C++スレッドプール自作シリーズ
| Part1 std::thread | Part2 ワークスティーリング | Part3 Future/Promise | Part4 ベンチマーク |
|---|---|---|---|
| ✅ | ✅ | ✅ | 👈 Now |
はじめに
ここまでスレッドプールを作ってきたけど、本当に速いの？
今回は実際にベンチマークを取って、ボトルネックを見つけて改善していく。
ベンチマーク環境
| 項目 | スペック |
|---|---|
| CPU | i7-12650H |
| RAM | 32GB DDR4-3600 |
| OS | Windows 11 |
| コンパイラ | MSVC 19.38 (Release /O2) |
ベンチマーク1: スループット測定
空のタスクを大量に処理するスループットを測定。
#include <chrono>
#include <iostream>
#include <atomic>
void benchmark_throughput(auto& pool, int num_tasks, const std::string& name) {
std::atomic<int> counter{0};
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
for (int i = 0; i < num_tasks; ++i) {
pool.submit([&counter] {
++counter;
});
}
while (counter.load() < num_tasks) {
std::this_thread::yield();
}
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end - start);
double throughput = static_cast<double>(num_tasks) / duration.count() * 1'000'000;
std::cout << name << ":\n";
std::cout << " Time: " << duration.count() / 1000.0 << " ms\n";
std::cout << " Throughput: " << static_cast<int>(throughput) << " tasks/sec\n";
}
結果
| 実装 | 100万タスク処理時間 | スループット |
|---|---|---|
| 都度スレッド生成 | 847,234 ms | 1,180 tasks/sec |
| 単純な共有キュー | 2,341 ms | 427,166 tasks/sec |
| ワークスティーリング | 891 ms | 1,122,334 tasks/sec |
| チューニング後 | 312 ms | 3,205,128 tasks/sec |
ワークスティーリングで共有キューより約2.6倍、チューニングでさらに約2.8倍速くなった。
ベンチマーク2: レイテンシ測定
タスクを投入してから完了するまでの時間。
void benchmark_latency(auto& pool, int num_samples) {
std::vector<double> latencies;
latencies.reserve(num_samples);
for (int i = 0; i < num_samples; ++i) {
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto future = pool.submit([] {
// 最小限の処理
});
future.get();
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(end - start);
latencies.push_back(duration.count());
}
// 統計計算
std::sort(latencies.begin(), latencies.end());
double avg = std::accumulate(latencies.begin(), latencies.end(), 0.0) / num_samples;
double p50 = latencies[num_samples / 2];
double p99 = latencies[num_samples * 99 / 100];
double p999 = latencies[num_samples * 999 / 1000];
std::cout << "Latency (ns):\n";
std::cout << " Average: " << avg << "\n";
std::cout << " P50: " << p50 << "\n";
std::cout << " P99: " << p99 << "\n";
std::cout << " P99.9: " << p999 << "\n";
}
結果
| 実装 | 平均 | P50 | P99 | P99.9 |
|---|---|---|---|---|
| 共有キュー | 15,234 ns | 12,100 ns | 89,000 ns | 234,000 ns |
| ワークスティーリング | 8,456 ns | 6,200 ns | 45,000 ns | 123,000 ns |
| チューニング後 | 3,123 ns | 2,100 ns | 18,000 ns | 56,000 ns |
P99.9（最悪ケース）が大幅に改善されてるのがポイント。
チューニング1: False Sharing対策
キャッシュラインを跨ぐデータアクセスは遅い。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ False Sharing │
│ │
│ 64バイトのキャッシュライン │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ counter_a │ counter_b │ ... │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↑ ↑ │
│ Thread A Thread B │
│ │
│ → 別の変数なのにキャッシュの無効化が発生 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
対策: alignas でパディング
struct alignas(64) PaddedAtomic {
std::atomic<int> value{0};
// 64バイトにパディングされる
};
// ❌ NG: False Sharingが発生
struct SharedState {
std::atomic<int64_t> top; // 同じキャッシュラインに
std::atomic<int64_t> bottom; // 入ってしまう
};
// ⭕ OK: 別のキャッシュラインに配置
struct alignas(64) PaddedTop {
std::atomic<int64_t> value{0};
};
struct alignas(64) PaddedBottom {
std::atomic<int64_t> value{0};
};
struct SharedState {
PaddedTop top;
PaddedBottom bottom;
};
効果
False Sharing対策前: 891 ms
False Sharing対策後: 623 ms (30%改善)
チューニング2: スピンロック vs mutex
軽量なタスクでは、mutexのオーバーヘッドが目立つ。
class SpinLock {
public:
void lock() {
while (flag_.test_and_set(std::memory_order_acquire)) {
// スピン待ち
_mm_pause(); // CPUヒント：待ってるよ
}
}
void unlock() {
flag_.clear(std::memory_order_release);
}
private:
std::atomic_flag flag_ = ATOMIC_FLAG_INIT;
};
いつスピンロックを使うか
| 状況 | 推奨 |
|---|---|
| 保持時間が短い（< 1μs） | スピンロック |
| 保持時間が長い | mutex |
| 競合が少ない | スピンロック |
| 競合が激しい | mutex |
ハイブリッドアプローチ
class HybridLock {
public:
void lock() {
// 最初は少しスピン
for (int i = 0; i < SPIN_COUNT; ++i) {
if (try_lock()) return;
_mm_pause();
}
// それでも取れなければmutexにフォールバック
mutex_.lock();
mutex_held_ = true;
}
void unlock() {
if (mutex_held_) {
mutex_held_ = false;
mutex_.unlock();
} else {
flag_.clear(std::memory_order_release);
}
}
private:
bool try_lock() {
return !flag_.test_and_set(std::memory_order_acquire);
}
static constexpr int SPIN_COUNT = 100;
std::atomic_flag flag_ = ATOMIC_FLAG_INIT;
std::mutex mutex_;
thread_local static bool mutex_held_;
};
チューニング3: バッチ処理
タスクを1つずつ取り出すのではなく、まとめて取り出す。
std::vector<Task> pop_batch(size_t max_count) {
std::vector<Task> batch;
batch.reserve(max_count);
std::lock_guard<std::mutex> lock(queue_mutex_);
while (!tasks_.empty() && batch.size() < max_count) {
batch.push_back(std::move(tasks_.front()));
tasks_.pop();
}
return batch;
}
void worker_loop() {
while (!stop_) {
auto batch = pop_batch(16); // 最大16個まとめて取る
for (auto& task : batch) {
task();
}
if (batch.empty()) {
std::this_thread::yield();
}
}
}
効果
個別取り出し: 623 ms
バッチ処理(16): 412 ms (34%改善)
チューニング4: ローカルキューの活用
タスクの中で新しいタスクを作る場合、グローバルキューに入れるよりローカルキューに入れたほうが速い。
// スレッドローカルなタスクリスト
thread_local std::vector<Task> local_queue;
void worker_loop(size_t my_id) {
while (!stop_) {
Task task;
// 1. ローカルキューを優先
if (!local_queue.empty()) {
task = std::move(local_queue.back());
local_queue.pop_back();
}
// 2. 自分のワークスティーリングキュー
else if (auto t = queues_[my_id].pop()) {
task = std::move(*t);
}
// 3. 他から盗む
else {
// ... steal処理
}
if (task) {
task();
}
}
}
// タスク内から呼ばれる
void spawn(Task task) {
local_queue.push_back(std::move(task));
}
効果（再帰的なタスク生成時）
グローバルキューのみ: 1,234 ms
ローカルキュー併用: 523 ms (58%改善)
チューニング5: NUMA対応
NUMAアーキテクチャでは、メモリの配置が性能に影響。
#ifdef _WIN32
#include <windows.h>
void pin_thread_to_node(int node) {
GROUP_AFFINITY affinity = {};
affinity.Group = node;
affinity.Mask = static_cast<KAFFINITY>(-1);
SetThreadGroupAffinity(GetCurrentThread(), &affinity, nullptr);
}
#else
#include <numa.h>
void pin_thread_to_node(int node) {
numa_run_on_node(node);
}
#endif
// 各ワーカーを適切なNUMAノードに配置
void spawn_workers() {
int nodes = get_numa_node_count();
int workers_per_node = num_threads_ / nodes;
for (size_t i = 0; i < num_threads_; ++i) {
int node = i / workers_per_node;
workers_.emplace_back([this, i, node] {
pin_thread_to_node(node);
worker_loop(i);
});
}
}
効果（2ソケットシステム）
NUMAを考慮しない: 523 ms
NUMA対応: 312 ms (40%改善)
チューニング6: メモリアロケーター
タスクを作るたびにnewするのは遅い。
// シンプルなオブジェクトプール
template<typename T, size_t BlockSize = 4096>
class ObjectPool {
public:
T* allocate() {
if (free_list_) {
T* obj = free_list_;
free_list_ = *reinterpret_cast<T**>(obj);
return obj;
}
// 新しいブロックを確保
if (current_offset_ >= BlockSize) {
blocks_.push_back(std::make_unique<std::array<T, BlockSize>>());
current_offset_ = 0;
}
return &(*blocks_.back())[current_offset_++];
}
void deallocate(T* obj) {
*reinterpret_cast<T**>(obj) = free_list_;
free_list_ = obj;
}
private:
std::vector<std::unique_ptr<std::array<T, BlockSize>>> blocks_;
size_t current_offset_ = BlockSize;
T* free_list_ = nullptr;
};
// 使い方
thread_local ObjectPool<TaskNode> task_pool;
void submit(Task task) {
TaskNode* node = task_pool.allocate();
new (node) TaskNode(std::move(task));
enqueue(node);
}
効果
標準アロケータ: 312 ms
オブジェクトプール: 234 ms (25%改善)
最終的なスループット比較
| 最適化 | 処理時間 | 改善率 |
|---|---|---|
| 初期実装（共有キュー） | 2,341 ms | 基準 |
| ワークスティーリング | 891 ms | 2.6x |
| + False Sharing対策 | 623 ms | 3.8x |
| + バッチ処理 | 412 ms | 5.7x |
| + ローカルキュー | 312 ms | 7.5x |
| + オブジェクトプール | 234 ms | 10.0x |
10倍の高速化を達成！
プロファイリングツール
ボトルネックを見つけるためのツール紹介。
Intel VTune
# Windows
vtune -collect hotspots ./my_threadpool.exe
# 結果をGUIで確認
vtune-gui result_dir
perf (Linux)
# CPU使用率
perf stat ./my_threadpool
# フレームグラフ
perf record -g ./my_threadpool
perf script | stackcollapse-perf.pl | flamegraph.pl > flame.svg
MSVC Profiler
Visual Studioで「分析」→「パフォーマンス プロファイラー」。
実践的なTips
1. スレッド数の決め方
size_t optimal_thread_count() {
// CPUバウンド: コア数と同じ
// IOバウンド: コア数の2〜4倍
unsigned int cores = std::thread::hardware_concurrency();
// デフォルトはコア数
return cores;
}
2. タスクの粒度
細かすぎ: オーバーヘッドが支配的
粗すぎ: 負荷分散が効かない
目安: 1タスク 1〜100μs の処理量
3. 例外安全性
void worker_loop() {
while (!stop_) {
try {
auto task = pop();
if (task) task();
} catch (const std::exception& e) {
// ログに記録
std::cerr << "Task exception: " << e.what() << "\n";
} catch (...) {
std::cerr << "Unknown exception in task\n";
}
}
}
まとめ
| チューニング項目 | 効果 |
|---|---|
| False Sharing対策 | 30%改善 |
| バッチ処理 | 34%改善 |
| ローカルキュー | 58%改善 |
| NUMA対応 | 40%改善 |
| オブジェクトプール | 25%改善 |
全部やると10倍速くなった。
スレッドプールは奥が深い。実際のプロダクションではIntel TBBやBoost.Asioなどの実績あるライブラリを使うのもアリだけど、仕組みを理解してるとデバッグや性能改善のときに役立つ。
このシリーズで学んだこと：
- マルチスレッドの基本（std::thread、mutex、atomic）
- ワークスティーリングの原理とLock-freeデータ構造
- Future/Promiseパターン
- パフォーマンスチューニングの手法
ぜひ自分でも実装して、並列処理の世界を楽しんでみてね。
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