同時実行と並列処理の違いとは?業務効率を左右する選択基準と具体的改善策

Published on: | Last updated:

業務で『同時実行』と『並列処理』をちゃんと使い分けるだけで、ムダな残業とかパフォーマンス落ちがグッと減る—迷いやすい人向けの即効テクまとめ。

  1. 同じタスクを分けて、2日間で『並列処理』と『同時実行』の両方試してみて。結果の違いが体感できるから、どっちが今の業務に合うかすぐわかるよ。

    手応えがすぐに比較できる—例えば2日目の作業完了速度が1.2倍以上なら、並列処理の効果を実感できるはず。(2日連続でタイム記録)

  2. 普段使う業務ツールやアプリ、直近3つだけ見直してみて。『同時実行』が重なってる作業、1日10分でも減らせればPCも自分も軽くなる。

    毎日同じタイミングでCPU使用率や待ち時間を記録。10分減ったら週末に体感で「楽になった」と思える!(金曜にPCの状態確認してみて)

  3. 面接対策や設計で迷ったら、5分だけ『この場面は同時実行?並列処理?』って自問してみて。図を描きながらやると、頭の中がスッキリするはず。

    面接中や設計レビューで質問に5秒以内で答えられたら、思考整理できてる証拠。(本番で即答できたか自分でメモ)

  4. 現場のリソース配分、毎週最初の30分だけみんなで『並列処理できるものTOP3』を話し合ってみて。全員参加型にすると気づきが増えるよ。

    翌週に同じタスクの所要時間が10%短縮してれば成果アリ。(次の週の会議で確認)

間違えて損する?同時実行と並列処理の基礎を押さえる

エンジニアってさ、「並行性」と「並列性」、正直ごっちゃで使う人めちゃ多いよ!違うんだけど、分かりにくいのもあるし、まぁいいやってなる瞬間あるな。でもマジで別物なんだよ!!

あの時、Googleの最終面接でそれを超実感した!面接官(エンジニアリングマネージャー)が「このシステム、データ一貫性保ちながら複数ユーザー同時リクエスト捌けます?」とかド直球で聞いてきてさ!ビビったわ。

もう即答!「パラレル処理&マルチコア最適化、それに分散コンピューティング使えば完璧っすね!」みたいなノリ全開で説明突っ走ったんだけど…。

なのに途中から自分でも説明混乱してきて、「並行性」「並列性」ごっちゃにしながらEnglishとJapaneseも交互。頭ぐるぐる。でもなんか話止まんない…多分15分以上ペラペラしゃべってた。

え、そしたら予想外すぎて面接まさかの15分前倒し終了!!は?もう終わり!?今!?みたいな感じになって、一瞬固まったよ、ほんと…。

見分け方で変わる年収:ConcurrencyとParallelismの使い所を理解しよう

聞いてほしいんだけど、その時もらったフィードバック、普通に痛かった。「候補者は基本的なシステム設計のコンセプトを理解していない。並行性と並列性をごっちゃにした」とか書かれてたんだよね。それで350,000ドルのオファー、消えたわ。

いやさ、信じがたいよ。並行性と並列性、そこまで重要?うーん、多分すごく大事なんだと思う。ほんと、その違い知らないだけで人生変わるレベルだったかもしれないな。

一応言っておくけど、この2つの単語、一見似てるけど中身ぜんぜん別。Concurrencyは、一度に色んな処理を「切り替えながら扱う」こと。まあ…説明雑になった、ごめん、とりあえずポイントだけ。

Parallelismは、一度に複数のことを「本当に同時に進める」話なんだわ。この違い、大きい。ここ勘違いして損したって実感してる。

まじで初歩ミスでキャリア決まるとか泣けるよね。気を付けよう、ホント。まあ自分だけじゃないかも…たぶん。

見分け方で変わる年収:ConcurrencyとParallelismの使い所を理解しよう

システム設計面接で落ちないために区別すべき言葉とは

「“同じもの”って思い込んでたら、その時点でもう損するよ。FAANGのシステムデザイン面接も…まあ普通に落ちるかな。言い過ぎかもしれんけど、いや多分そう。違いが曖昧なままだとまずヤバい。」

・面接の話
FAANG系システムデザインラウンドは無理っぽい。本当に受からない、マジで。そのうえ、“教科書暗記だけ人間”ってレッテル貼られるから正直最悪。もうここで一発退場感あるよ。それだけじゃなくて、「ちゃんとスケールするやつ」作れなくなる。

・仕事なら?
なんかね…資源バンバン無駄使うし、パフォーマンス詰まりとか出るしな。ぼーっとしてると本物エンジニア達に昇進ぜんぶ持ってかれる感じある。

例え話(ちょっと脱線)
レストランをやっててコックが1人しかいない場合=シングルコアCPU、と仮定すると──

●コンカレンシー:料理人ひとりが野菜切ったり、オーブン覗いたり、味付けしたり。「すぐタスク変えるけど同時には動いてない」。ただ全部ちゃんと少しずつ進むよ。

●パラレリズム:今度は4人雇った(マルチコアCPU的な)。それぞれ別々に野菜切る/オーブンチェック/味付けを全員一斉に始める。同時処理してる実感あるよねわかる?

Javaコード例↓

// コンカレンシー
class SingleChefKitchen {
void handleOrders() {
while (hasOrders()) {
chopVegetables();
checkOven();
seasonDish();
// 超高速で交代しながらタスク処理
}
}
}


// パラレリズム
class MultiChefKitchen {
void handleOrders() {
ExecutorService kitchen = Executors.newFixedThreadPool(4);
kitchen.submit(this::chopVegetables);
kitchen.submit(this::checkOven);
kitchen.submit(this::seasonDish);
// ほんとうに全部並列稼働中!
}
}


このコード見るだけでも違うんだよね。タイプ全然別というか…。

・コンカレンシーの場合→「見た目同時風」だが1個ずつ入れ替わって走る(錯覚みたい)。

// 並行実装サンプル
public class ConcurrentExample {
public static void main(String[] args) {
Thread task1 = new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 5; i++) {
System.out.println("Task 1 - Step " + i);
try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) {}
}
});


Thread task2 = new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 5; i++) {
System.out.println("Task 2 - Step " + i);
try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) {}
}
});


task1.start();
task2.start();

// 出力イメージ:毎回片方ずつ順番交替
// Task 1 - Step 0
// Task 2 - Step 0
// Task 1 - Step 1…
}

まとめ。「コンカレンシー」はプログラム設計手法自体を指す言葉。本当の意味で“ガチ同時並行”じゃなくても成り立つんだわ、多分ね。

日常業務でリソース浪費やパフォーマンス低下を防ぐには

1. パラレリズムってやつ、実際には「何かを同時にやる」ことだよね。うーん、C++じゃなくてJava例でサクッとまとめるわ。ParallelExampleクラス内でExecutorServiceを使ってるんだけど、numbers(1~10)の配列を4スレッドにざっくり割って、それぞれ別々に合計計算する方式。なんか単純そうだけどポイント押さえたら結構応用効くよ。

2. まず、chunkSize変数で各スレッドが担当する分量決めて、そのうえでFuture
の非同期タスクとしてsubmitしていく流れなわけ。あと、その間sumしながらMath.sqrt(k)を1000000回ループとかガチ処理入れて試すパターンもあり(ほんとは重めの演算イメージ)。全体的にCPUバリ食い系の操作ね。

3. 各Futureが完了するまでまったり待機して、終わったら全部足して「Total sum:」的なコンソール出力になるわけ。それとexecutor.shutdown()忘れないでキチッと終了作業もしとく感じ。「あっ意外と忘れがち」…ちゃんとチェック。

4. それから「並列処理」の基礎掴みたい人はこの手順ガチ大切。というかマルチコア環境だったら本当に複数スレッド仕事ぶん投げてリアルタイム同時実行できる。ここ身につければ設計にも自信つく…はず、多分な。

5. インタビュー―例えばシステムデザイン系面接だと、「parallelism」と「concurrency」の違い説明求められるケース頻発。この区別ミスったら正直痛いポイント!注意いるよ。

6. たまにダメな回答パターンありがちなのはさ、「multiple threads回す=ユーザーリクエスト大量さばけます」みたいな適当コメント言っちゃうこと…やばいってそれ。「parallel」と「concurrent」ごちゃ混ぜ過ぎ。でもこれ一度ミスした事ある気がする…。うーむ信頼落ちるし避けような。

7. より適切な返答例挙げるなら、「まず基本はconcurrency構造――つまりノンブロッキングとか非同期I/O軸で多数リクエストを柔軟受け流せる組み方。その後CPU処理集約系ならparallel実装追加も検討。ただし共有state絡みの制御には必ず設計段階からケアいるので油断しない。」みたいな認識を持つべきなんだろうね。本当に大手企業でもそこで差ついたりすることあるっぽいよ、まあ一応参考まで!

日常業務でリソース浪費やパフォーマンス低下を防ぐには

身近なたとえ話で同時実行と並列処理の本質を掴もう

使い分けのコツ…うーん、まあ知ってると便利かも。自分でもよく間違えるけど、とりあえず頭に入れておきたい感じね。どっち使うべきかは、その場次第?たぶん、具体的な話にするわ。

「並行処理(Concurrency)」が欲しい時。うーん、I/O中心なタスクかな…例えるとデータベース呼び出し、API通信、あとファイル読書き。そこが強い。でもWebサーバーとかチャットアプリ、大量のユーザー処理したい時も並行だよね。モバイルアプリとかデスクトップでUI固まらせたくないときも大体これかな。あとはイベントドリブン系?メッセージキューとかリアルタイム通知とか、それも割と得意分野。

…コード例、一応貼っとく。
@RestController
public class WebController {
@GetMapping("/user/{id}")
public CompletableFuture
 getUser(@PathVariable String id) {
// 並行:ノンブロッキングI/O
return CompletableFuture.supplyAsync(() -> userService.findById(id))
.thenApplyAsync(user -> enrichUserData(user))
.thenApplyAsync(user -> formatResponse(user));
}

コード例で納得!Concurrency・Parallelismの違いがわかる瞬間

やばい、CPUゴリゴリ使う画像処理系の話になると超テンション上がる!たとえばImageProcessorクラスみたいに、BufferedImageへFilterぶっかける場合さ、for文で一個ずつピクセル回してたら遅すぎて話になんないよね!そこでRuntime.getRuntime().availableProcessors()でコア数チェックして、ExecutorService作成→マルチスレッド化!chunkHeightをコアごとに割り振って高速化…めっちゃ理にかなってるやつ!!

でもさー、「CPU-bound」なのにやたらコンカレンシー増やすと逆効果パターンあるんだよな…。WrongConcurrencyクラスみたいなやつ?CompletableFuture.runAsyncでdatasetの全件にheavyComputation投げてたり。Javaのcommon pool自体I/O用設計がベースだし、CPUに過剰なタスク流し込むと普通に性能ガタ落ちしたりする。ほんと注意!

さらに、大規模な計算仕事なのに考えなしでasyncしまくるとthread pool枯渇したり、コンテキストスイッチだけ重くなるっていう悲劇。下手するとシングルスレッドより遅いとか余裕であるから笑えない!

一方でさ、「I/O-bound」なタスク――例えばデータベースからUser情報取得する時―ここで変なパラレル入れてしまう失敗例も多い。WrongParallelismクラスの例ならfetchUserData内で8本Thread無理矢理作って、それぞれexecutor.submit→userIdごとfetchしようとしてる。

ただ、fetchUser(id)ってどうせI/Oレスポンス待ちじゃん?だから結局Threadはほぼアイドル状態になるし、それなのにthread管理だけ激ムズ&複雑化するし…正直ほぼ性能変わらず手間だけ爆増とか普通だから。

あとThread管理コストもバカにならないわけ。トラブル出た時のデバッグ地獄だったり、とにかく効率面見ても恩恵ほぼナシって状況も多いんだ。

大事なのはここ!「パフォーマンス上げるぞ!」って短絡的に「スレッド増やそう!」は危険!!最初にボトルネック(I/O?CPU?)冷静分析→その特性次第で非同期or並列化の是非ちゃんと決めるだけでも本当に結果違う。いやマジ冗談抜き!

コード例で納得!Concurrency・Parallelismの違いがわかる瞬間

現場でハマりがちな誤用シーンと改善方法を整理する

あー、CPUガッツリ使う系の作業ね。正直いうと、並列処理考える時ってAmdahlの法則、忘れがちだけどめっちゃ大事。全部並列化すれば爆速になるでしょ?…みたいな幻想持つ人多い気がするけど、多分そこまで単純じゃないよね。

あとさ、「じゃあスケーラビリティどうやって上げんの?」って聞かれて、「とりあえず並列化すればいいでしょ」って返しちゃいそうになる。でもなー、それは一部分しか当てはまらないというか。I/O重視なのか計算重視なのかで設計違うから、ほんとは切り分け必要。

うーん、I/OだったらイベントループとかノンブロッキングI/Oの方が向いてるし…計算速度上げたい時は結局マルチコア使った本気の並列処理しかないんだわ。でもその時もshared stateのやつ、とにかくちゃんと管理しないと地味に詰むっぽい。

まあ結局さ、CPUスペックだけ見て爆走したらうまくいくとか全然甘いんだよな…。各作業とか仕組みごとの癖をちゃんと見極めたほうがいいと思うわ。それにさ、本当に分散できる限界まで突き詰めようとすると、最初から仕組み考え直す羽目になったりして、割と面倒なんだよな。

面接対策に最適!質問ごとに意識すべき答え方をチェックしよう

「ね、グルチャとかでたまに聞かれるけどさ、システムデザインの話になると“システムは並列でユーザー同時処理するんでしょ”って思いがちじゃない?でも実際は違うんだよね。自分も最初『え、ホントなの?』ってびっくりした。でもさ、ほんとのところは、“非同期I/Oとかノンブロッキング処理を使って同時リクエストをこなす。CPUきつめのバッチジョブとかデータ変換だけ並列化してる”っていう仕組みが正しいんだよ、多分。

んで、この違いをちゃんと知ってるジュニア開発者ってどうなるかというと、高評価もらいやすくなったり技術トークで信頼されやすいっぽいよ。たしか面接受かった~とか、高インパクトなPJに抜擢されたなんて話もよく聞くわ。

ちなみに、それ完全に使えるシニアエンジニアだとどうなるかと言うとさ…意思決定までリードできたり、本当にスケーラブルな設計まで作れちゃうみたい。社内でも「あの人頼れる!」的存在になる可能性高そうだし、20–30%くらい給料上乗せされる傾向もあるっぽい!

あ、そしたらさ、「じゃあ具体的にどうやって30日で身につける?」って気になるよね笑。一応おすすめの流れ書いておくね。Week 1:まず非同期(concurrent)なシステム――例えばasyncなwebサーバひとつ作る。それと並列(parallel)のやつ――画像加工ツールみたいなの1つ自力でやってみて。「この2つ何が違う?」体感する感じ!最初ここ絶対つまずくw

2週目入ったら、自分の普段書いてるコードから“これは並行的だ”“こっちは並列かな?”みたいな箇所ピックアップして、それぞれ1カ所ずつ書き直して動作・速度変化もちょっと比べてみよう。

3週目は、その違い説明する練習がおすすめ。同僚誘ったりチャット投稿してまとめてもいいし、あと有名プロダクト事例調べて読む(Redis=concurrency例/Apache Spark=parallelism例)のも役立つ気がする。

4週目ラストには、「両方適切に混ぜたシステム」を一度設計案描いてみよう。その選択理由もしっかり文章化すると理解が深まるかも。そして最後また誰か相手捕まえて口頭アウトプットし直す、と。

いやー結局、“コンカレンシー”とか“パラレリズム”、これ学校の教科書だけじゃなくてガチ現場ツールなんだよね…。どっちかわからず使うと実際マジ詰むこと多い。でもここ見極めできれば10億ユーザー相手するGoogle級サービス設計にも関われたり、高速トレーディング作ったり、ヘッジファンドで$500,000超え稼ぐ道にも繋がったり。本当それくらい威力大!逆に知らないままだと、「最適化頑張りました!」案件が地味実装よりナゾ遅かった…とかフツーだから注意した方がいいよ。

面接対策に最適!質問ごとに意識すべき答え方をチェックしよう

現役エンジニアとして年収アップにつなげる使い分けスキルとは

あー、これさ、違い、わかったよね?うん!でもね、じゃあそれってさ、次の面接とか…あ、ごめん言い直す!次のシステム設計の場とかさ、あるいは次のキャリアチャンスで、本当に活かせるの?ほんとに大事だと思うんだけど!いやー、マジで油断しないでよ!

えっと、「並行処理」っていうのは構造的な話なんだわ。うーん…要するに仕組みとしてどう動くか。でも「並列処理」はさ、もうちょっと現場寄りというか、その実際に“同時”で動作するやつ。これちゃんと理解できてないと「あ、この人ビギナー?」みたいに見抜かれちゃうからね。本当にプロっぽく見えるか、一瞬で分かっちゃう。

それだけじゃなくて、この微妙な違いを実務でガチ活用できるエンジニアって、システムを本気で回る設計ができる人だよね。それがなんと…年収150,000ドルと350,000ドルくらいの差になるらしいよ!?ヤバくない?

だからこういうシステム設計系の知識さ、本音を言えば「えーそんなに大事かなぁ」って思う人もいるけど、多分ここ押さえておけばシニアエンジニアになりたい派となりたくない派がパキッて別れるんじゃない?まあ僕としては絶対身につけたほうがいいと思うんだよな!!

30日後、自信持ってシステム設計へ臨む学習ロードマップ

キャリアアップを考えるなら、技術の違いで何が本当のポイントなのか…まあ、ちょっと迷うよね。あれ、やっぱり細かい点も気になってくる人も多いらしい。だけど、「これ一つだけ押さえれば十分」って話にはなりにくいんだわ。実際はさ、自分が面接で印象残すとか、もう少し使えるシステム考えるとか―結局その「今効く差」がキーになるみたいだな。

転職とか現場で詰まっている感じがある人、とりあえず情報チェックしてみるといいかもしれない。ガチで!出す内容は即効性というより、「じゃあ次どう動けば?」みたいなのを意識してるからね。多分ヒントくらいにはなると思うよ、うん。

Related to this topic:

Comments