promise.allSettled(urls.map(fetchJson));
const ok = settled.flatMap(r => r.status === 'fulfilled' ? [r.value] : []);
さらに突っ込むなら、サーバ側へ一度に膨大なリクエストが集中するスタンピード（踏み荒らし）対策として、「同時実行数」を制御するコンカレンシープールを採用すると安定感が増すと思われる。
// プール型並列マップ例（同時数制限付き）
async function mapPool

(items: T[], limit: number, worker: (t: T) => Promise): Promise {

  const q = [...items];

  const results: R[] = [];

  const workers = Array.from({ length: Math.min(limit, items.length) }, async () => {

    while (q.length) {

      const item = q.shift()!;

      results.push(await worker(item));

    }

  });

  await Promise.all(workers);

  return results;

}

それぞれ利用シーンや特徴には違いもあるけど、自分の用途や外部サービス側事情も考慮しながら選ぶ必要があるかな…。

不要な分岐やゾンビPromise問題に対処しよう

「ゾンビ」問題とは、リクエストの処理やユーザーが離れたあとにも非同期ワークが無監督のまま進行してしまう現象を指す。こういった場合、予期せぬエラーが発生しても、その記録はログ内に埋もれて気付きにくくなることもある。またNode.js（バージョン15以降など）の最新環境では、未処理の例外によってプロセスごとクラッシュしてしまう危険性さえある。実際、たとえば以下のようなコードを書くと、

//バックグラウンドでfire-and-forgetを走らせる例
async function handle(req: Request) {
doBackgroundSync(); // 誰もawaitせず、エラーにも目を向けない
return new Response('ok');
}

というような課題が表面化するわけだ。こうしたリスクに備えるには、「明確にawaitで同期する」「タスクやそのエラーを適切に**監督（supervise）**できる体制を整えておく」ことが必要となる。例えば次のパターンだ。

//監督付きでバックグラウンド処理を走らせるイディオム

function runDetached(task: () => Promise<void>) {

  task().catch(err => {

    console.error('Detached task failed', err);

  });

}

この形式ならば、少なくとも障害時には即座にロギングできるし、不注意なエラー握り潰しによるサイレント障害は回避できそうだね。更に踏み込むなら、この独立タスク自体を必ずキャンセル可能かつ掃除され得る**スコープ**へ納めておく設計が望ましい - それについてはまた別途触れるつもり。

もうひとつ注意したい「try/catchブランケット」のクセとしては、関数全体をごっそりtry/catchで囲み、とりあえずフォールバック値だけ返して済ませてしまうパターン。これはシステム側へ“壊れた状態でもなんとかして動き続ければ良い”と教えてしまう結果になるため勧められないんだよね。

最適なのは、「本当にローカル限定のエラーだけ細かくキャッチして仕分けし、それ以外（文脈依存度の高い重大失敗）は素直に再スロー」する戦略。また例外時のログ出力についても単なるスタックトレースだけじゃなく、その時点でわかっている関連情報・周辺事情ごと詳細につけて記録すると見落とし防止につながるでしょう。ま、いいか。

try catch多用による状態汚染をどう避ける？

ウォーターフォール現象が思いがけず発生してしまう例として、非同期の処理どうしに依存関係が無いにもかかわらず、それらを順番にawaitしてしまうパターンがあります。たとえば以下のC#サンプルだと、本来並行実行可能な2つの呼び出しが、わざわざ逐次的に扱われてしまっています。

// 無意味な直列化
const user = await getUser();
const feed = await getFeed();

これを避けるには、両方のタスクを同時にスタートさせ、まとめて結果を待ち受けるよう書き換える必要があります。

// 並列スタート
const [user, feed] = await Promise.all([getUser(), getFeed()]);

また「キャンセルや締切の制御」が無いと、ネットワーク途切れやページ遷移中にも処理が停止せず走り続けたり、リトライ要求が積み重なったりしますね。その対策方法としてはAbortControllerを使ってsignalプロパティを各処理へ渡すという流儀です。

csharp

async function fetchJson(url: string, signal?: AbortSignal) {

  const res = await fetch(url, { signal });

  return res.json();

}

javascript

async function loadDashboard() {

  const ac = new AbortController();

  const t = setTimeout(() => ac.abort(new Error('deadline exceeded')), 3000);

  try {

    const [profile, widgets] = await Promise.all([

      fetchJson('/api/profile', ac.signal),

      fetchJson('/api/widgets', ac.signal),

    ]);

    return { profile, widgets };

  } finally {

    clearTimeout(t);

  }

}

さらに、「awaitによって状態整合性が損なわれる」状況も油断できません。例えばある条件判定後すぐawaitしてしまい、その後の処理も先ほどの判定結果で動かし続けると齟齬（そご）が生まれる場合です。対策としては、await前に状態値のスナップショットを取ったり、排他制御のためアクターやキュー設計を組み込むことなどがあります。

typescript

// シングルライタ・キュー（小規模アクター的）

class Mailer {

  private queue: Promise<void> = Promise.resolve();

  send(msg: Message) {

    this.queue = this.queue.then(() => actuallySend(msg));

    return this.queue;

  }

}

加えて構造化並行性について触れるなら、多くのエコシステムではタスク「スコープ」の考え方があります。ここでは子タスク全体がまとめて管理され、一つでもエラーが起きれば兄弟タスクも巻き込んでキャンセルされたり、それぞれ片付けまで保証されます。ただJavaScript標準にはまだそうした仕組みは見当たりません。でも簡易的なヘルパー関数などで似た運用は可能なこともありますよ。

複数非依存タスクを並列化して待機時間を短縮するには

スコープとは、タスクを開始し、各サブタスクの進行状況を見守りながら、その終結と共に各サブタスクも正常終了あるいはキャンセルされた状態となることを担保する仕組みなんだ。まず運用面として言えば、1. サブタスクへは `AbortSignal` が必ず渡されるね。2. どれか一つでもサブタスクでエラーが起これば、他の未完了なものについてはすぐさま中止される決まりがある。3. またスコープ本体は、それぞれのサブタスクが完全に終わったり途中停止した後にまとめて終了扱いになる――要はすべて片付くまで待ち続けるという感じかな。ま、いいか。

AbortControllerでキャンセル・デッドライン管理を始める

TypeScriptでの最小限な構造化コンカレンシースコープの例として、`withScope` 関数を使った非同期タスク管理の方法が紹介されている。この設計により、AbortSignalやcancelといったキャンセル手段、さらにspawnによる子タスク生成などが活用できるようになる。特筆すべきは、全ての子タスクが終わるまでスコープ自身は閉じず、「途中でどれか失敗した場合でも、そのエラー状態が他へしっかり伝搬する」点だろう。他の並列タスクにもキャンセル信号（abort）が流れ、それぞれ一斉に処理中断となる仕組みだ。実際、キャンセル通知や中断要求もAbortSignalを通してAPI等に統一的に渡せるため、一貫性のある運用がしやすい。

加えて任意機能として「デッドライン（期限）付き」の対応例も示されていた。たとえば withDeadline関数を使えばタイムアウト指定でAbortSignalが得られる。もし `(AbortSignal as any).timeout()` のようなAPIが環境に備わっていればそれを利用できるし、無い場合はsetTimeoutからabort呼び出しを行う設計だ。ただ注意点として、このタイムアウト関連のエラー型（TimeoutError, AbortErrorなど）は各ランタイムごとに名前や構造が異なる場合もある。そのため defensiveなコーディング、つまり想定外ケースへの備えを書いておく方が安心なのかな、と感じた。

実際のスコープとの組み合わせ方も分かりやすいサンプルになっていた。たとえば下記コード：

await withScope(async ({ spawn, cancel }) => {
const deadline = withDeadline(2000);
deadline.addEventListener('abort', () => cancel(deadline.reason));
await spawn('prices', s => fetchJson('/api/prices', s));
await spawn('news', s => fetchJson('/api/news', s));

await後の状態変化リスクにどう備える？

タイムアウト付きのPromiseを扱う際、Signalとの適切な連携が重要となる場面があるんだ。たとえば、次に示すTypeScriptの例では、`AbortController`とsetTimeoutの両方を活用している形だね。ただし、根本的な部分として、操作対象のpromise自身が`signal`をしっかり監視しておかないと、中断処理はちゃんと動作しない。この辺り、案外見落とされやすいよ。

typescript

async function withTimeout<t>(p: Promise<t>, ms: number): Promise<t> {

  const ac = new AbortController();

  const t = setTimeout(() => ac.abort(new Error('timeout')), ms);

  try {

    return await p;

  } finally {

    clearTimeout(t);

  }

}

<pre><code>

スーパーバイズされたバックグラウンドタスクを走らせる場合には、そのタスク自体を明示的に分離（デタッチ）して管理するアプローチが無難かなと思う。下のように名前付きで監督する方法も使いやすい。

function supervise(name: string, task: () => Promise

) {

  task().catch(err => console.error(`[${name}] failed`, err));

}



一方、共有リソースや状態の衝突回避策として「シングルライター（アクター）」パターンを利用するケースも少なくない。状態への書き込み処理は一つに絞り、他から届いた操作要求を順番待ちさせることで一貫性が得られるんだ。キュー方式ってやつだね。



<pre><code class="language-css">kotlin

class CounterActor {

  private q = Promise.resolve(0);

  increment(by = 1) {

    this.q = this.q.then(v => v + by);

    return this.q;

  }

構造的並行性でJSタスク管理をレベルアップする手順

- **可観測性:** タスクが開始／停止するたび、そのID付きでログへ記録しつつ、期間を集計します。そうすることでウォーターフォール現象の兆候も見逃しません。ま、いいか。

## 結論
async/awaitによって、コードは大きく読みやすくなりました。しかしながら、**構造化コンカレンシーは一層の信頼性を生み出します。** 各タスクがスコープ内でキャンセルや期限、それから明確なファンアウト／ファンインとセットで扱われることで、不意のバグだけでなく、_時間というリソース_すら回復できるようになるでしょう。一度仕組みができれば、下位レイテンシも縮まり、ずれないスループットを維持できて、その上で狙い通りの並行動作が保たれます。その結果として、暗黙的だった同時実行性が明瞭なコントロール下に置かれたコードベースとなります。

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