レッスン

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。