Swiftの並行処理を視覚化して最適化する

Swiftの並行処理を視覚化して最適化する

InstrumentsのSwift Concurrencyテンプレートで、Appを最適化する方法をご覧ください。パフォーマンスに関する一般的な問題について解説し、Instrumentsを使用してこれらの問題を見つけて解決する方法を紹介します。さらに、App内でUIの応答性を維持したり、並列パフォーマンスを最大化したり、Swiftの並行処理アクティビティを分析したりする方法について解説します。このセッションを最大限に活用するには、Swiftの並行処理（タスクとアクタなど）に関する知識を習得しておくとよいでしょう。

リソース
関連ビデオ

WWDC23
- 構造化並行処理の基本を超えて
- Instrumentsによるハング分析
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Swift並行処理を視覚化して最適化するへようこそ Swift runtime libraryで働いている Mikeです HarjasですInstrumentに取り組んでいます Swift 並行処理コードをよりよく理解しすばやく実行する方法について説明します Instrument 14で使える新しいツールも含まれますまずはSwift 並行処理のさまざまな部分の連携を軽く復習してスピードを上げましょう新しい並行処理 instrument のデモをその後に行います Swift 並行処理のAppを使い実際のパフォーマンス問題を解決する方法を説明しますスレッドプールの枯渇と誤用の連続という潜在的な問題を防ぐ方法について最後に説明します Swift 並行処理は昨年発表されましたこれは非同期/待機の構造化並行処理でアクターを含む新しい言語機能ですそれ以来 Appleの内外でこれらの機能が多く採用され嬉しく思っています Swift 並行処理は同時プログラミングがより簡単かつ安全になるよう新機能を追加しました非同期/待機は並行コードの基本的構文の構成要素ですこれで実行中の作業を中断し実行スレッドをブロックせず後でその作業を再開できる関数を作成して呼び出すことができます
タスクは並行コードで基本的な作業単位で並行コードを実行し状態と関連データを管理しますローカル変数キャンセルの処理非同期コードの実行の開始と中断を含みます構造化された並行処理で子タスクを並行して生成し完了まで待つことが簡単になりますこれは作業をグループ化し使用しない場合にタスクが待機や自動的に中止される構文が提供されますアクターはアクセスの必要な複数のタスクを調整しますデータを外部から切り離し内部で一度に1つのタスクだけ操作できるようにし同時変更によるデータ競合を回避します Instruments 14の新機能では App内でアクティビティをすべて視覚化できる一連の instrumentを導入していますこれでAppの動作を把握し問題を特定しパフォーマンスを向上させることができます Swift 並行処理の基本の詳細は関連ビデオセクションにリンクされているビデオをご覧ください
Swift 並行処理コードを使って App最適化方法を見ます Swift並行処理で正しい並行と並列コードを簡単に記述できます並行処理構造を誤使用するコードの記述も可能です正しく使うこともできますが期待するパフォーマンス上の利点は得られません
Swift並行処理でコードを記述すると一般的問題としてパフォーマンス低下やバグ発生の可能性があります主アクターブロックでフリーズの可能性がありますアクターの競合とスレッドプールの枯渇は並列実行を減らすことでパフォーマンスが低下します継続的な誤用は漏洩やクラッシュを引き起こします Swift 並行処理 instrument は発見と解決に役立ちます主アクターブロックからそれぞれを見ていきましょう主アクターブロックは長時間実行中のタスクが主アクターで実行されたときに発生しますこれはメインスレッドでのすべての作業を実行する特別なアクターです UIの作業はメインスレッドで行う必要があり主アクターでUIコードを Swift 並行処理に統合可能ですしかしメインスレッドはUIに非常に重要なため使用可能な必要があり長時間稼働する作業単位で占有はできませんこの場合ハングアップし Appは応答しなくなります主アクターで実行されるコードはすぐに終了し作業を完了するか計算を主アクターからバックグラウンドに移動する必要があります作業は通常のアクターか独立タスクに配置することでバックグラウンドに移動できます主アクターで小作業単位を実行してUIを更新したりメインスレッドで必要な他のタスクを実行できますこのデモを見てみましょうありがとう Mike ここではSqueezerAppを使用していますこのAppはフォルダ内のすべてのファイルをすばやく圧縮できるように構築されています小さなファイルはうまく動いているようですがサイズの大きいファイルを使う場合は予想よりも時間がかかりUIが完全にフリーズし応答しませんこれはユーザーに非常に影響を与え Appがクラッシュしたか終了しないと考える可能性があります UIが常に応答しユーザーに最高の体験を提供できるよう努力する必要がありますこのパフォーマンスの問題を調査するには Instrumentsの新しいテンプレートを使います SwiftタスクとアクターのInstrumentsには並行処理を視覚化し最適化するツールが揃っていますパフォーマンスの問題を調査し始めたら Swift タスク instrumentが提供するトップレベルの統計を見てみましょう 1つ目は実行タスクでこれは同時に実行されているタスクの数を示します次に特定の時点でのタスクの数を示すアライブタスクです最後にタスクの合計ですその時点までに作成されたタスクの合計数がグラフで表示されます Appメモリの占有量を減らす場合はアライブと合計タスクの統計情報を確認してくださいこれらの統計をすべて組み合わせることでコードが並列化されているかどうかと使用しているリソースの数を把握できますこの詳細ビューの1つはタスクフォレストですこのウィンドウの下半分には構造化された並行処理コード内のタスク間の親子関係が図式的に表示されます次にタスクの概要ビューが表示されます各タスクが異なる状態で費やした時間を示していますタスクを右クリックすると選択したタスクに関するすべての情報を含むトラックをタイムラインにすべての情報を含むトラックをタイムラインにこれにより非常に長い間実行されているタスクやアクターへのアクセスを待機しているタスクをすばやく検索して知ることができます Swiftタスクをタイムラインに固定すると主な4つの機能が得られますまず状態を示すトラックです 2つ目は拡張詳細ビューのバックトレースです 3つ目はSwiftタスクの状態に関する詳細なコンテキストを提供する説明ビューですたとえばタスクが待機している場合それが通知されます最後はサマリビューで説明ビューと同じアクションピンにアクセスできますこれで子タスクスレッド Swiftアクターをタイムラインに固定できます説明ビューはSwiftタスクが他の並行処理プリミティブと CPUに関連しているか調べるのに役立ちますこれで新しいinstrumentの機能の概要を簡単に確認できたのでAppのプロファイルを簡単に確認できたのでAppのプロファイルを XcodeでCommand-Iを押しプロジェクトを引き出します Appがコンパイルされinstrumentが開き目的のSqueezerAppが事前に選択されますテンプレートピッカーの Swift 並行処理を選択して録音を開始できます
もう一度大きなファイルをAppにドロップします
またAppが回転し始めUIが応答しませんこれを数秒間実行して InstrumentsがAppに関する全情報を取得可能にします
出力が表示されたら調査を開始できます全情報を見やすくするためフルスクリーン表示にします
オプションキーを押しながらドラッグすると拡大できます
追跡過程で UIハングが発生している場所が表示されますこれはハングがいつ発生しどのくらい時間が経過したか明確でない場合に便利ですすでに述べたようにトップレベルの Swift タスクの統計情報を確認するには良い場所ですすぐにわかるのが実行中のタスク数ですほとんどは1つのタスクだけが実行されていますこの問題の一部はすべての仕事が直列化して強制されていることを私たちに教えていますタスクの状態サマリーを使い最長の実行タスクを調べアクションピンを使用してタイムラインに固定できます
このタスクの説明ビューはバックグラウンドスレッドで短時間実行された後メインスレッドで長時間実行されたことを示しています詳細を調べるにはタイムラインに固定します
メインスレッドは複数のタスクにブロックされます Mikeが話した主アクターのブロックの問題です自分自身に尋ねる必要がある質問はこのタスクは何をしてどこから来たのか？説明ビューに切り替えて質問に答えることができます拡張詳細ビューのバックトレースはタスクが compressAllFiles関数で作成されたことを示しますこの説明はタスクがcompressAllFilesで 1番の閉鎖を実行していることを示していますこれを右クリックするとソースビューアで開けます
この関数内の1番の閉鎖は圧縮コードを呼び出しますこのタスクが作成場所と実行内容がわかったので Xcodeでコードを開きメインスレッドでこれらの重い計算を実行しないように調整できます CompressionStateクラス内に compressAllFiles関数はあり全体に注釈が付き主アクターで実行されますタスクがメインスレッドでも実行された理由を説明しますこのクラスは主アクターにある必要があります publishedプロパティはメインスレッドからのみ更新しないと実行時に問題が発生する可能性があります代わりにこのクラスを独自のアクターに変換もできますしかしコンパイラは基本的にこの共有可変状態を 2つの異なるアクターによって保護する必要があるのでこれを行うことができないと言います実際の解決策のヒントにはなりませんこのクラスには2つの異なる可変状態がありますこのクラスには2つの異なる可変状態があります主アクターと分離する必要があります他の状態ログへのアクセスは同時アクセスから保護する必要がありますがスレッドがどの時点でアクセスログするかは重要ではありませんよって実際は主アクター上にある必要はありませんただし同時アクセスから保護したいので独自のアクターにまとめます必要なのはタスクを2つの間を動き回る方法の追加です ParallelCompressorという新しいアクターを作りました
ログ状態を新しいアクターにコピーし特別なセットアップコードを追加できます
ここからアクターが互いに通信できる必要がありますまずログ変数を参照するコードを CompressionStateクラスから削除し ParallelCompressorアクターに追加します
最後にParallelCompressorで compressFileを呼び出し CompressionStateを更新する必要があります
これらの変更を適用して再びAppをテストしますもう一度大きなファイルをAppにドロップします
UIはもうハングしませんこれは大きな改善ですが期待したスピードではありません機械のすべてのコアを最大限に活用してこの作業を可能な限り速くしたいと考えています Mike 他に何を見るべきでしょうか？
主アクターの作業を中断してハングを解決しましたが期待したパフォーマンスを得られていません確認するにはアクターを詳しく見る必要がありますアクターを使い複数タスクで共有状態で操作ができますがユーザーがそこへアクセスを連携すると処理が実行しますアクターを占有できるタスクは一度に1つだけでそれを使う必要がある他のタスクは待機します Swift並行処理で非構造化タスクタスクグループ非同期レットを使用した並列計算が可能になります理想的に構成要素は多数の CPUコアを同時に使えますこのようなコードアクターを使いタスクで共有されますアクターでの多くの作業の実行には注意してください複数タスクが同じアクターを同時に使用しようとするとアクターはそれらのタスクの実行を連携し並列計算のパフォーマンス上利点は失われます
各タスクはアクターが使用できるまで待機が必要ですアクターのデータへ排他的アクセスが必要な場合のみタスクが実行されるようにする必要があります他は全てアクターから実行される必要がありますタスクをチャンクに分けますアクターで実行と実行しないチャンクがあります非アクターの分離チャンクは並行して実行できるためコンピュータはより速く作業を完了できますこの動作のデモを見てみましょうありがとう Mike 「File Squeezer」Appの更新を見てみましょう Mikeが教えてくれたことを覚えていてくださいタスク概要には並行処理コードが待機状態で警告時間を費やしていることが示されていますアクターへ多くのタスクが待機してることを意味しますこれらのタスクの1つを固定しその理由を学習しましょう
圧縮作業の実行前のタスクはかなりの時間を要して ParallelCompressorアクターに到達しますアクターをタイムラインに固定しましょう
ParallelCompressorアクターのトップレベルデータです長時間実行中のタスクでブロックされていますタスクは必要な間アクターに留まる必要がありタスクの説明に戻りましょう
ParallelCompressorをキューに加えた後タスクはcompressAllFilesのクローズ番号1で実行されますでは調査を始めましょうソースコードはクローズの圧縮作業を示しています ParallelCompressorアクターの一部である compressFile関数がアクターで実行されると他のすべての圧縮作業がブロックされますこれを解決するには関数を Acter-isolationから取り出し独立タスクに移動する必要があります
これで関連する可変状態を更新するため必要な限りアクター上で独立タスクを実行できます圧縮関数はActor-protected領域にアクセスする必要があるまでスレッドプール内の任意のスレッドで自由に実行できますたとえば「files」プロパティにアクセスが必要な場合は主アクターに移動しますが作業が完了するとすぐ再び「並行処理の海」に移動しログプロパティにアクセスが必要でこのためParallelCompressor アクターに移動しますしかしここでも完了すると直ぐにスレッドプールで実行するアクターを再び残します圧縮作業を行うタスクは1つだけではなく多くのありますアクターに抑制されてないためスレッドの数だけ同時に実行できますが
各アクターは一度に1つのタスクしか実行できませんほとんどタスクはアクターにある必要はありません Mikeが説明したように圧縮タスクを並行して実行し使用可能なCPUコアを許可できますでは変更してみましょう
compressFile関数を非絶縁としてマークできます
これでコンパイラエラーがいくつか発生します非絶縁としマークすることでこのアクターの共有状態にアクセスの必要がないことを Swiftコンパイラに伝えますしかし必ずしもそうではありませんログ関数 Actor-isolatedは可変状態へ接続が必要ですこれを修正するにはこの関数をasyncにしてから awaitキーワードでログ起動マークが必要です
次にタスクの作成を更新して独立タスクの作成が必要です
これは作成されたActor-contextを引き継がないようにタスクを守るためです独立タスクのために自己保存する必要があります
もう一度Appをテストしてみましょう
Appはすべてのファイルを同時に圧縮でき UIは応答し続けます Swift Actors instrumentを確認し改善点を検証します ParallelCompressorアクターを見るとアクターで実行される作業のほとんどは短時間で待ち時間はほとんどありません要約するとInstrumentを使い UIがハングする原因を特定しよりよい並列処理のために並行処理コードを再構成しパフォーマンスの改善をデータを使って検証しました Mikeがパフォーマンスの他の潜在的問題を説明しますデモで見たこと以外によくある2つの問題がありますまずスレッドプールの枯渇を説明しますこれでAppのパフォーマンス低下やさらにデッドロックになる可能性があります Swift並行処理には実行中に成長するタスクが必要ですタスクが何かで待機すると通常は一時停止しますただしタスク内のコードではファイルやネットワークI/O ロックの取得など呼び出しを中断せずに実行できますこれでタスクを進めていく必要条件ではなくなりますこの時タスクは実行中のスレッドを占有し続けますが実際はCPUコアを使っていませんスレッドプールは制限され一部はブロックされるため並行処理ランタイムは全部の CPUコアを完全に使えませんこれにより実行できる並列計算の量と Appのパフォーマンスが最大化されます極端にはスレッドプール全体がブロックタスクに占領され新しいタスク実行が待機している場合並行処理ランタイムがデッドロックすることがありますタスクのコールをブロックしないようにしてくださいファイルとネットワークIOは非同期APIで行います条件変数やセマフォの状態を待たないでください必要であれば細かい設定や短時間ロックは許可されますが競合が多いロックや長期間のロックは避けてくださいこれらの操作が必要なコードがある場合はディスパッチキューで実行するなど並行処理スレッドプールの外に移動し連続を使用して並行処理世界に橋渡ししますできれば非同期APIを使って操作をブロックしシステムの円滑な動作を維持します継続を使う場合は正しく使う注意が必要です Swift並行処理とその他形式の非同期コード間の橋渡しです継続は現在のタスクを中断しコールバックを提供し呼び出し時にタスクを再開しますこれはコールバックベースの非同期APIで使えます Swift並行処理の観点からタスクは中断され継続が再開されると再開されますコールバックベースの非同期APIの観点からは作業が開始し完了するとコールバックが呼ばれます Swift 並行処理 instrumentは継続を認識しそれに応じて時間間隔を評価しますこれはタスクの継続を待っていることを示します継続コールバックには特別な要件があり 1回だけでそれ以上コールする必要はありませんコールバックベースのAPIでは一般的な要件ですが非公式になる傾向があり言語によって強制されることはなく管理は共通です Swift 並行処理には確かに必要な要件です Swift 並行処理には確かに必要な要件ですコールバックがないとタスクは漏出しますこのコードスニペットでは継続チェックを使い継続を取得しますコールバックベースのAPIを次に起動しますコールバックでは継続を再開しますこれは1回だけ呼び出すという要件を満たしていますコードが複雑な場合は注意が必要です左側では成功した場合のみ継続を再開するようにコールバックを変更しましたコールバックを変更しました失敗した場合継続は再開されずタスクは永久に停止されます右側では継続を2回再開していますこれもバグでAppが不正処理や停止したりしますこれらのスニペットは継続を1回だけ再開するという要件に違反していますチェックと危険の継続の2種類を使用できます動作が極めて重要でない限り継続には常に継続チェックAPIを使ってください継続チェックは自動的に誤作動を検出し印を付けます継続チェックが2回呼び出されると継続トラップが発生し継続が呼び出されず破棄されると漏出したことを示すメッセージがコンソールに表示されます Swift 並行処理 instrumentは対応するタスクが継続状態で無期限にスタックしたことを示します Instrumentsには新しいSwift 並行処理テンプレートがたくさんあります構造化された並行処理のグラフィックの可視化タスク作成の表示正確な組立説明の検査を行い Swift 並行処理ランタイムの全容を把握できます Swift 並行処理がフードの下でどう機能するかは昨年の「Swiftの並行処理：舞台裏」をご覧ください「Swiftの並行処理でデータ競合を排除する」ではデータ競合の詳細を確認してくださいご視聴ありがとうございました！並行処理コードのデバッグ作業も楽しいです

@MainActor
class CompressionState: ObservableObject {
    @Published var files: [FileStatus] = []
    var logs: [String] = []
    
    func update(url: URL, progress: Double) {
        if let loc = files.firstIndex(where: {$0.url == url}) {
            files[loc].progress = progress
        }
    }
    
    func update(url: URL, uncompressedSize: Int) {
        if let loc = files.firstIndex(where: {$0.url == url}) {
            files[loc].uncompressedSize = uncompressedSize
        }
    }
    
    func update(url: URL, compressedSize: Int) {
        if let loc = files.firstIndex(where: {$0.url == url}) {
            files[loc].compressedSize = compressedSize
        }
    }
    
    func compressAllFiles() {
        for file in files {
            Task {
                let compressedData = compressFile(url: file.url)
                await save(compressedData, to: file.url)
            }
        }
    }
    
    func compressFile(url: URL) -> Data {
        log(update: "Starting for \(url)")
        let compressedData = CompressionUtils.compressDataInFile(at: url) { uncompressedSize in
            update(url: url, uncompressedSize: uncompressedSize)
        } progressNotification: { progress in
            update(url: url, progress: progress)
            log(update: "Progress for \(url): \(progress)")
        } finalNotificaton: { compressedSize in
            update(url: url, compressedSize: compressedSize)
        }
        log(update: "Ending for \(url)")
        return compressedData
    }
    
    func log(update: String) {
        logs.append(update)
    }

11:49 - CompressionState class using ParallelCompressor actor

actor ParallelCompressor {
    var logs: [String] = []
    unowned let status: CompressionState
    
    init(status: CompressionState) {
        self.status = status
    }
    
    func compressFile(url: URL) -> Data {
        log(update: "Starting for \(url)")
        let compressedData = CompressionUtils.compressDataInFile(at: url) { uncompressedSize in
            Task { @MainActor in
                status.update(url: url, uncompressedSize: uncompressedSize)
            }
        } progressNotification: { progress in
            Task { @MainActor in
                status.update(url: url, progress: progress)
                await log(update: "Progress for \(url): \(progress)")
            }
        } finalNotificaton: { compressedSize in
            Task { @MainActor in
                status.update(url: url, compressedSize: compressedSize)
            }
        }
        log(update: "Ending for \(url)")
        return compressedData
    }
    
    func log(update: String) {
        logs.append(update)
    }
}

@MainActor
class CompressionState: ObservableObject {
    @Published var files: [FileStatus] = []
    var compressor: ParallelCompressor!
    
    init() {
        self.compressor = ParallelCompressor(status: self)
    }
    
    func update(url: URL, progress: Double) {
        if let loc = files.firstIndex(where: {$0.url == url}) {
            files[loc].progress = progress
        }
    }
    
    func update(url: URL, uncompressedSize: Int) {
        if let loc = files.firstIndex(where: {$0.url == url}) {
            files[loc].uncompressedSize = uncompressedSize
        }
    }
    
    func update(url: URL, compressedSize: Int) {
        if let loc = files.firstIndex(where: {$0.url == url}) {
            files[loc].compressedSize = compressedSize
        }
    }
    
    func compressAllFiles() {
        for file in files {
            Task {
                let compressedData = await compressor.compressFile(url: file.url)
                await save(compressedData, to: file.url)
            }
        }
    }
}

17:46 - CompressionState class using ParallelCompressor with minimal actor-isolation and detached tasks

actor ParallelCompressor {
    var logs: [String] = []
    unowned let status: CompressionState
    
    init(status: CompressionState) {
        self.status = status
    }
    
    nonisolated func compressFile(url: URL) async -> Data {
        await log(update: "Starting for \(url)")
        let compressedData = CompressionUtils.compressDataInFile(at: url) { uncompressedSize in
            Task { @MainActor in
                status.update(url: url, uncompressedSize: uncompressedSize)
            }
        } progressNotification: { progress in
            Task { @MainActor in
                status.update(url: url, progress: progress)
                await log(update: "Progress for \(url): \(progress)")
            }
        } finalNotificaton: { compressedSize in
            Task { @MainActor in
                status.update(url: url, compressedSize: compressedSize)
            }
        }
        await log(update: "Ending for \(url)")
        return compressedData
    }
    
    func log(update: String) {
        logs.append(update)
    }
}

@MainActor
class CompressionState: ObservableObject {
    @Published var files: [FileStatus] = []
    var compressor: ParallelCompressor!
    
    init() {
        self.compressor = ParallelCompressor(status: self)
    }
    
    func update(url: URL, progress: Double) {
        if let loc = files.firstIndex(where: {$0.url == url}) {
            files[loc].progress = progress
        }
    }
    
    func update(url: URL, uncompressedSize: Int) {
        if let loc = files.firstIndex(where: {$0.url == url}) {
            files[loc].uncompressedSize = uncompressedSize
        }
    }
    
    func update(url: URL, compressedSize: Int) {
        if let loc = files.firstIndex(where: {$0.url == url}) {
            files[loc].compressedSize = compressedSize
        }
    }
    
    func compressAllFiles() {
        for file in files {
            Task.detached {
                let compressedData = await self.compressor.compressFile(url: file.url)
                await save(compressedData, to: file.url)
            }
        }
    }
}

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