サーバーサイドのアプリケーションでは、高いパフォーマンスと効率的なリソース管理が求められます。そのため、複数のリクエストやタスクを同時に処理するための並列処理は不可欠です。Javaでは、スレッドプールを利用することで、効率的に並列処理を実現することができます。スレッドプールを正しく活用すれば、サーバーのリソースを最適化し、スループットの向上と待機時間の短縮を達成できます。本記事では、Javaのスレッドプールを用いたサーバーサイドの並列処理の最適化手法について詳しく解説していきます。
スレッドプールの基礎概念
スレッドプールとは、複数のスレッドを事前に作成し、これらを使い回すことでタスクを効率的に処理する仕組みです。通常、スレッドを必要なたびに作成すると、スレッドの生成と破棄にかかるオーバーヘッドが問題となり、システムのパフォーマンスに悪影響を及ぼします。スレッドプールを利用することで、スレッドの再利用が可能となり、オーバーヘッドを最小限に抑えることができます。
スレッドプールの利点
スレッドプールには以下のような利点があります。
- リソースの最適化：スレッドの再利用により、リソースの無駄を減らします。
- パフォーマンスの向上：スレッドの生成と破棄にかかる時間を削減し、処理を迅速に行えます。
- 安定性の確保：制御されたスレッド数により、システムが過負荷になりにくくなります。
スレッドプールを正しく理解し、適切に活用することで、サーバーサイドアプリケーションのパフォーマンスと安定性を大幅に向上させることが可能です。
Javaにおけるスレッドプールの実装方法
Javaでは、標準ライブラリを使ってスレッドプールを簡単に実装することができます。java.util.concurrentパッケージに含まれるExecutorServiceインターフェースがその中心となります。このインターフェースを用いることで、スレッドの管理とタスクの割り当てを効率的に行うことが可能です。
基本的な実装手法
スレッドプールを作成するためには、Executorsクラスのファクトリーメソッドを使用します。以下は、固定サイズのスレッドプールを作成する例です。
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);ここで、newFixedThreadPool(10)は、10個のスレッドを持つスレッドプールを作成するメソッドです。このプールにタスクを渡すと、10個のスレッドがそれらのタスクを並列に処理します。
タスクの割り当て方法
スレッドプールにタスクを割り当てるには、RunnableやCallableインターフェースを実装したオブジェクトをexecuteまたはsubmitメソッドを使用して渡します。
executor.submit(() -> {
// タスクの内容をここに記述
System.out.println("タスクを実行中");
});このコードでは、ラムダ式を使って簡潔にタスクを記述し、それをスレッドプールに渡しています。スレッドプールがタスクを完了すると、自動的に次のタスクが実行されます。
スレッドプールのシャットダウン
タスクの実行が完了したら、スレッドプールをシャットダウンする必要があります。これを行わないと、アプリケーションが終了しません。シャットダウンは以下のように行います。
executor.shutdown();shutdownメソッドは、現在実行中のタスクが完了するまで待機し、その後スレッドプールを終了します。直ちに終了させる必要がある場合は、shutdownNowメソッドを使用しますが、これは強制終了を行うため、未処理のタスクが失われる可能性があります。
スレッドプールを適切に実装し、正しく管理することで、Javaアプリケーションの並列処理を効果的に行うことができます。
サーバーサイドにおけるスレッドプールの適用シナリオ
スレッドプールは、サーバーサイドアプリケーションで特に効果を発揮します。多数のクライアントからのリクエストを効率的に処理するために、スレッドプールを活用することで、システム全体のパフォーマンスを向上させることが可能です。ここでは、スレッドプールが適用される代表的なシナリオをいくつか紹介します。
Webサーバーのリクエスト処理
Webサーバーは通常、多数のクライアントから同時にリクエストを受け取ります。これらのリクエストを逐次処理すると、応答時間が遅くなり、ユーザーエクスペリエンスが悪化します。スレッドプールを使用することで、リクエストを並列に処理し、応答時間を大幅に短縮することができます。
データベースクエリの並列実行
サーバーサイドアプリケーションでは、複数のデータベースクエリを同時に実行する必要がある場合があります。例えば、ユーザーの要求に応じて異なるテーブルからデータを取得する際、クエリを並列に実行することで、全体の処理時間を短縮できます。スレッドプールを利用して、クエリの並列実行を効率的に管理できます。
バッチ処理の最適化
サーバーで大量のデータ処理を行うバッチ処理では、スレッドプールを活用することで、処理を複数のスレッドに分割し、同時に実行できます。これにより、バッチ処理の完了時間を大幅に短縮でき、システムリソースの効率的な利用が可能になります。
リアルタイムデータの処理
リアルタイムデータを処理するアプリケーションでは、データの処理速度が重要です。例えば、チャットアプリケーションやオンラインゲームサーバーなどでは、スレッドプールを利用してリアルタイムにデータを処理し、ユーザーへの遅延を最小限に抑えることが求められます。
これらのシナリオでスレッドプールを適用することで、サーバーサイドアプリケーションの並列処理が効率化され、スループットとパフォーマンスが向上します。
スレッドプールの最適化手法
スレッドプールを使用することで、サーバーサイドアプリケーションのパフォーマンスが向上しますが、最大限の効果を得るには、スレッドプールの適切な最適化が不可欠です。ここでは、スレッドプールのパフォーマンスを最適化するための主要な手法を紹介します。
タスクの粒度を適切に設定する
スレッドプールで処理するタスクの粒度が細かすぎると、スレッドの管理にかかるオーバーヘッドが増加し、全体のパフォーマンスが低下します。逆に、タスクが大きすぎると、スレッドの利用効率が下がり、並列処理のメリットを十分に活かせません。タスクの適切な粒度を見つけることが重要です。
スレッド数の動的調整
サーバーの負荷状況に応じて、スレッドプールのスレッド数を動的に調整することで、リソースの効率的な利用が可能になります。例えば、負荷が高い場合にはスレッド数を増やし、負荷が低い場合には減らすといった調整が考えられます。この調整を自動的に行うには、ThreadPoolExecutorのsetCorePoolSizeやsetMaximumPoolSizeメソッドを使用します。
キューサイズの調整
スレッドプールに渡されるタスクはキューに格納されますが、このキューのサイズを適切に設定することも重要です。キューサイズが小さすぎると、タスクがスレッドプールに追加できず、処理が遅延する可能性があります。逆に、大きすぎると、メモリ使用量が増加し、システム全体のパフォーマンスに悪影響を及ぼします。
タスク優先度の設定
重要なタスクを優先的に処理することで、サーバーの応答性を向上させることができます。Javaでは、PriorityBlockingQueueを使用して、タスクに優先度を設定できます。これにより、重要なタスクがすぐに処理され、システムの重要度に応じた効率的なリソース配分が可能になります。
スレッドプールの監視とチューニング
スレッドプールのパフォーマンスを監視し、必要に応じて設定をチューニングすることも重要です。ThreadPoolExecutorには、スレッド数、タスクキューの長さ、タスクの処理時間などのメトリクスを取得するメソッドが用意されており、これを活用してパフォーマンスを監視します。得られたデータを基に、スレッド数やキューサイズの調整を行い、システムに最適な設定を維持します。
これらの最適化手法を実践することで、スレッドプールの効率を最大限に引き出し、サーバーサイドアプリケーションのパフォーマンスをさらに向上させることが可能です。
適切なスレッド数の設定方法
スレッドプールのパフォーマンスを最大化するためには、スレッド数を適切に設定することが重要です。スレッドが多すぎるとリソースの競合が増え、逆に少なすぎるとCPUリソースを有効に活用できません。ここでは、サーバーのリソースに応じた最適なスレッド数を設定するための手法を解説します。
CPUバウンドタスクの場合
CPUバウンドタスクは、主にCPUリソースを消費するタスクを指します。例えば、数値計算やデータの圧縮などがこれに該当します。CPUバウンドタスクの最適なスレッド数は、サーバーのコア数と密接に関連しています。一般的に、最適なスレッド数はコア数と同等か、それに1～2スレッドを加えた数です。これは、以下の式で表すことができます。
最適スレッド数 = コア数 + 1 もしくは コア数 + 2この設定により、すべてのコアが効率的に活用され、最大のパフォーマンスが得られます。
I/Oバウンドタスクの場合
I/Oバウンドタスクは、ディスク操作やネットワーク通信など、主にI/Oリソースを消費するタスクです。これらのタスクは、CPUがI/O操作を待機している間、他のタスクを実行できるため、スレッド数をCPUバウンドタスクより多めに設定することが推奨されます。I/Oバウンドタスクの最適なスレッド数は以下のように計算できます。
最適スレッド数 = コア数 × (1 + タスクの待機時間/タスクの処理時間)この式により、スレッドが待機中にリソースを無駄にしないよう、適切なスレッド数が計算できます。
混合タスクの場合
実際のサーバーサイドアプリケーションでは、CPUバウンドタスクとI/Oバウンドタスクが混在することが多くあります。このような場合、スレッドプールを2つに分け、それぞれに適したスレッド数を設定することが有効です。例えば、1つのスレッドプールをCPUバウンドタスク用に、もう1つをI/Oバウンドタスク用に設定し、それぞれに適切なスレッド数を割り当てます。
実際のシステム負荷に基づく調整
上記の設定はあくまで一般的なガイドラインであり、実際のアプリケーションやシステム負荷に応じて調整が必要です。定期的にパフォーマンスモニタリングを行い、スレッド数を調整することで、最適なパフォーマンスを維持します。
適切なスレッド数の設定は、システム全体の効率を大きく左右します。計算式とモニタリングを活用し、最適なスレッド数を導き出すことで、サーバーのパフォーマンスを最大限に引き出しましょう。
実装上の注意点とベストプラクティス
スレッドプールを使用する際には、いくつかの注意点とベストプラクティスを守ることで、より安全で効率的な実装が可能になります。これらを理解しておくことで、パフォーマンスの向上だけでなく、予期しないエラーやデッドロックなどの問題を回避することができます。
デッドロックの回避
デッドロックは、複数のスレッドが互いにリソースを待機し続けることで発生する現象です。これを回避するためには、スレッド間でのリソースの取得順序を一貫させることが重要です。リソースの取得順序を統一することで、スレッドが互いに待機する状況を防ぐことができます。
シャットダウン処理の適切な実装
スレッドプールを利用したアプリケーションでは、終了時にスレッドプールを適切にシャットダウンすることが必要です。shutdown()メソッドを使用して、スレッドプールのタスクがすべて完了するのを待ち、未完了のタスクがないことを確認します。さらに、awaitTerminationメソッドを使用して、シャットダウンの完了を確認することも推奨されます。
executor.shutdown();
try {
if (!executor.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
executor.shutdownNow();
}
} catch (InterruptedException ex) {
executor.shutdownNow();
Thread.currentThread().interrupt();
}このコードでは、スレッドプールが正常に終了するまで待機し、60秒を超える場合には強制的にシャットダウンします。
スレッドの中断処理
スレッドプールで実行されるタスクが長時間実行される場合や、キャンセルが必要な場合には、中断処理を適切に実装する必要があります。Thread.interrupt()を使用してスレッドを中断できるようにし、タスク内で中断状態を確認して早期終了を実装します。
public void run() {
try {
while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {
// タスクのメイン処理
}
} catch (InterruptedException e) {
// 中断された場合の処理
Thread.currentThread().interrupt();
}
}このように、タスクの中でisInterruptedを定期的にチェックし、必要に応じてスレッドを安全に停止させることが重要です。
スレッド安全なデータ構造の使用
複数のスレッドが同じデータ構造にアクセスする場合は、スレッドセーフなデータ構造を使用するか、適切に同期を行う必要があります。Javaの標準ライブラリには、ConcurrentHashMapやCopyOnWriteArrayListなど、スレッドセーフなデータ構造が用意されています。これらを利用することで、データ競合や不整合を防ぎ、信頼性の高い並列処理を実現できます。
適切なエラーハンドリングの実装
スレッドプール内で発生する例外は、適切に処理しないとタスクが異常終了してしまいます。ThreadPoolExecutorを使用する場合、afterExecuteメソッドをオーバーライドして、タスクの終了後にエラーハンドリングを行うことができます。
protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
super.afterExecute(r, t);
if (t != null) {
// エラーハンドリング処理
}
}このように、タスクの実行後に例外を検出し、必要な処理を行うことで、安定した並列処理を維持できます。
これらの注意点とベストプラクティスを守ることで、スレッドプールを使用した並列処理の安全性とパフォーマンスを向上させることができます。
スレッドプールを使用した並列処理の実例
スレッドプールを使った並列処理は、Javaにおいて多くの場面で活用されています。ここでは、具体的なコード例を通じて、スレッドプールを使った並列処理の実装方法を詳しく解説します。この例では、複数の計算タスクを並行して実行し、最終的な結果を集約するプロセスを示します。
例題: 並列計算タスクの実装
次に示すのは、数値リストの要素を並列に2倍にするタスクをスレッドプールで実行する例です。
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
public class ParallelComputationExample {
public static void main(String[] args) {
// 入力データのリスト
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
// スレッドプールを作成
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);
try {
// 並列タスクを作成して実行
List<Future<Integer>> futures = executor.invokeAll(
numbers.stream()
.map(number -> (Callable<Integer>) () -> number * 2)
.toList()
);
// 各タスクの結果を取得
for (Future<Integer> future : futures) {
try {
System.out.println("計算結果: " + future.get());
} catch (ExecutionException e) {
System.err.println("タスクの実行中にエラーが発生: " + e.getMessage());
}
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
System.err.println("スレッドが中断されました: " + e.getMessage());
} finally {
// スレッドプールをシャットダウン
executor.shutdown();
}
}
}コードの解説
スレッドプールの作成
この例では、4つのスレッドを持つ固定スレッドプールを作成しています。これにより、リソースを効果的に活用しながら、複数のタスクを並行して処理できます。
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);タスクの並列実行
invokeAllメソッドを使用して、リスト内の各要素に対して2倍にする計算を行うタスクを並列に実行しています。Callableインターフェースを使用して、タスクが結果を返すようにしています。
List<Future<Integer>> futures = executor.invokeAll(
numbers.stream()
.map(number -> (Callable<Integer>) () -> number * 2)
.toList()
);結果の取得とエラーハンドリング
各タスクの結果をFutureオブジェクトを通じて取得し、エラーが発生した場合には適切にハンドリングします。getメソッドは、タスクの完了を待機し、その結果を返します。
for (Future<Integer> future : futures) {
try {
System.out.println("計算結果: " + future.get());
} catch (ExecutionException e) {
System.err.println("タスクの実行中にエラーが発生: " + e.getMessage());
}
}スレッドプールのシャットダウン
最後に、スレッドプールをシャットダウンして、リソースが適切に解放されるようにします。
executor.shutdown();この例の応用
この基本的な例を応用して、より複雑な並列処理を実装できます。たとえば、データベースからのデータ取得、ファイルの処理、APIコールなど、多くのタスクを並行して処理する必要がある場合に、同様のパターンを用いることができます。
このコード例を通じて、Javaのスレッドプールを使用した並列処理の実装方法を理解し、さまざまなサーバーサイドアプリケーションに応用できるようになるでしょう。
パフォーマンスモニタリングとチューニング
スレッドプールを使用した並列処理を最適化するには、パフォーマンスのモニタリングとチューニングが不可欠です。適切に監視し、必要に応じて設定を調整することで、スレッドプールの効率とアプリケーションのパフォーマンスを最大化できます。ここでは、具体的なモニタリング方法とチューニング手法を紹介します。
モニタリングの重要性
スレッドプールのパフォーマンスをモニタリングすることで、リソースの使用状況やタスクの処理効率を把握できます。これにより、潜在的なボトルネックを特定し、適切な調整を行うためのデータを得ることができます。
モニタリングするべき主要なメトリクス
スレッドプールのパフォーマンスを評価する際に、次のメトリクスをモニタリングすることが重要です。
アクティブスレッド数
現在アクティブなスレッドの数を監視することで、スレッドプールが適切にスレッドを活用しているかを確認できます。過剰なスレッド数はリソースの競合を引き起こし、逆にスレッド数が少なすぎると処理が遅くなります。
タスクキューの長さ
タスクキューの長さを監視することで、スレッドプールがどれほどのタスクを待機させているかを把握できます。キューが長すぎる場合は、スレッド数の増加やタスクの最適化を検討する必要があります。
タスクの処理時間
各タスクの処理に要する時間をモニタリングすることで、スレッドプールのパフォーマンスに影響を与えているタスクが特定できます。処理時間が長いタスクは、並列処理の効率を下げる可能性があります。
スレッドプールのサイズの調整
スレッドプールのサイズ（スレッド数）を調整することで、パフォーマンスを最適化できます。サーバーの負荷やアプリケーションの特性に応じて、最適なスレッド数を決定します。
チューニングの手法
モニタリングによって得られたデータを基に、スレッドプールの設定を調整し、パフォーマンスをチューニングします。
スレッド数の増減
アクティブスレッド数やタスクキューの長さを考慮し、スレッド数を増減させます。スレッド数が少ない場合は、キューの長さが増加する傾向があるため、スレッド数を増やすことで処理効率が向上します。一方、スレッド数が多すぎると、リソース競合が発生するため、適切に調整します。
タスクの最適化
タスクがスレッドプールのボトルネックとなっている場合、タスク自体を最適化することが求められます。例えば、重い計算処理を分割して並列化する、I/O操作の待機時間を短縮するなどの工夫が有効です。
動的なスレッドプールの管理
ThreadPoolExecutorを使用することで、スレッドプールのサイズを動的に調整することができます。これにより、サーバーの負荷に応じてスレッド数を自動的に調整し、最適なパフォーマンスを維持できます。
パフォーマンスモニタリングツールの活用
Javaでは、JMX（Java Management Extensions）やVisualVMなどのツールを使用して、スレッドプールのパフォーマンスをリアルタイムで監視することができます。これらのツールを活用することで、スレッドプールの状態を可視化し、問題が発生した場合に迅速に対処できます。
これらのモニタリングとチューニング手法を適切に実施することで、スレッドプールを効果的に管理し、サーバーサイドアプリケーションのパフォーマンスを最大化することが可能です。
スレッドプールを用いたサーバーのスケーラビリティ向上
スレッドプールは、サーバーアプリケーションのスケーラビリティを向上させるための強力なツールです。適切に構成されたスレッドプールは、リクエストの増加に対応し、サーバーが高負荷下でも安定して動作することを可能にします。ここでは、スレッドプールを活用してサーバーのスケーラビリティを高める方法を解説します。
スレッドプールによるリクエスト処理の分散
多くのサーバーアプリケーションでは、クライアントからのリクエストを迅速に処理することが求められます。スレッドプールを利用することで、リクエストを複数のスレッドに分散して処理することができ、同時に多数のリクエストを効率的に処理できます。これにより、スループットが向上し、応答時間が短縮されます。
リソース利用の最適化
スレッドプールを使用することで、サーバーのリソースを効果的に利用できます。固定された数のスレッドを維持し、各スレッドが適切にリソースを使用するようにすることで、システムが過負荷になるのを防ぎます。これにより、サーバーの安定性が保たれ、急激なトラフィックの増加にも耐えられるようになります。
自動スケーリングのサポート
スレッドプールは、自動スケーリング機能と組み合わせることで、サーバーのスケーラビリティをさらに向上させることができます。例えば、クラウド環境での自動スケーリングにより、負荷が増加した際にスレッドプールを持つサーバーインスタンスを自動的に追加することができます。これにより、リクエストが多くなった場合でも、スムーズに処理能力を拡大できます。
負荷分散との連携
スレッドプールを使用するサーバーを複数デプロイし、ロードバランサーと組み合わせることで、さらに高いスケーラビリティを実現できます。ロードバランサーが各サーバーにリクエストを均等に分配し、各サーバー内でスレッドプールがリクエストを処理することで、全体の負荷が均等に分散され、パフォーマンスが向上します。
キューサイズの調整による柔軟な対応
スレッドプールのタスクキューのサイズを調整することで、リクエストの急増に柔軟に対応できます。キューサイズを適切に設定することで、スレッドプールが過負荷状態に陥るのを防ぎ、必要に応じて処理能力を拡張できます。また、キューの長さをモニタリングし、動的に調整することで、スケーラビリティを高めることが可能です。
優先度付きタスクの導入
スレッドプールで優先度付きのタスク処理を導入することで、重要なリクエストを優先的に処理し、システムのレスポンスを向上させることができます。これにより、リソースが限られている場合でも、重要なタスクが迅速に処理され、全体のパフォーマンスが向上します。
スレッドプールを適切に構成し、スケーラビリティ向上のための戦略を導入することで、サーバーアプリケーションは増加する負荷に対して柔軟に対応できるようになります。これにより、安定した高パフォーマンスを維持しながら、拡大するビジネスニーズに応えることが可能となります。
他の並列処理手法との比較
Javaで並列処理を行う際には、スレッドプール以外にもさまざまな手法が利用できます。各手法には特有の利点と欠点があり、適切な方法を選択することで、アプリケーションのパフォーマンスを最適化できます。ここでは、スレッドプールと他の代表的な並列処理手法であるFork/JoinフレームワークおよびCompletableFutureの比較を行います。
スレッドプールとFork/Joinフレームワークの比較
Fork/Joinフレームワークは、Java 7で導入された並列処理のためのフレームワークで、再帰的なタスクを小さな部分に分割して並列処理を行うのに適しています。スレッドプールとの主な違いは、Fork/Joinフレームワークが「分割統治法」に特化している点です。
適用シナリオ
- スレッドプール：リクエストの処理やタスクのキューイングといった、独立したタスクの並列処理に適しています。スレッドプールは、特定の数のスレッドを維持し、各スレッドにタスクを割り当てます。
- Fork/Joinフレームワーク：再帰的な計算や、タスクを小さな部分に分割して並列処理する場面で有効です。例えば、大規模なデータセットの処理や、再帰的アルゴリズムの実装に適しています。
パフォーマンス
Fork/Joinフレームワークは、スレッドプールよりも高度なスレッド管理を行い、タスクの粒度が細かくなりやすい場合に有利です。しかし、非再帰的なタスクの処理では、スレッドプールの方が実装が簡単で効率的な場合もあります。
スレッドプールとCompletableFutureの比較
CompletableFutureは、Java 8で導入された非同期プログラミングをサポートするクラスで、スレッドプールと組み合わせて使われることが多いですが、より複雑な非同期処理を簡潔に記述することができます。
適用シナリオ
- スレッドプール：シンプルな並列タスクの管理や、固定されたスレッド数でのリクエスト処理に向いています。
- CompletableFuture：非同期処理のチェーンを構築したり、複数の非同期タスクを効率的に組み合わせて実行したりするのに適しています。例えば、複数のAPIコールの結果をまとめて処理する場合などに有効です。
コードの簡潔さと保守性
CompletableFutureを使うことで、非同期タスクを簡潔に記述でき、コードの可読性が向上します。また、非同期処理が複雑な場合、CompletableFutureを利用する方が保守性が高くなる傾向があります。一方、単純なタスク管理にはスレッドプールの方が直接的で理解しやすい場合もあります。
総合的な比較
- スレッドプール：一般的な並列タスクの管理に適しており、特に複数のリクエストやタスクを効率的に処理する場面で効果を発揮します。
- Fork/Joinフレームワーク：大規模なデータ処理や再帰的なアルゴリズムの並列処理に適しており、高度なタスク分割が必要な場面で有利です。
- CompletableFuture：非同期処理を簡潔に記述するのに適しており、非同期タスクの連鎖や複雑な非同期処理を管理する際に非常に効果的です。
各手法には、それぞれの利点と適用シナリオがあります。アプリケーションの特性や要求に応じて、適切な並列処理手法を選択することが重要です。適切な手法を選択することで、パフォーマンスを最適化し、システムのスケーラビリティやレスポンスの向上が期待できます。
まとめ
本記事では、Javaのスレッドプールを活用したサーバーサイドの並列処理の最適化手法について解説しました。スレッドプールの基本概念から始まり、実装方法、最適化手法、さらには他の並列処理手法との比較まで幅広く紹介しました。適切なスレッド数の設定やモニタリング、チューニングを通じて、サーバーのパフォーマンスとスケーラビリティを向上させることができます。これにより、リクエストの急増にも柔軟に対応できる、安定した高パフォーマンスなサーバーアプリケーションを構築することが可能となります。
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