Scheduling Policy

2025年11月17日

Scheduling Policy

英語表記: Scheduling Policy

概要

スケジューリングポリシーとは、並行・並列処理環境において、複数の実行要求（タスク、スレッド、プロセス）に対し、限られた計算資源（CPUコア、GPUストリームなど）をどのように割り当てるか、その実行順序や期間を決定する規則やアルゴリズムのことです。これは、並行・並列処理における「パフォーマンス最適化」を実現するための根幹であり、資源の利用効率を高め、特に「負荷分散」を効果的に行うために非常に重要な役割を果たします。このポリシーが適切に機能することで、システム全体のスループットが最大化され、個々のタスクの応答時間が最小限に抑えられます。

詳細解説

目的と背景：負荷の偏りを防ぐ

スケジューリングポリシーの最大の目的は、システム全体のスループットを最大化しつつ、タスクの応答時間を短縮すること、そして何よりも計算資源の「負荷分散」を最適化することにあります。

並行・並列処理の環境、特にマルチスレッドやマルチコアシステムでは、同時に実行可能なタスクが多数存在します。もしスケジューラが特定のコアばかりにタスクを割り当ててしまうと、そのコアは処理待ちのタスクで溢れかえる（ホットスポット）一方、他のコアは遊んでいる（アイドリング）という非効率な状態が生まれます。これでは、せっかく並列処理の能力があるにもかかわらず、システムのパフォーマンスは著しく低下してしまいます。

スケジューリングポリシーは、このような負荷の偏りを防ぎ、すべての計算資源を均等に、かつ効率的に活用するための「交通整理のルール」だと理解していただけるとわかりやすいかと思います。

主要なポリシーの種類と機能

スケジューリングポリシーにはいくつかの基本的な種類があり、それぞれが異なる目的と特性を持っています。これらのポリシーの選択が、並行処理の挙動を決定します。

ラウンドロビン (Round Robin, RR)
- 特徴: 各タスクに均等な時間（タイムスライス）を与え、その時間が経過すると強制的に次のタスクに切り替えます。
- 負荷分散への効果: 全員に公平にチャンスを与えるため、特定のタスクが資源を独占することを防ぎ、応答時間の公平性を高めます。負荷が均等に分散されやすい、非常にオーソドックスなポリシーです。
優先度ベース (Priority-based Scheduling)
- 特徴: あらかじめ設定された優先度の高いタスクから順に資源を割り当てます。
- 負荷分散への効果: リアルタイム処理や重要なバックグラウンド処理など、タスクの重要性に基づいて資源を集中させることができます。ただし、低優先度のタスクがいつまでも実行されない「スターベーション（飢餓状態）」を引き起こさないよう、適切な管理（例えば、時間の経過とともに優先度を上げるエージング処理）が必要です。
最短ジョブ優先 (Shortest Job First, SJF)
- 特徴: 次に実行すべきタスクの中で、最も処理時間が短いと予測されるものを優先的に実行します。
- 負荷分散への効果: 処理の短いタスクを先に片付けることで、待ち行列を効率的に解消し、結果としてシステム全体のスループットを大幅に向上させ、平均待ち時間を短縮します。ただし、処理時間の予測が必要な点と、長いジョブが待たされやすいという欠点があります。

並行・並列処理における動的ポリシー

現代のマルチスレッド環境やGPU並列処理では、静的なポリシーだけでなく、実行時の状況に応じて最適なポリシーを選択する「動的スケジューリング」が主流です。例えば、特定のCPUコアにタスクが集中し始めた場合、他のアイドル状態のコアへ処理を移動させる「ロードマイグレーション」の仕組みが働きます。

この動的な負荷分散こそが、並行・並列処理のパフォーマンス最適化において最も洗練された技術の一つであり、タスクを常に最適な状態に保つためにスケジューリングポリシーが裏側で働いているのです。

具体例・活用シーン

居酒屋の板長の采配（アナロジー）

スケジューリングポリシーを理解するための最もわかりやすい例は、大繁盛している居酒屋の厨房で、板長（スケジューラ）がどのように注文（タスク）をさばくかを想像することです。

ウェイターが大量の注文を持ってきますが、厨房のリソース（調理器具、コンロ、板前）は有限です。

もし板長が「注文が来た順に一つずつ完全に終わらせる（FIFO：先入れ先出し）」というポリシーを採用すると、時間がかかる煮込み料理の注文一つで、すぐに提供できる枝豆や冷奴の注文すべてが長時間待たされてしまいます。お客様全体の満足度（応答時間）は下がってしまいますね。

そこで、優秀な板長は「スケジューリングポリシー」を導入します。

ラウンドロビン的采配: 「まず、すべての注文の盛り付けを少しずつ並行して行い、満遍なく提供する。」これにより、全てのお客様に「待たされている」という感覚を与えにくくします。
SJF的采配: 「調理時間が数分で済む枝豆やサラダの注文を最優先で片付け、回転率を上げる。」これにより、全体の注文の滞留（待ち行列）を減らし、厨房全体の「スループットを向上」させます。
優先度ベース的采配: 「『お急ぎ』と指定された注文や、常連様の注文を最優先で捌く。」

板長がこの采配（ポリシー）を適切に行うことで、厨房のリソース（コンロや人手）の「負荷が均等に分散」され、結果としてお店全体の「パフォーマンスが最適化」されるのです。並列処理におけるスケジューリングも、これと全く同じ原理で動作しています。

活用シーン

マルチスレッドアプリケーション: JavaやC++などのプログラムで多数のスレッドを起動する際、OSのスケジューラがどのCPUコアにどのスレッドを割り当てるかを決定しています。
GPU並列計算: GPUにおけるカーネル（実行単位）の実行順序や、ストリームへのタスクの割り当て方を決定し、数千ものコアを効率よく利用するためにポリシーが適用されます。
クラウドコンピューティング: 仮想マシン（VM）の物理ホストへの割り当てや、リソースの動的な再配分において、負荷分散を目的とした複雑なスケジューリングポリシーが用いられています。