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Rubyにおける並行処理
Concurrency in Ruby
並行処理メカニズムの理解と実装
Understanding and Implementing
Concurrency Mechanisms
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Pham Vuong Trieu
(Edric)
● 2021: マネーフォワードベトナムに入社
● 2021 -
○ 現在: マネーフォワード クラウド会社設立
● 2021: Join Money Forward
Vietnam
● 2021 -
○ Now: Money Forward Cloud
Company Registration.
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目次
Table of contents
1. Concurrency Before Ruby 3
2. Processes: Fast but Costly
3. Threads: GIL Issues
4. Ruby 3: Fiber & Scheduler
5. Ruby 3: Ractor
6. Choosing the Right Approach
1. Ruby 3以前の並行処理
2. プロセス: 速いがコストがかかる
3. スレッド: GILの問題
4. Ruby 3: Fiberとスケジューラ
5. Ruby 3: Ractor
6. 正しいアプローチの選択
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Ruby 3以前の並行処理
Concurrency Before Ruby 3
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Rubyの良いところ、悪いところ、そしてとても悪いところ
The good, the bad and the ugly of Ruby
● The good: elegant syntax, fast to
develop
● The bad: performance and
memory consumption
● The ugly: concurrency model
● 良い点: エレガントな構文、開発ス
ピードの速さ
● 悪い点: パフォーマンスとメモリ消費
● 厄介な点: 並行処理モデル
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なぜRubyは並行タスクの処理で評判が悪
かったのか？
Why did Ruby have a bad reputation
for handling concurrency tasks?
質問
Question
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並行処理: 複数のタスクを処理する
Concurrency: handling multiple
tasks
並行処理と並列処理
Concurrency & Parallel
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並列: 複数のタスクを同時に実行する
Parallel: Executing multiple tasks at
the same time
並行処理と並列処理
Concurrency & Parallel
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バージョン3以前のRubyの並行処理について
Ruby take on concurrency before version 3
● Concurrency Options: Process
and Thread
● Challenges:
○ Process: Expensive in terms of
resources
○ Thread: Limited by the Global
Interpreter Lock (GIL)
● 同時実行オプション : プロセスとスレッ
ド
● 課題:
○ プロセス : リソースが高価になる
○ スレッド : Global Interpreter Lock（GIL）
による制限
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プロセス: 速いがコストがかかる
Processes: Fast but Costly
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プロセスの仕組み
How processes work
● Independent Execution: Processes run
separately and in parallel.
● Child Process Details: Copies everything
from the parent, including memory and Ruby
interpreter.
● Ruby Interpreter: Converts Ruby code into
machine code, which can impact
performance.
● 独立実行 : プロセスは別々に並行して実行され
る。
● 子プロセスの詳細 : メモリやRuby インタプリタ
など、親プロセスからすべてをコピーする。
● Ruby インタプリタ : Ruby コードをマシンコード
に変換、それがパフォーマンスに影響を与える
ことがある。
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シンプルなフィボナッチ関数による 「CPU
バウンド」問題
Simple Fibonacci function for “CPU
bound” problem
CPUバウンド問題の例
Example for CPU bound problem
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● 並列計算のために複数のプロセスを
使う
● IO.pipeによる出力の収集
● Using multiple processes for
parallel computing
● IO.pipe to collect output
プロセスのスピードアップ
Speed up with process
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ベンチマーク
Benchmark
● Machine: Macbook pro M2
● CPU time:
● Normal run:
○ CPU time: 3.28s
○ Memory: 40 bytes
● Process:
○ CPU time: 1.67s
○ Memory: 9032 bytes
● マシン: マックブック Pro M2
● CPU時間:
● 通常実行:
○ CPU時間: 3.28s
○ メモリ: 40バイト
● プロセス:
○ CPU時間: 1.67s
○ メモリ: 9032バイト
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プロセス使用の悪い面
The bad side of using process
● Child process copies memory &
Ruby interpreter => Waste
resources
● Cannot directly share data
between process, have to use
IO.pipe
● IO.pipe only allow string data
● 子プロセスがメモリをコピーすることと
Rubyインタプリタ の組み合わせによ
り、リソースが無駄になる。
● プロセス間で直接データを共有できな
い。IO.pipe を使う必要がある。
● IO.pipeは文字列データ のみ許可す
る。
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● 直接使用する代わりにgem parallel
を使用する
● よりシンプルな実装で同じ速度
● Instead of direct use, we can use
gem parallel
● Simpler implementation, same
speed
代替手段: gem Parallelを使う
Alternative: using gem Parallel
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スレッド: GILの問題
Threads: GIL Issues
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● 軽量スレッド : スレッドはメモリを共有するため、
プロセスよりも効率的。
● Global Interpreter Lock (GIL): 一度に1つの
スレッドだけがRubyコードを実行できるようにす
ることで、真の並列実行を制限する。
● Lightweight Threads: Threads share
memory, making them more efficient than
processes.
● Global Interpreter Lock (GIL): Limits true
parallel execution by allowing only one
thread to execute Ruby code at a time.
Rubyのスレッドの仕組み
How Threads Work in Ruby
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● The Global Interpreter Lock (GIL)は、一度に
1つのネイティブ・スレッドしか Rubyコードを実行
できないようにする。
● Rubyは「グリーンスレッド」を使用し、スレッドの
スケジューリングはOSが管理する。
● The Global Interpreter Lock (GIL) ensures
that only one native thread can execute
Ruby code at a time
● Ruby uses "green threads," with thread
scheduling managed by the OS
The Global Interpreter Lock
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GILの長所と短所
Pros and cons of GIL
● Pros:
○ Simplifies thread safety.
○ Prevents deadlocks.
● Cons:
○ Limits true parallelism.
○ Reduces performance in multi-core
systems.
● 長所:
○ スレッドセーフの簡素化。
○ デッドロックの防止。
● 短所:
○ 真の並列処理が制限される。
○ マルチコアシステムでのパフォーマンスを
低下させる。
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● シナリオ : スレッドを使って複数のフィボナッチ数
の計算をする
● 観察: 実行時間はシングルスレッドと変わらない
● 結論: スレッドはCPUバウンドタスクのパフォー
マンスを向上させない
● Scenario: Calculating multiple Fibonacci
numbers using threads
● Observation: Runtime remains the same
as a single-threaded approach
● Conclusion: Threads do not improve
performance for CPU-bound tasks
CPUバウンド問題にスレッドを使う
Using Threads for CPU-Bound Problems
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スレッドの強み
Strengths of Threads
● Ideal for I/O-Bound Tasks:
○ API Requests: Efficiently handle
network communication.
○ File Operations: Manage reading and
writing to disk effectively.
● I/Oバウンドタスクに最適
○ APIリクエスト: ネットワーク通信を効率的
に処理。
○ ファイル操作: ディスクの読み込み・書き
込みを効率的に管理する。
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例: 複数のウェブページのフェッチ
課題: ブロッキングせずに複数のI/O操作を効
率的に処理する
Example: Fetching multiple web pages
Challenge: Handling multiple I/O
operations efficiently without blocking
I/Oバウンドタスクにスレッドを活用する
Leveraging Threads for I/O-Bound Tasks
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パフォーマンス向上 : マルチスレッドで3倍高
速化
メモリ使用量: シングルスレッド実行とほぼ同
じ
Performance Improvement: 3 times
faster with multi-threading
Memory Usage: Nearly the same as
single-threaded execution
ベンチマーク
Benchmark
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Ruby 3: Fiberとスケジューラー
Ruby 3: Fiber & Scheduler
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Ruby Fiber入門
Introduction to Ruby Fiber
● Introduced in Ruby 1.9
● Initially overlooked until the
enhancements in Ruby 3
● Fiber is Ruby's implementation
of coroutines, providing a way to
pause and resume code
execution within a single thread.
● Ruby 1.9で登場。
● Ruby 3で強化されるまで見過ごされ
ていた。
● FiberはRubyのコルーチン実装であ
り、単一スレッド内でコード実行を一時
停止したり再開したりする方法を提供
する。
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コルーチンとは何か？
What is a Coroutine?
● A coroutine is a general control
structure whereby flow control is
cooperatively passed between
two different routines without
returning.
● Unlike threads, coroutines yield
control explicitly, allowing for
more predictable concurrency.
● コルーチンは、フロー制御が戻ること
なく2つの異なるルーチン間で協力的
に渡される一般的な制御構造である。
● スレッドとは異なり、コルーチンは明示
的に制御を譲渡する ため、より予測
可能な並行処理を可能にする。
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各Fiberは何らかのアクションを実行し、
Fiber.yieldを使って一時停止し、制御が戻
されると再開する。
Each fiber performs some action,
pauses using Fiber.yield, and then
resumes when control is passed back
to it.
例: セットアップ
Example: setup
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Fiberは制御の譲渡と再開を繰り返し、協
調的マルチタスクの管理に使用できること
を示している。
The fibers yield and resume control
back and forth, demonstrating how
fibers can be used to manage
cooperative multitasking.
例：Fiberの実行
Example: Fiber Execution
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Ruby 3による進化
Evolution with Ruby 3
● Fiber Scheduler: Introduced in
Ruby 3 as an interface for
implementing cooperative
multitasking.
● Purpose: To enable non-blocking
I/O operations by integrating
Fibers with event-driven
programming.
● Fiber Scheduler: 協調型マルチタス
クを実装するためのインタフェース と
してRuby 3で登場。
● 目的: イベント駆動型プログラミングに
Fiberを統合することで、ノンブロッキ
ング I/O 操作を可能にする。
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非同期ジェムの紹介
Introduction to the Async Gem
● Async is a Ruby gem that
simplifies the creation and
management of concurrent
tasks using Fibers.
● Key Features:
○ Event-driven concurrency.
○ Non-blocking I/O.
○ Easy integration with Fiber
Scheduler.
● Asyncは、Fibersを使った並行タスク
の作成と管理を簡素化するRuby
gemです。
● 主な特徴:
○ イベント駆動型並行処理。
○ ノンブロッキングI/O。
○ Fiber Schedulerとの統合しやすさ。
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Asyncの仕組み
How does Async work?
● The Async gem includes an
event loop that monitors
various I/O operations
● When an operation is ready (e.g.,
data is available to read, or a
timer has expired), the event
loop resumes the corresponding
Fiber to continue its execution
● Async gem には、さまざまな I/O 操
作を監視するイベントループ が含ま
れています。
● 操作の準備が整うと（例えば、データ
が読み込めるようになったり、タイマー
が切れたり）、イベントループは対応
するFiberを再開し、その実行を継続
します。
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非同期オペレーションを簡素化し、I/Oバウ
ンドタスクのパフォーマンスを向上
Simplifies asynchronous operations
and improves performance for
I/O-bound tasks
Asyncを使ってAPIをフェッチする
Using Async to fetch API
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Ruby 3: Ractor
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Ractor 入門
Introduction to Ractor
● What is Ractor?
○ A new concurrency abstraction
introduced in Ruby 3.
○ Designed to provide true parallelism
for CPU-bound tasks.
● Objective:
○ Enable parallel execution of code in a
way that avoids the Global
Interpreter Lock (GIL).
● Ractorとは？
○ Ruby 3で導入された新しい並行処理の抽
象化手法。
○ CPUバウンドタスクで真の並列性を実現
できるように設計されている。
● 目的:
○ the Global Interpreter Lock（GIL）を回
避しつつコードの並列実行を可能にする。
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● 並列実行 : Ractorは互いに独立して同時に実行さ
れます。
● 分離: Ractorは互いに分離されており、共有メモリ
やデータ競合の問題は発生しません。
● 通信: Ractorはスレッドセーフなメッセージパッシン
グで通信します。
● Parallel Execution: Ractors run concurrently
and independently of each other.
● Isolation: Ractors are isolated from each
other, ensuring no shared memory or data
race issues.
● Communication: Ractors communicate via
message passing, which is thread-safe.
Ractorのキーコンセプト
Key Concepts of Ractor
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Ractor 対 スレッド
Ractor vs. Thread
● Parallelism: Ractors provide true
parallelism (unlike Threads that
are limited by the GIL).
● Isolation: Ractors do not share
state or memory, reducing risks
of data corruption.
● Use Cases: Ractors are ideal for
CPU-bound tasks needing
parallel execution.
● 並列性: Ractorは真の並列性が実現
される（GILによって制限されるスレッ
ドとは異なる）。
● 分離: Ractorは状態やメモリーを共
有しないため、データ破損のリスクが
低減する。
● 使用例: Ractorは並列実行が必要な
CPUバウンドタスクに最適。
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Ractorは真の並列性を実現し、複数の
CPUコアを活用するために実行を分離する
Ractors provide true parallelism and
isolate execution to leverage
multiple CPU cores
CPUバウンドタスクのためにRactorを活用
Leveraging Ractor for CPU-Bound Tasks
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正しいアプローチの選択
Choosing the Right Approach
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プロセス
Process
What it’s for: Heavy, isolated tasks that
need full parallelism across multiple
CPU cores.
Example Use Case: Running separate,
independent services or handling tasks
that require strong memory isolation.
Key Method: Process.fork, Process.wait
用途: 複数のCPUコアにまたがり、完全な
並列処理が必要な、重く、分離されたタス
ク。
使用例: 個別の独立したサービスの実行
や、強力なメモリ分離を必要とするタスクの
処理。
主なメソッド : Process.fork、
Process.wait
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スレッド
Thread
What it’s for: Tasks that can run
concurrently within the same memory
space, especially I/O-bound tasks.
Example Use Case: Performing multiple
I/O operations like reading files or
making API requests simultaneously.
Key Method: Thread.new, Thread.join
用途: 同じメモリ空間内で並行して処理で
きるタスク、特にI/Oバウンドタスク。
使用例: ファイルの読み取りやAPIリクエス
トのように、複数のI/O操作を同時に実行
する。
主なメソッド : Thread.new、Thread.join
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Fiber
What it’s for: Lightweight,
cooperative multitasking within a
single thread, great for non-blocking
I/O.
Example Use Case: Handling
multiple network connections in a
web server without blocking.
Key Method: Fiber.new, Fiber.yield
用途: シングルスレッド内での軽量で協調
的なマルチタスク、ノンブロッキングI/Oに
最適。
使用例: Webサーバーで複数のネットワー
ク接続をブロッキングせずに処理する。
主なメソッド : Fiber.new、Fiber.yield
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Ractor
What it’s for: True parallelism with isolated
memory, ideal for tasks that benefit from
concurrent execution without sharing state.
Example Use Case: Parallel data processing
or computations that require isolation
between concurrent tasks.
Key Method: Ractor.new, Ractor.take
用途: 分離メモリによる真の並列性の実
現。ステートを共有することなく並行実行が
可能なタスクに最適。
使用例: 並行タスク間の分離が必要な並
列データ処理や計算。
主なメソッド : Ractor.new、Ractor.take
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No content
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● 日英併記
○ 記載方法はテンプレに従ってくださ
い
○ 日本語話者の方は英語訳もご自身
で記載をお願いします。その後、
TechDayの翻訳チームがレビュー
します
● デモ動画
○ 機材オペレーションの関係で、今回
は当日のデモななしで動画でお願い
します
○ 動画の共有方法は検討中のため、
確定したら再度アナウンスします
スライド レギュレーション 1 / Slide Regulation 1
● Write in both Japanese and English
○ Please follow the writing
template
○ You only need to write the
English. The translation team
will then translate it into
Japanese.
● Demonstration video
○ Due to equipment operation,
please use video instead of a
demo on the day of the event.
○ The method of sharing the
video is still under consideration
and will be announced again
when it is finalised.
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● 文字サイズ
○ 本文 ： 最小18 pt
○ 注釈 ： 最小14 pt
○ 見出し： 最小22 pt
スライド レギュレーション 2 / Slide Regulation 2
● Font size
○ Main Text： min 18 pt
○ Annotation： min14 pt
○ Title： min 22 pt
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No content
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スライドをコピー
Copy the slide
テンプレートの使用方法 / How to use the template
［レイアウト▼］から
対象のデザインを選択
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Apply layout.
新規スライドを追加
Add a new slide
01 02 03
※こちらのスライドはマスターデータのため、
コピーしてご利用ください
* Please copy and use these slides as master
data.
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プレゼンタイトル
Ruby Concurrency
サブタイトル
subtitle
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プレゼンタイトル
Ruby Concurrency
サブタイトル
subtitle
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● Career JP／EN
● SNSアカウント / SNS Account
名前やニックネーム
name or nickname
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まとめや話の切り替え
Summarising and switching
between stories
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JP コード紹介テキストコード紹介テキストコード紹介テキスト
EN Code Introduction Text Code Introduction Text Code
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JP コード紹介テキストEN
Code Introduction
JP
コード紹介テキストコード紹介テキ
ストコード紹介テキスト
EN
Code Introduction Text Code
Introduction Text Code
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Benchmark
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JP テキスト
●
JPタイトル
EN Title
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EN Text
●
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JP テキスト
EN Text
JPタイトル
EN Title
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EN
(Sample)Money Forward is
developing numerous
services across eight
locations, both domestic and
international, including
development bases in
Vietnam and India.
JP
（例）マネーフォワードはベトナムやインド
の開発拠点を含む国内外8拠点で多数の
サービスを開発しています
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No content