Javaにおけるマスターワーカーパターン：並行処理を容易に調整する

約3分

別名

マスタースレーブ
コントローラーワーカー

マスターワーカーデザインパターンの目的

マスターワーカーデザインパターンは、マスタープロセスと複数のワーカープロセス間でタスクを分散することにより、並列計算を実行するように設計されています。このパターンは、ソフトウェアシステムの並行性、パフォーマンス、およびスケーラビリティを向上させます。

実際の例を用いたマスターワーカーパターンの詳細な説明

実際の例

マスターワーカーパターンは、並列タスク処理とスループットを最適化します。たとえば、レストランの厨房では、ヘッドシェフ（マスター）がラインクック（ワーカー）にタスクを委任し、ラインクックは並行して作業して注文を準備します。ヘッドシェフはダイニングエリアから注文を受け取り、各注文を肉を焼く、サラダを準備する、デザートを作るなどの特定のタスクに分解します。各タスクは、専門知識と現在の作業負荷に基づいて、異なるラインクックに割り当てられます。ラインクックは並行して注文の一部を準備し、ヘッドシェフはプロセスを監督して、すべてが正しく timely に準備されていることを確認します。注文の各コンポーネントの準備ができたら、ヘッドシェフはすべてのパーツを集めて最終チェックを行い、サービスのために料理を盛り付けます。この厨房の操作は、効率と出力を最適化するためにタスクを分散および管理することにより、マスターワーカーパターンを模倣しています。

簡単な言葉で

マスターワーカーパターンでは、マスタープロセスが複数のワーカープロセスにタスクを委任し、ワーカープロセスはタスクを並行して実行し、報告を返します。これにより、並列タスク処理とスループットが最適化されます。

Wikipediaによると

マスタースレーブは、1つのデバイスまたはプロセス（マスター）が1つ以上の他のデバイスまたはプロセス（スレーブ）を制御し、それらの通信ハブとして機能する、非対称通信または制御のモデルです。一部のシステムでは、マスターは、適格なデバイスのグループから選択され、他のデバイスはスレーブの役割を果たします。

Javaにおけるマスターワーカーパターンのプログラム例

提供されたコードでは、`MasterWorker`クラスは並行計算プロセスを開始します。 `Master`クラスは、作業を`Worker`オブジェクトに分割し、各オブジェクトは並行してタスクを実行するため、タスク処理が最適化され、システム効率が向上します。

// The MasterWorker class acts as the main entry point for the Master-Worker system.
public class MasterWorker {
  private Master master;

  public MasterWorker(Master master) {
    this.master = master;
  }

  public Result getResult(Input input) {
    return master.computeResult(input);
  }
}

このコードでは、`MasterWorker`クラスは`Master`オブジェクトで初期化されます。 `getResult`メソッドは、計算プロセスを開始するために使用されます。

// The Master class is responsible for dividing the work among the workers.
public abstract class Master {
  protected List<Worker> workers;

  public Master(List<Worker> workers) {
    this.workers = workers;
  }

  public abstract Result computeResult(Input input);
}

`Master`クラスには、`Worker`オブジェクトのリストがあります。 `computeResult`メソッドは抽象メソッドであり、作業の分割方法と結果の集計方法を定義するためにサブクラスで実装する必要があります。

// The Worker class is responsible for performing the actual computation.
public abstract class Worker extends Thread {
  protected Input input;

  public void setInput(Input input) {
    this.input = input;
  }

  public abstract Result compute();
}

`Worker`クラスは`Thread`を拡張し、並列で計算を実行できるようにします。 `compute`メソッドは抽象メソッドであり、実際の計算ロジックを定義するためにサブクラスで実装する必要があります。

// The Input and Result classes are used to encapsulate the input data and the result data.
public abstract class Input<T> {
  public final T data;

  public Input(T data) {
    this.data = data;
  }

  public abstract List<Input<T>> divideData(int num);
}

public abstract class Result<T> {
  public final T data;

  public Result(T data) {
    this.data = data;
  }
}

`Input`クラスには、入力データをサブタスクに分割するために使用される`divideData`メソッドがあります。 `Result`クラスは、単に結果データをカプセル化します。

Javaでマスターワーカーパターンを使用する場合

タスクを小さく独立したタスクに分解できるシナリオに適しています。
パフォーマンスを向上させるために並行実行を必要とするアプリケーションで役立ちます。
複数のプロセッサまたはマシンでタスクを処理する必要がある分散コンピューティングに適用できます。

マスターワーカーパターン Javaチュートリアル

マスターワーカーパターン（Gigaspaces）

Javaにおけるマスターワーカーパターンの実際のアプリケーション

異なるコンピューティングリソース間でタスクを管理するために、分散システムに実装されています。
複数のクライアント要求を同時に処理するために、サーバーアーキテクチャで使用されます。
大規模なデータセットが並列処理を必要とする科学計算フレームワークで使用されます。

マスターワーカーパターンの利点と欠点

利点

タスクを並列化することにより、パフォーマンスが向上します。
大量の要求を処理するシステムの応答性が向上します。
タスクの調整とタスクの実行の間に明確な懸念事項の分離を提供し、設計を簡素化します。

欠点

マスターとワーカー間の同期と状態の一貫性の管理が複雑になります。
特に分散環境では、マスターとワーカー間の通信を管理するためのオーバーヘッドが発生します。

タスク並列処理とデータ並列処理：マスターワーカーは、これらのパターンを使用して、作業をタスクまたはデータセグメントに分割します。
プロデューサーコンシューマー：構造は似ていますが、生産率と消費率のバランス調整に重点を置いています。マスターワーカーは、タスクの分散と集約に重点を置いています。
パイプライン：どちらも処理手順を整理しますが、パイプラインはそれらを線形に配置しますが、マスターワーカーはそのようなシーケンスを課さない場合があります。