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動的言語総まとめ : PythonのGILが徹底改善されるも廃止はされない。SqueakがAndroidに移植された。

| 作者: Werner Schuster , 翻訳者 徳武 聡 投稿日 2010年1月31日. 推定読書時間: 1分未満 |

原文(投稿日:2010/01/24)へのリンク

Python開発者をむっとさせるのは簡単だ。言語内でスペース文字が重要な役割を果たすことをなじるか、グローバルインタプリンタロック(GIL)があることで、インタプリンタ内で一度にひとつのスレッドしか実行できないことを指摘すればいい。

マルチコアシステムの出現にともなって、GILへの風当たりが強まっている。Dave Beazley氏はGILについての問題を詳しく説明している(PDFのため注意)。この資料では、PythonのGILとOSのスレッドスケジューリングの間の相互作用の悪影響でPythonのマルチスレッドプログラムが遅くなってしまうのを、GILの実装がどのように管理しているかを説明している。
簡単に説明すると、Pythonのインタプリンタはひとつのスレッドをある一定のチックの間、実行する(バイトコードの命令を実行する)。そして一定のチックが過ぎると、条件変数を使ってその時点でGILを取得することができる他のスレッドを起動させる。このとき、マルチコアでもSMPシステムでも、もとのスレッドは実行され続け他のスレッドとGILの取得で競合する。問題を引き起こすのはこの競合状態だ。各スレッドがGILが取得するためには、そのスレッドは条件変数のシグナルを待ち起動されていなければならない。スレッドを起動するのは時間がかかる。この時間があれば、GILを解放したスレッドがすぐさまもう一度GILを取得してしまえる。そうすると、待ち状態になっているスレッドはGILを取得しようと何度も起動を繰り返し、その度に現在GILを取得しているスレッドに返り討ちにあってしまう。

現在のPythonのトランクはPython 3.2になる予定だが、これにはAntoine Pitrou氏による新しいアルゴリズムが含まれている。これはチックではなくタイムスライスに基づいてスケジューリングをおこなう。Dave Beazley氏はこの新しいGILアルゴリズムについて説明をし、さらにスムーズな動作を実現し古い方法で発生する問題を回避するような改良についても考察している。

もともと、完全にGILを取り除くことUnladen Swallowプロジェクトのtodoリストに乗っていた案件だったが、最近になってUnladen SwallowプロジェクトはPEP-3146: "Unladen SwallowのCPythonへの統合"という提議をおこなった。

GILはRubyの実装でも問題になっている。問題になっているのは主にRuby 1.9だ。一方でRuby 1.9をベースにしているJRubyやIronRuby、そしてMacRubyもRubyのスレッド並列実行許している

SqueakはオープンソースのSmalltalkの実装だが、以前にiPhoneで利用できるようになったが、今度はAndroidへ移植された。このプロジェクトはまだ初期段階だが、移植の詳細には説明する価値のある部分もある。Squeak on Androidが実現したのはひとえにAndroidのNative Development Kit (Android NDK)のおかげだ。この開発キットを使えば、Androidアプリケーションでネイティブコードを利用できる。また開発キットを使えば、この移植版はARM Toolchainと一緒に使うこともでき、またAndroidのLinux風の機能に対して機能統合をする余地も生まれる。この移植をおこなったAndreas Raab氏はAndroid向けにSqueakをコンパイルするのに何が必要か説明している

ただし、現在のAndroid NDKには大きな問題点がある。このキットはAndroidのLinux的な部分に対してしか作用しない。JavaベースのライブラリやAPIに対しては直接アクセスできないのだ。ネイティブコードでJavaベースのプログラムを使うにはJNIを通じて、呼び出し対象のプログラムの代わりになるカスタムのJavaクラスを呼び出す必要がある。その他にはAndroid Scripting Environment(ASE)を利用する方法もある。AndroidのAPIはJSON RPCに対応する形式で公開されている。PythonやLuaはすでにこの方法を使ってAndroidの機能にアクセスしている。

ASEがサポートするランタイムやSqueakのようなAndroid向け移植環境が示すことは他にもある。それは、Androidに言語の実行環境を移植するには、Android NDKを使ってコンパイルされたネイティブな実行環境を構築することが、一番素早く効果的だ、ということだ。AndroidのJavaベースのAPIはJVM上で動作する言語にとっては扱いやすいかもしれないが、実行の効率性やJavaバイトコードの代わりにカスタムのバイトコードを使う場合には、Dalvik VMには限界がある。

さらに多くのネイティブ言語がAndroidで利用可能になる。すでに紹介済みのPythonやLua、Ruby for Androidは一部の例にすぎない。

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