ClusterとWorker Threadsを使用したNode.jsアプリケーションの並列スケーリング

Node.jsは、シングルスレッド、イベント駆動型アーキテクチャにより、高い同時実行性とI/Oバウンドな操作の処理に優れています。しかし、CPUバウンドなタスクを扱う場合や、リクエストの絶対量が単一プロセスを圧倒する場合、この性質自体がボトルネックとなることがあります。そのようなシナリオでは、Node.jsアプリケーションを効果的にスケーリングする能力が不可欠になります。この記事では、Node.jsアプリケーションを垂直にスケーリングするための2つの主要なパターン、すなわちclusterモジュールを使用したマルチプロセスとworker_threadsを使用したマルチスレッドについて掘り下げます。これらのパターンを理解することは、最新のマルチコアプロセッサを最大限に活用できる、堅牢で高性能なNode.jsサービスを構築するために不可欠です。各アプローチが単一のNode.jsプロセスの制限をどのように克服するかを探り、開発者が特定のニーズに最も適した戦略を選択できるようにします。

Node.jsにおける並行処理の理解

スケーリングパターンに入る前に、いくつかの基本的な概念を明確にしましょう。

• プロセス: 独自のメモリ空間とリソースを持つ独立した実行環境。Node.jsでは、典型的なアプリケーションは単一のプロセスとして実行されます。
• スレッド: プロセス内での実行シーケンス。単一のプロセス内に複数のスレッドが存在し、そのメモリ空間を共有できます（ただし、Node.jsのメインスレッドはJavaScript実行のためにシングルスレッドです）。
• CPUバウンドタスク: 複雑な計算、データ圧縮、画像処理など、大量のCPU時間を消費する操作。これらは、シングルスレッド環境でイベントループをブロックする可能性があります。
• I/Oバウンドタスク: ネットワークリクエスト、データベースクエリ、ファイルシステムアクセスなど、外部リソースを待機するのにほとんどの時間を費やす操作。Node.jsの非同期性質は、単一スレッドでこれらをうまく処理します。
• イベントループ: Node.jsの非同期、ノンブロッキングI/Oの中核。実行するタスクや実行するコールバックを継続的にチェックします。長時間実行されるCPUバウンドタスクは、イベントループを「ブロック」し、アプリケーションの応答性を低下させる可能性があります。

マルチプロセスClusterモジュールによるスケーリング

clusterモジュールを使用すると、同じサーバーポートを共有する子プロセス（ワーカー）を作成できます。これにより、着信リクエストを複数のNode.jsプロセスに効果的に分散でき、アプリケーションが利用可能なすべてのCPUコアを活用できるようになります。

仕組み

clusterモジュールは、マスター・ワーカーモデルで動作します。

1. マスタープロセス: このプロセスは、ワーカープロセスの生成と管理を担当します。通常、単一のポートでリッスンし、着信接続をワーカーに委任します。
2. ワーカープロセス: これらは、マスターと同じポートを共有し、実際のクライアントリクエストを処理する独立したNode.jsプロセスです。各ワーカーは、独自のイベントループとメモリ空間を含む、アプリケーションコードの個別のインスタンスを実行します。

実装例

CPU負荷の高い操作を実行するシンプルなHTTPサーバーで例を示しましょう。

server.js（マスター/ワーカーコード）：

const cluster = require('cluster');
const http = require('http');
const numCPUs = require('os').cpus().length;

if (cluster.isMaster) {
  console.log(`Master ${process.pid} is running`);

  // ワーカーをフォークします。
  for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
    cluster.fork();
  }

  cluster.on('exit', (worker, code, signal) => {
    console.log(`Worker ${worker.process.pid} died`);
    // オプションで、高可用性を確保するためにここでワーカーを再生成できます
    // cluster.fork();
  });
} else {
  // ワーカープロセスは任意のTCP接続を共有できます。
  // この場合、HTTPサーバーです。
  http.createServer((req, res) => {
    // CPUバウンドなタスクをシミュレートします
    if (req.url === '/cpu') {
      let sum = 0;
      for (let i = 0; i < 1e9; i++) {
        sum += i;
      }
      res.writeHead(200);
      res.end(`Hello from Worker ${process.pid}! Sum: ${sum}\n`);
    } else {
      res.writeHead(200);
      res.end(`Hello from Worker ${process.pid}!\n`);
    }
  }).listen(8000);

  console.log(`Worker ${process.pid} started`);
}

これを実行するには、server.jsとして保存し、node server.jsを実行します。http://localhost:8000にアクセスすると、異なるワーカーPIDによって処理されるリクエストが表示されます。http://localhost:8000/cpuにヒットすると、1つのワーカーがビジーになりますが、他のワーカーは引き続きリクエストを処理できます。

ユースケース

• HTTPリクエストの分散: REST APIやWebサーバー、特に।
• CPU利用率の最大化: 一般的なアプリケーションのために、複数のコアにワークロードを分散します。
• 耐障害性の向上: 1つのワーカーがクラッシュしても、他のワーカーはリクエストの提供を続けることができます。

長所と短所

長所：

• 完全なCPU利用: 利用可能なすべてのコアを活用します。
• 分離: 各ワーカーは独自のメモリ空間を持つため、1つのワーカーの問題が他のワーカーに直接影響を与えることを防ぎます。
• スループットの向上: より多くの同時リクエストを処理できます。

短所：

• プロセス間通信（IPC）のオーバーヘッド: ワーカー間でデータを共有するには明示的なIPCが必要であり、共有メモリよりも遅くなる可能性があります。
• 状態管理の複雑さ: 各ワーカーは分離されているため、グローバルなアプリケーション状態には慎重な同期または外部ストレージ（例: Redis）が必要です。
• メモリ消費量の増加: 各ワーカーは完全なNode.jsプロセスであるため、RAM使用量が増加します。

マルチスレッドWorker Threadsモジュールによるスケーリング

Node.js v10.5.0で導入され、v12.x以降で安定したworker_threadsモジュールは、単一のNode.jsプロセス内で複数のJavaScriptスレッドを実行することを可能にします。clusterモジュールとは異なり、ワーカー・スレッドは同じプロセスメモリを共有します（JavaScript実行のために分離されたV8インスタンスがありますが）、メッセージパッシングを介して通信します。

仕組み

• メインスレッド: これはプライマリNode.js実行スレッドです。新しいワーカー・スレッドを生成できます。
• ワーカー・スレッド: これらは、分離されたV8エンジンのインスタンスと独自のイベントループを実行する別個のスレッドです。メインスレッドと並行してJavaScriptコードを実行できます。メインスレッドとワーカー・スレッド間の通信は、メッセージパッシングメカニズム、またはSharedArrayBufferオブジェクトを共有することによって行われます。

実装例

CPUバウンドなタスクをworker_threadsを使用してリファクタリングしてみましょう。

main.js（メインスレッド）：

const { Worker, isMainThread, parentPort, workerData } = require('worker_threads');
const http = require('http');

if (isMainThread) {
  console.log(`Main thread ${process.pid} is running`);

  http.createServer((req, res) => {
    if (req.url === '/cpu') {
      const worker = new Worker('./worker-task.js', {
        workerData: { num: 1e9 } // ワーカーに渡すデータ
      });

      worker.on('message', (result) => {
        res.writeHead(200);
        res.end(`Hello from Main Thread! Sum: ${result}\n`);
      });

      worker.on('error', (err) => {
        console.error(err);
        res.writeHead(500);
        res.end('Error processing request.\n');
      });

      worker.on('exit', (code) => {
        if (code !== 0)
          console.error(`Worker stopped with exit code ${code}`);
      });
    } else {
      res.writeHead(200);
      res.end('Hello from Main Thread (non-CPU path)!\n');
    }
  }).listen(8001);

  console.log('Server listening on port 8001');

}

worker-task.js（ワーカー・スレッド）：

const { parentPort, workerData } = require('worker_threads');

if (parentPort) { // ワーカー・スレッドのコンテキストであることを確認します
  let sum = 0;
  for (let i = 0; i < workerData.num; i++) {
    sum += i;
  }
  parentPort.postMessage(sum);
}

これを実行するには、main.jsとworker-task.jsを同じディレクトリに保存し、node main.jsを実行します。http://localhost:8001にアクセスします。http://localhost:8001/cpuにヒットすると、計算はワーカー・スレッドにオフロードされ、メイン・スレッドは他のリクエストを処理するために自由になります。

ユースケース

• 単一プロセスでのCPUバウンドタスク: 画像リサイズ、ビデオエンコーディング、データ処理、暗号化操作、またはイベントループをブロックする可能性のある重いデータ操作など、計算に最適です。
• メインスレッドの応答性の維持: デスクトップアプリケーション（例: Electron）でのUI応答性を保証したり、重要なAPIパスでの遅延を防いだりします。
• ノンブロッキングタスクの並列実行: Node.jsはノンブロッキングI/Oに優れていますが、worker_threadsは、完了順序が重要でなく、全体的な実行時間を短縮したい場合に、複数の独立したI/O操作の並列化に使用できます。

長所と短所

長所：

• イベントループのブロック回避: メインスレッドからCPU負荷の高い作業をオフロードします。
• メモリオーバーヘッドの低減（clusterと比較して）: ワーカーは一部のプロセスリソースを共有するため、完全に分離されたプロセスよりもメモリ消費量が少なくなります。
• 効率的なメッセージパッシング: postMessageを介した通信は、個別のプロセス間でのIPCよりも一般的に効率的です。
• 共有メモリ（SharedArrayBuffer経由）: スレッドが共有メモリを直接操作する必要がある高度なユースケースを可能にしますが、これには慎重な同期が必要です。

短所：

• HTTPリクエストの分散には直接的でない: worker_threadsは直接ポートでリッスンするように設計されていません（ワーカーは可能ですが）、clusterのように自動的にロードバランシングしません。通常、リクエストを処理し作業をオフロードするメインスレッドが必要です。
• 同時実行バグの可能性: 共有メモリ（SharedArrayBuffer経由）は、アトミック操作とロックを注意深く扱わないと、競合状態やデッドロックなどの複雑さを伴います。
• ワーカーごとに依然としてシングルスレッドJavaScript実行: 各ワーカーはJavaScriptを順番に実行します。並行性は、単一ワーカー内でのJavaScriptの並列実行からではなく、複数のワーカーが並行して実行されることから生まれます。

結論

clusterとworker_threadsはどちらもNode.jsアプリケーションを垂直にスケーリングするための強力なメカニズムを提供しますが、それらは異なる主な目的を果たします。clusterモジュールは、複数のプロセスに着信ネットワークリクエストを分散するのに理想的であり、I/Oバウンドまたは汎用WebサーバーワークロードのためにすべてのCPUコアを効果的に活用します。逆に、worker_threadsは、単一のNode.jsプロセス内でCPUバウンドな計算をメインイベントループからオフロードするのに優れており、応答性と持続的なパフォーマンスを保証します。堅牢なNode.jsアプリケーションは、全体的なリクエスト分散のためにclusterを使用し、その後、各ワーカープロセス内で特定のCPU負荷の高い計算のためにworker_threadsを雇用するハイブリッドアプローチさえも活用するかもしれません。これらのパターンのいずれかを選択するか、それらを組み合わせるかは、結局のところ、アプリケーションの特定のパフォーマンスボトルネックとアーキテクチャ要件に依存します。