\chapter{分散フレームワーク Alice の実装}

前章では、分散ネットワークアプリケーションフレームワーク Alice の設計について示した。
本章では、それらの設計を踏まえ、 Java でどのように実装を行うのがよいかということから始め、具体的にどのような実装を行ったかについて、詳細に記すことにする。

\section{Java}

Federated Linda は Java を用いて実装が行われていたが、シングルスレッドを用いた設計であったがために、並列処理に関する処理がなかった。今回の実装を行う前に並列処理の観点から、 Java について改めて見直し、フレームワークの実装方法について考えることにした。

\subsection{Java の選定}
Alice の実装に Java を選んだ理由は、充実したライブラリ群の存在である。
java.io、 java.nio 等の入出力ライブラリを始め、 java.net 等のネットワークライブラリも揃っている。また、並列処理ライブラリである java.util.concurrent が非常に強力である。ここでは java.util.concurrent の非常に便利な部品を挙げる。

\subsubsection{java.util.concurrent.BlockingQueue}
BlockingQueue は、並列で使用できるキュー構造である。複数のスレッドがデータの追加、取り出しを行なっても、問題なく動作する。
また、キュー内にデータがない場合、取り出しを行うときにブロッキングが入る。(ソースコード \ref{src:blockingQueue})そのため、データが来るまで待つという処理を記述することができる。

\begin{lstlisting}[label=src:blockingQueue, caption=キューにデータがない場合、処理がブロックされる]
blockingQueue.take(); // データが投入されるまでブロック
\end{lstlisting}

そういった機能を持つ故に BlockingQueue は異なるスレッド間で通信を行うのにしばしば用いられる。例えば、 SEDA アーキテクチャで作られた Cassandra の実装においても、ステージスレッド間でパイプライン処理をする際、データの受け渡しに使用されている。

\subsubsection{java.util.concurrent.ConcurrentMap}
ConcurrentMap は並列で使用できるハッシュ構造である。複数のスレッドがデータを追加、読み込み、削除を行なっても問題なく動作する。

キーを指定してデータの存在を確認し、データが無ければ追加するといった場合を考える。(ソースコード \ref{src:concurrentMap1})他のスレッドが同時に同じキーで異なるデータを書きこみを行おうとした場合、通常は排他処理ができていないため、不整合が発生する。しかし、 ConcurrentMap の putIfAbsent メソッドを用いれば、原子的に確認とデータ操作を行うため、その問題を解消することができる。(ソースコード \ref{src:concurrentMap2})

\begin{lstlisting}[label=src:concurrentMap1, caption=キーの確認とデータ操作が排他処理されていない]
if (!map.containsKey(key))
	return map.put(key, value);
else
	return map.get(key);
\end{lstlisting}

\begin{lstlisting}[label=src:concurrentMap2, caption=キーの確認とデータ操作が内部で原子的に実行される]
return map.putIfAbsent(key, value);
\end{lstlisting}

\subsubsection{java.util.concurrent.Executor}
Executor は受け取った Runnable タスクを実行するオブジェクトである。(ソースコード \ref{src:executor})
Executor で様々な種類のスレッドプールを作成することができる。

\begin{lstlisting}[label=src:executor, caption=スレッドプールに Runnable を投入]
executor.execute(runnable);
\end{lstlisting}