Rustのマルチスレッド環境でのバグを効率的にデバッグするツール紹介

Rustのマルチスレッドプログラムは、パフォーマンスや安全性の面で非常に強力ですが、バグの発生が複雑化しやすいという課題があります。特にデッドロック、競合状態、スレッド間のデータ不整合など、並行処理特有の問題が起きやすくなります。

こうしたバグは再現が難しく、通常のデバッグ手法では発見しづらいことがあります。しかし、Rustにはこれらのバグを効率的に見つけ、修正するための便利なデバッグツールやフレームワークが用意されています。

本記事では、Rustでマルチスレッドプログラムをデバッグするための代表的なツールや手法を紹介します。これにより、安全で安定した並行処理プログラムを開発できるようになるでしょう。

マルチスレッドプログラムで発生する典型的なバグ

マルチスレッド環境では、スレッド間で同時にリソースへアクセスすることが増えるため、特有のバグが発生しやすくなります。Rustは安全性を重視した言語ですが、それでも避けられない問題があります。

デッドロック

デッドロックとは、複数のスレッドがリソースのロックを取得しようとし、互いに待ち続ける状態です。これにより、プログラムが停止してしまいます。

例: デッドロックのコード

use std::sync::{Mutex, Arc};
use std::thread;

fn main() {
    let lock1 = Arc::new(Mutex::new(()));
    let lock2 = Arc::new(Mutex::new(()));

    let l1 = Arc::clone(&lock1);
    let l2 = Arc::clone(&lock2);

    let t1 = thread::spawn(move || {
        let _guard1 = l1.lock().unwrap();
        let _guard2 = l2.lock().unwrap();
    });

    let t2 = thread::spawn(move || {
        let _guard2 = lock2.lock().unwrap();
        let _guard1 = lock1.lock().unwrap();
    });

    t1.join().unwrap();
    t2.join().unwrap();
}

このコードでは、スレッド1がlock1をロックし、スレッド2がlock2をロックした後、互いに他のロックを待ち続け、デッドロックが発生します。

競合状態（Race Condition）

競合状態は、複数のスレッドが同時に同じリソースにアクセスし、データの不整合が生じるバグです。実行タイミングによって、プログラムが異なる結果を返すことがあります。

例: 競合状態のコード

use std::sync::Arc;
use std::thread;

fn main() {
    let counter = Arc::new(std::sync::Mutex::new(0));
    let mut handles = vec![];

    for _ in 0..10 {
        let counter = Arc::clone(&counter);
        let handle = thread::spawn(move || {
            let mut num = counter.lock().unwrap();
            *num += 1;
        });
        handles.push(handle);
    }

    for handle in handles {
        handle.join().unwrap();
    }

    println!("Counter: {:?}", *counter.lock().unwrap());
}

この例では、複数のスレッドが同時にカウンターにアクセスすることで、値の更新が正しく行われない可能性があります。

データ競合（Data Race）

データ競合は、複数のスレッドが同時に同じメモリにアクセスし、少なくとも1つが書き込みを行う場合に発生します。Rustではコンパイル時にデータ競合が防止されますが、unsafeブロックを使用する場合は注意が必要です。

これらのバグの対策

これらの典型的なバグは、適切なツールやデバッグ方法を使うことで効率よく特定し、修正することができます。次の項目では、Rustのマルチスレッドデバッグに役立つツールを紹介します。

Rustにおけるマルチスレッドデバッグの重要性

マルチスレッドプログラミングは、システムの性能向上に寄与しますが、デバッグが難しいという課題があります。Rustは安全性を保証する仕組みを備えていますが、それでもデバッグが必要な状況は避けられません。

安全性の確保

Rustの型システムや所有権システムは、データ競合やメモリ安全性の問題をコンパイル時に検出します。しかし、以下の問題はコンパイル時に検出されず、実行時に発生する可能性があります：

• デッドロック：複数のスレッドが互いのロックを待ち続けてしまう。
• 競合状態：特定のタイミングによって結果が変わる不具合。
• パフォーマンスの低下：適切なロック管理がされていない場合、並列処理の利点が失われる。

効率的なデバッグの必要性

マルチスレッドのバグは、再現が難しいため、徹底したデバッグが重要です。効率的なデバッグを行わないと、以下の問題が起こる可能性があります：

• バグ修正の遅延：問題の特定に時間がかかり、開発の進行が遅れる。
• 予測不可能な挙動：バグがランダムに発生するため、安定性が損なわれる。
• システムクラッシュ：重大なバグが原因で、プログラムが異常終了するリスクが高まる。

Rustにおけるデバッグツールの活用

Rustでは、標準のデバッグ手法に加え、強力なデバッグツールが提供されています。以下のツールを活用することで、マルチスレッドプログラムのバグを効率的に特定できます：

• println! と dbg!：簡単なデバッグ出力に有用。
• RUST_LOG：ログレベル管理により、詳細な実行ログを取得可能。
• MIRI：未定義動作を検出し、潜在的なバグを特定。
• ThreadSanitizer：競合状態を検出するための強力なツール。
• Deadlock Detector：デッドロックの発生を解析。

これらのツールを適切に活用することで、安全で効率的なマルチスレッドプログラムの開発が可能になります。次のセクションでは、これらのツールの具体的な使い方を解説します。

標準デバッグツール`println!`と`dbg!`の活用法

Rustには標準で提供されているシンプルなデバッグツールとして、println!マクロとdbg!マクロがあります。これらを活用することで、マルチスレッドプログラムのデバッグを手軽に行うことができます。

`println!`マクロを使ったデバッグ

println!マクロは、プログラムの任意の場所で文字列や変数の値を標準出力に表示するために使用します。マルチスレッド環境でも有効ですが、複数のスレッドが同時に出力すると、出力が交錯する可能性があります。

例: `println!`を使ったデバッグ

use std::thread;

fn main() {
    let handles: Vec<_> = (0..5)
        .map(|i| {
            thread::spawn(move || {
                println!("Thread {} is running", i);
            })
        })
        .collect();

    for handle in handles {
        handle.join().unwrap();
    }
}

このコードでは、複数のスレッドが同時にメッセージを出力します。出力結果はスレッドの実行順序によって異なります。

`dbg!`マクロを使ったデバッグ

dbg!マクロは、引数の値とその値が評価された場所を一緒に出力する便利なデバッグツールです。println!と異なり、式全体をデバッグし、その値を返すため、関数チェーンや計算式の中で活用しやすいです。

例: `dbg!`を使ったデバッグ

use std::thread;

fn main() {
    let handles: Vec<_> = (0..5)
        .map(|i| {
            thread::spawn(move || {
                let result = dbg!(i * 2);
                println!("Result in thread {}: {}", i, result);
            })
        })
        .collect();

    for handle in handles {
        handle.join().unwrap();
    }
}

出力例:

[src/main.rs:7] i * 2 = 0
Result in thread 0: 0
[src/main.rs:7] i * 2 = 2
Result in thread 1: 2
[src/main.rs:7] i * 2 = 4
Result in thread 2: 4
...

dbg!マクロは、ファイル名と行番号も表示するため、デバッグが必要な箇所をすばやく特定できます。

マルチスレッドデバッグでの注意点

• 出力の競合：複数のスレッドが同時に出力を行う場合、出力が混ざることがあります。必要に応じて、MutexやRwLockで出力を保護しましょう。
• パフォーマンスへの影響：println!やdbg!はI/O処理を伴うため、頻繁に呼び出すとパフォーマンスが低下する可能性があります。
• ロギングへの切り替え：大規模なプロジェクトでは、後述するRUST_LOGや専用のロギングクレートを検討すると効果的です。

これらの標準ツールを適切に使い、効率よくマルチスレッドプログラムの問題を特定しましょう。

`RUST_LOG`を活用したログ出力によるデバッグ

Rustでは、シンプルなデバッグ手法としてprintln!やdbg!がありますが、大規模なアプリケーションやマルチスレッド環境では、ロギングを活用する方が効率的です。Rustのエコシステムでは、環境変数RUST_LOGを使ったロギングが可能です。これにより、ログの出力レベルや詳細度を柔軟に制御できます。

`RUST_LOG`の概要

RUST_LOGは、Rustアプリケーション内のログレベルを指定するための環境変数です。これにより、必要なレベルのログのみを出力でき、デバッグやトラブルシューティングが効率化されます。

主なログレベル

• error：エラー発生時に出力
• warn：警告メッセージを出力
• info：情報メッセージを出力
• debug：デバッグ用の詳細メッセージを出力
• trace：最も詳細なトレースメッセージを出力

ロギングクレート`log`の導入

まず、Cargo.tomlにlogクレートとバックエンドのロギングクレートを追加します。バックエンドにはenv_loggerをよく使います。

[dependencies]
log = "0.4"
env_logger = "0.10"

コードでのロギング設定

以下のコードは、logとenv_loggerを使ってログ出力を行う例です。

use log::{info, warn, error, debug, trace};

fn main() {
    // ログシステムの初期化
    env_logger::init();

    // 各ログレベルの出力例
    error!("This is an error message");
    warn!("This is a warning message");
    info!("This is an info message");
    debug!("This is a debug message");
    trace!("This is a trace message");
}

`RUST_LOG`環境変数の設定方法

アプリケーションを実行する際に、RUST_LOG環境変数を設定します。

例：infoレベル以上のログを出力

RUST_LOG=info cargo run

例：debugレベルのログを出力

RUST_LOG=debug cargo run

例：特定のモジュールだけログレベルを指定

RUST_LOG=my_app=debug,cargo=warn cargo run

マルチスレッド環境でのロギング

マルチスレッドプログラムでは、複数のスレッドが同時にログを出力することがあります。ロガーはスレッドセーフな設計になっているため、以下のようにスレッド内でも安全にログを出力できます。

use std::thread;
use log::info;
use env_logger;

fn main() {
    env_logger::init();

    let handles: Vec<_> = (0..5)
        .map(|i| {
            thread::spawn(move || {
                info!("Thread {} is running", i);
            })
        })
        .collect();

    for handle in handles {
        handle.join().unwrap();
    }
}

ロギングのベストプラクティス

1. 適切なログレベルの使用：

• エラー時はerror!
• 警告が必要な時はwarn!
• 通常の動作確認にはinfo!
• 詳細なデバッグにはdebug!やtrace!

1. 本番環境では詳細ログを制限：
   デバッグやトレースレベルのログは開発時のみ有効にし、本番環境では抑制することでパフォーマンスを維持します。
2. ログ出力のフォーマット：
   ログにタイムスタンプやスレッドIDを含めると、問題の特定がしやすくなります。

RUST_LOGとロギングクレートを活用することで、マルチスレッドプログラムのデバッグが効率化され、問題の発見と修正が容易になります。

バグ検出ツール「MIRI」の概要と使い方

Rustでは安全性を保証する仕組みが言語レベルで提供されていますが、それでもバグや未定義動作が完全に排除されるわけではありません。特にマルチスレッド環境では、予期しない挙動やロジックエラーが潜んでいる可能性があります。これらの問題を特定するために役立つツールが「MIRI」です。

MIRIとは何か

MIRIは、Rustコンパイラの内部インタープリタで、未定義動作や安全でないコードの問題を検出するために使用されます。主に以下のような問題を発見できます：

• メモリ安全性の違反：不正なポインタ操作、ダングリングポインタなど。
• 未定義動作：無効なメモリアクセスや不正な計算など。
• 不正な生存期間：参照や借用のルール違反。

MIRIのインストール

MIRIはRustのツールチェーンに含まれているため、以下のコマンドでインストールできます。

rustup component add miri

MIRIを使った検出の手順

MIRIは通常のRustプログラムに対して動作します。以下の手順でMIRIを使ってプログラムを解析できます。

1. コードを準備する：検証したいRustコードを用意します。
2. MIRIで実行：以下のコマンドでMIRIを実行します。 cargo miri run
3. エラーの確認：MIRIが問題を検出した場合、エラーメッセージが表示されます。

具体例: MIRIを使った未定義動作の検出

以下のコードには、未定義動作の可能性が含まれています。

fn main() {
    let mut vec = vec![1, 2, 3];
    let first = &vec[0];
    vec.push(4); // ここでベクタが再割り当てされる可能性がある
    println!("{}", first); // ダングリング参照の可能性
}

このコードをMIRIで実行します：

cargo miri run

MIRIの出力例：

error: Undefined Behavior: borrowing `vec` after it was mutated
   --> src/main.rs:5:20
    |
5   |     println!("{}", first);
    |                    ^^^^^ accessing `first` after mutation of `vec`

このエラーメッセージは、vecが変更された後に以前の参照firstを使っているため、未定義動作が発生していることを示しています。

マルチスレッド環境でのMIRIの活用

MIRIは主にシングルスレッドの解析に適していますが、unsafeブロックや複雑なデータアクセスを含むコードで安全性を確認する際に非常に有用です。マルチスレッドコードの一部をシングルスレッドに変換し、MIRIで検証することで安全性の問題を早期に発見できます。

まとめ

MIRIは、Rustの安全性をさらに高める強力なツールです。メモリ安全性や未定義動作の問題を事前に検出し、信頼性の高いマルチスレッドプログラムを開発するために活用しましょう。

競合状態を検出するツール「ThreadSanitizer」

マルチスレッドプログラムにおける競合状態（Race Condition）は、複数のスレッドが同じメモリ領域に対して同時にアクセスし、少なくとも1つが書き込みを行う場合に発生します。競合状態はプログラムの予測不能な挙動やデータ破損の原因となります。Rustでは、「ThreadSanitizer」を使って競合状態を効率的に検出することができます。

ThreadSanitizerとは何か

ThreadSanitizerは、Googleが開発した動的解析ツールで、マルチスレッドプログラムにおける競合状態を検出します。RustコンパイラにはThreadSanitizerが統合されており、コンパイル時にこのツールを有効化することで、実行時に競合状態を発見できます。

ThreadSanitizerの有効化手順

ThreadSanitizerを使用するには、以下の手順で設定します。

1. Cargo.tomlにThreadSanitizerを有効にする設定を追加します。 [profile.dev] sanitize = ["thread"]

[profile.test]

sanitize = [“thread”]

RUSTFLAGS環境変数に-Zsanitizer=threadを指定して、プログラムをコンパイルします。

RUSTFLAGS="-Zsanitizer=thread" cargo run

テスト時にもThreadSanitizerを有効にできます。

RUSTFLAGS="-Zsanitizer=thread" cargo test

競合状態の例とThreadSanitizerの出力

以下は競合状態を含むRustコードの例です。

use std::sync::Arc;
use std::thread;

fn main() {
    let counter = Arc::new(std::sync::Mutex::new(0));

    let mut handles = vec![];

    for _ in 0..5 {
        let counter = Arc::clone(&counter);
        let handle = thread::spawn(move || {
            let mut num = counter.lock().unwrap();
            *num += 1;
        });
        handles.push(handle);
    }

    for handle in handles {
        handle.join().unwrap();
    }

    println!("Counter: {:?}", *counter.lock().unwrap());
}

このコードには明示的な競合状態はありませんが、意図的にMutexを外すと競合状態が発生します。

ThreadSanitizerの出力例

ThreadSanitizerが競合状態を検出すると、次のようなエラーメッセージが出力されます。

WARNING: ThreadSanitizer: data race (pid=12345)
  Read of size 4 at 0x7fff5fbff580 by thread T1:
    #0 main::{{closure}} /src/main.rs:8

  Previous write of size 4 at 0x7fff5fbff580 by thread T2:
    #0 main::{{closure}} /src/main.rs:8

SUMMARY: ThreadSanitizer: data race detected

このメッセージは、異なるスレッド（T1とT2）が同じメモリアドレスに対して不正な読み書きを行っていることを示しています。

ThreadSanitizer使用時の注意点

1. パフォーマンスへの影響：
   ThreadSanitizerを有効にすると、実行速度が低下します。本番環境では無効にすることを推奨します。
2. サポートされるプラットフォーム：
   ThreadSanitizerはLinuxとmacOSでサポートされていますが、Windowsではサポートされていません。
3. コンパイルオプションの制限：
   ThreadSanitizerを使用する場合、最適化レベルが制限されることがあります。

まとめ

ThreadSanitizerを使うことで、マルチスレッドプログラムに潜む競合状態を効率的に検出できます。開発中に定期的にThreadSanitizerを使用することで、安定性の高い並行処理プログラムを実現しましょう。

デッドロック解析ツール「Deadlock Detector」

マルチスレッドプログラムにおいて、デッドロックは非常に厄介な問題です。複数のスレッドが互いにリソースのロックを待ち続け、プログラムが停止してしまう状況を指します。Rustでは、デッドロックの可能性を検出するために、いくつかの解析ツールが用意されています。特に、「Deadlock Detector」はデッドロックの検出や解析に役立ちます。

デッドロックの発生例

デッドロックが発生する典型的なパターンを示します。

use std::sync::{Arc, Mutex};
use std::thread;

fn main() {
    let lock1 = Arc::new(Mutex::new(()));
    let lock2 = Arc::new(Mutex::new(()));

    let l1 = Arc::clone(&lock1);
    let l2 = Arc::clone(&lock2);

    let handle1 = thread::spawn(move || {
        let _guard1 = l1.lock().unwrap();
        println!("Thread 1 acquired lock1");
        std::thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(100));
        let _guard2 = l2.lock().unwrap();
        println!("Thread 1 acquired lock2");
    });

    let handle2 = thread::spawn(move || {
        let _guard2 = lock2.lock().unwrap();
        println!("Thread 2 acquired lock2");
        std::thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(100));
        let _guard1 = lock1.lock().unwrap();
        println!("Thread 2 acquired lock1");
    });

    handle1.join().unwrap();
    handle2.join().unwrap();
}

このコードでは、スレッド1がlock1を取得し、スレッド2がlock2を取得した後、互いに相手のロックを待つためデッドロックが発生します。

Deadlock Detectorの概要

Rust自体にはデッドロックを検出する専用のツールはありませんが、デッドロック検出ツールとして「loom」や「parking_lot」クレートが利用できます。また、外部ツールである「GDB」や「Lldb」を使った解析も効果的です。

「loom」を使ったデッドロック検出

loomは並行性テストを行うためのクレートで、デッドロックの検出や並行処理の正しさを確認できます。

インストール方法

Cargo.tomlに以下を追加します。

[dependencies]
loom = "0.5"

デッドロック検出のコード例

use loom::sync::{Arc, Mutex};
use loom::thread;

fn main() {
    loom::model(|| {
        let lock1 = Arc::new(Mutex::new(()));
        let lock2 = Arc::new(Mutex::new(()));

        let l1 = Arc::clone(&lock1);
        let l2 = Arc::clone(&lock2);

        let t1 = thread::spawn(move || {
            let _guard1 = l1.lock().unwrap();
            let _guard2 = l2.lock().unwrap();
        });

        let t2 = thread::spawn(move || {
            let _guard2 = l2.lock().unwrap();
            let _guard1 = l1.lock().unwrap();
        });

        t1.join().unwrap();
        t2.join().unwrap();
    });
}

loom::model関数内で並行処理をテストし、デッドロックが発生する場合はエラーとして検出します。

GDBを使ったデッドロック解析

LinuxやmacOSで使用されるデバッグツールGDBを使ってデッドロックを解析することも可能です。

1. プログラムをGDBで実行：

   gdb --args cargo run

2. デバッグ中にプログラムがハングしたら、Ctrl+Cで中断し、thread apply all btコマンドで各スレッドのバックトレースを表示：

   (gdb) thread apply all bt

これにより、どのスレッドがどのロックを待っているかを確認できます。

デッドロックを回避する方法

1. ロックの順序を統一する：
   常に同じ順序でロックを取得することでデッドロックを防ぎます。
2. タイムアウトを設定する：
   ロックの取得にタイムアウトを設定し、長時間待機しないようにします。
3. 細かいロック管理：
   できるだけ短い時間でロックを解放することで、競合を減らします。

まとめ

デッドロックはマルチスレッドプログラムの挙動を停止させる重大な問題です。「loom」や「GDB」などのツールを使い、デッドロックの解析や検出を行いましょう。適切なロック管理を心がけることで、安全なマルチスレッドプログラムを開発できます。

応用例: 実際のマルチスレッドバグ修正ケーススタディ

ここでは、Rustにおけるマルチスレッドプログラムのバグ修正を具体的なケーススタディを通じて解説します。よくある問題として、競合状態やデッドロックが発生するコードを修正し、安全な並行処理を実現する方法を紹介します。

ケース1: 競合状態の修正

問題のあるコード

以下のコードでは、複数のスレッドが同時に変数counterを更新しようとするため、競合状態が発生します。

use std::thread;

fn main() {
    let mut counter = 0;
    let mut handles = vec![];

    for _ in 0..5 {
        let handle = thread::spawn(|| {
            counter += 1;
        });
        handles.push(handle);
    }

    for handle in handles {
        handle.join().unwrap();
    }

    println!("Counter: {}", counter);
}

原因

• counterへのアクセスが同時に行われるため、値の更新が正しく行われない可能性があります。
• スレッド間でデータを共有する際に適切な同期処理がされていません。

修正方法

Arc（参照カウント付きポインタ）とMutexを使って、複数のスレッド間で安全にデータを共有・更新します。

use std::sync::{Arc, Mutex};
use std::thread;

fn main() {
    let counter = Arc::new(Mutex::new(0));
    let mut handles = vec![];

    for _ in 0..5 {
        let counter = Arc::clone(&counter);
        let handle = thread::spawn(move || {
            let mut num = counter.lock().unwrap();
            *num += 1;
        });
        handles.push(handle);
    }

    for handle in handles {
        handle.join().unwrap();
    }

    println!("Counter: {}", *counter.lock().unwrap());
}

修正後のポイント

• Arcを使って複数のスレッドでcounterを共有。
• Mutexを使ってロックを取得し、排他的にcounterを更新。
• 競合状態が防止され、正しい値が出力されます。

ケース2: デッドロックの修正

問題のあるコード

以下のコードは、2つのロックを異なる順序で取得しようとするため、デッドロックが発生します。

use std::sync::{Arc, Mutex};
use std::thread;

fn main() {
    let lock1 = Arc::new(Mutex::new(()));
    let lock2 = Arc::new(Mutex::new(()));

    let l1 = Arc::clone(&lock1);
    let l2 = Arc::clone(&lock2);

    let handle1 = thread::spawn(move || {
        let _guard1 = l1.lock().unwrap();
        std::thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(100));
        let _guard2 = l2.lock().unwrap();
    });

    let handle2 = thread::spawn(move || {
        let _guard2 = l2.lock().unwrap();
        std::thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(100));
        let _guard1 = l1.lock().unwrap();
    });

    handle1.join().unwrap();
    handle2.join().unwrap();
}

原因

• スレッド1はlock1→lock2の順でロックし、スレッド2はlock2→lock1の順でロックしています。
• これにより、互いにロックを取得したまま次のロックを待ち続け、デッドロックが発生します。

修正方法

ロックを取得する順序を統一することでデッドロックを防ぎます。

use std::sync::{Arc, Mutex};
use std::thread;

fn main() {
    let lock1 = Arc::new(Mutex::new(()));
    let lock2 = Arc::new(Mutex::new(()));

    let l1 = Arc::clone(&lock1);
    let l2 = Arc::clone(&lock2);

    let handle1 = thread::spawn(move || {
        let _guard1 = l1.lock().unwrap();
        let _guard2 = l2.lock().unwrap();
    });

    let handle2 = thread::spawn(move || {
        let _guard1 = l1.lock().unwrap();
        let _guard2 = l2.lock().unwrap();
    });

    handle1.join().unwrap();
    handle2.join().unwrap();
}

修正後のポイント

• ロックの順序を統一することで、デッドロックのリスクを回避。
• 両方のスレッドがlock1→lock2の順でロックを取得しています。

まとめ

• 競合状態はArcとMutexを使って安全に共有データを管理することで解決できます。
• デッドロックはロックの順序を統一することで回避できます。

これらのケーススタディを参考に、Rustで安全なマルチスレッドプログラムを開発し、問題を効率的に修正しましょう。

まとめ

本記事では、Rustにおけるマルチスレッド環境でのバグをデバッグするためのツールと手法について解説しました。競合状態やデッドロックといったマルチスレッド特有のバグを検出し修正するために、以下のツールが有効であることを紹介しました：

• println!とdbg!：シンプルなデバッグ出力に活用。
• RUST_LOG：柔軟なログ出力によるデバッグ。
• MIRI：未定義動作や安全性の検証。
• ThreadSanitizer：競合状態の検出。
• Deadlock Detectorやloom：デッドロック解析と並行性テスト。

これらのツールを適切に活用することで、マルチスレッドプログラムの安全性と信頼性を向上させることができます。日常の開発フローにデバッグツールを組み込み、バグの早期発見と効率的な修正を心がけましょう。