レッスン

この講義では、Java におけるスレッドの相互ブロック（deadlock）とは何か、なぜ発生するのか、そしてそれに必要な4つの条件を解説します。 synchronized を用いた実例で再現し、その後、予防戦略を学びます。資源取得の順序統一、タイムアウト付きの ReentrantLock.tryLock の利用、クリティカルセクションの短縮、不要な入れ子ロックの排除などです。さらに、Thread Dump や jstack を使った診断、 BLOCKED/ WAITING 状態の見分け方を示し、最後にチェックリストと典型的な誤りで締めくくります。

並行性の異常である Livelock と Starvation を解説します。彼らが Deadlock とどう違い、コードやログでどう見えるか。Java による例を紹介します： 「礼儀正しい作業者」（ライブロック）と、優先度や不公平なロックによる飢餓。問題の検出（ログ記録、 Thread dump、 VisualVM、 Java Mission Control）と予防： 再試行前のランダムな待機（ Thread.sleep）、ノンブロッキングアルゴリズム、 ReentrantLock の公平性フラグ（ new ReentrantLock(true)）による公平なロック、丁寧に絞ったクリティカルセクション、そして setPriority() や synchronized の乱用を避けること。

この講義では、通常のコレクション（ ArrayList、 HashMap）がマルチスレッド環境で危険な理由と、パッケージ java.util.concurrent が提供するスレッドセーフな代替について解説します: ConcurrentHashMap、 CopyOnWriteArrayList、 ConcurrentLinkedQueue、スキップリスト系の構造、および BlockingQueue。また、 merge、 putIfAbsent、 computeIfAbsent のような原子的操作を取り上げ、 Collections.synchronizedMap との比較、実践的な例、典型的な落とし穴（弱一貫性のイテレータ、非原子的な一連の操作など）も扱います。

なぜインクリメント i ++ がマルチスレッドで正しく動作しないのか、アトミック操作とは何か、そしてそれを提供するパッケージ java.util.concurrent.atomic について説明します。 AtomicInteger と AtomicReference、メソッド incrementAndGet()、 compareAndSet(...)、内部メカニズム CAS（Compare-And-Swap、比較して置換）を解説し、いつ synchronized を選ぶべきか、いつ LongAdder を選ぶべきかも扱います。最後に、典型的なミス――複合操作、ABA 問題、入れ子のオブジェクトのスレッドセーフ性――を整理します。

Thread Dump を jstack、VisualVM、IDE で取得・読解し、スレッド状態（ RUNNABLE、 BLOCKED、 WAITING）を判別し、相互ブロックを見つける方法。 Java Mission Control と Java Flight Recorder によるスレッド監視、ロギングの実践（スレッド名、 synchronized の入退出）、ロックの最小化、 CountDownLatch を用いた並行性テスト、実際のデッドロック事例の解析を扱います。最後に、典型的な誤りとその回避方法をまとめます。

この講義ではマルチスレッドと並列処理の違いを扱います。どこでは応答性が重要で、どこでは複数コアによる実際の高速化が効くのか。 Thread によるスレッド生成、 Runnable の実装、高水準のプール ExecutorService を取り上げ、配列合計の簡単な例を見ます。並列処理が助けになる場合と妨げになる場合、さらに代表的な問題（データ競合、 synchronized による同期、デッドロック、負荷分散）も解説します。最後に比較表とシナリオの可視化を示します。

本格的なマルチスレッド実践: 手動で Threadを作成する代わりに ExecutorService にタスクを渡し、プール、キュー、ライフサイクル（ shutdown(), shutdownNow()）を管理する。 Runnable と Callable<T> の違いを解説し、 Future とそのメソッド（ get(), isDone(), cancel(...), isCancelled()）で結果を取得する。複数タスクの起動、 invokeAll/ invokeAny、 ExecutionException の扱いとよくある落とし穴も紹介する。

通常のデータストリームをワンライナーで並列処理に切り替える方法 — parallelStream() や .parallel()、内部で動く ForkJoinPool.commonPool() の仕組み、いつ並列化が本当に高速化をもたらすか（大きなコレクション、「重い」処理）と、どこで逆に遅くなるかを解説します。フィルタリング、集約、ソート、パフォーマンス計測の例を示し、よくあるミスも取り上げます: forEach における副作用、順序の保持、コレクション選択、並列度の設定など。

Java における並列計算の実践ガイド。タスクプール ForkJoinPool と再帰タスク RecursiveTask<T>/ RecursiveAction の仕組み、work-stealing アルゴリズムの利点、 compute() の中で fork() によってタスクを分割し、 join() で結果を統合する方法を解説します。 pool.invoke() による実行、配列の合計や最大値探索の例、 parallelStream() における ForkJoinPool の位置付け、さらに典型的なエラーとその回避策も紹介します。

Java における並行プログラミングの実践ガイド: いつ ExecutorService を使うべきか、どこで parallelStream が役立つか、そしてどのようなタスクに ForkJoinPool が適しているか。 ConcurrentHashMap/ CopyOnWriteArrayList とアトミッククラス（ AtomicInteger）を用いたスレッドセーフティ、 System.nanoTime() と JMH による性能計測、 Future.get() や ForkJoinTask からのエラー処理、 InterruptedException への正しい対応、さらにロギングの手法（ Thread.currentThread().getName()）とテスト手法（ Awaitility）を取り上げます。最後に — ツール選択の表とよくある落とし穴を掲載します。

CompletableFuture を使った非同期計算の起動と合成を解説します: supplyAsync と runAsync でタスクを開始する方法、ハンドラーである thenApply、 thenAccept、 thenRun の違い、そして非同期版の thenApplyAsync/ thenAcceptAsync/ thenRunAsync をいつ選ぶべきか。実行スレッド（ ForkJoinPool またはあなたの Executor）、結果の型（ CompletableFuture<T>、 CompletableFuture<Void>）と、典型的な落とし穴についても扱います: ブロッキングな get()/ join()、 exceptionally/ handle/ whenComplete を使わないエラー未処理、さらに thenRun の中で結果を使おうとすること。