Lazy Synchronization（遅延同期）とは？仕組みと具体例をわかりやすく解説

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2025-09-25

並行処理やマルチスレッドプログラミングにおいて欠かせないのが「同期」です。共有データを扱うときに、データの整合性を守るための仕組みとして同期処理が使われます。しかし、この同期処理は便利である一方、性能に大きな影響を与えてしまうこともあります。そこで注目されるのが Lazy Synchronization（遅延同期） という考え方です。

この記事では、Lazy Synchronization とは何か、なぜ必要なのか、そしてどのような場面で使われるのかを、初心者にもわかりやすく解説します。プログラミングやシステム設計を学んでいる方に役立つ内容を盛り込みました。

同期とは何か？

まず前提として「同期（synchronization）」について整理しましょう。

マルチスレッドやマルチプロセスの環境では、複数の処理が同時並行で実行されます。その際に問題となるのが 共有データへのアクセス です。例えば次のようなケースを考えてみましょう。

2つのスレッドが同時に「カウンターの値を1増やす」処理を行う
1つのスレッドがデータを更新している最中に、別のスレッドがそのデータを読み取る

もし適切に制御されなければ、更新途中の中途半端なデータを読んでしまったり、意図しない計算結果になったりします。これを防ぐために「同期」が必要です。

同期を行う代表的な手法としては次のものがあります。

ロック（Lock）: 共有データにアクセスする前に「鍵」をかけ、同時にアクセスできないようにする
セマフォ（Semaphore）: 複数のスレッドが制限付きでリソースを利用できるようにする
モニター（Monitor）: データ構造とロックを組み合わせて制御する

これらは整合性を守る上で強力ですが、同時に処理の待ち時間やボトルネックを生む原因にもなります。

Lazy Synchronization（遅延同期）とは？

Lazy Synchronization とは、必要になるまで同期処理を行わず、できるだけ後回しにする手法です。

従来の同期は「アクセスのたびにすぐ同期する」ことを基本としますが、Lazy Synchronization では以下の考え方が採用されます。

データの正確さがすぐに必要でなければ、同期を後に回す
実際に参照や更新が必要な瞬間にだけ同期を行う
その結果、同期にかかる回数やコストを削減できる

つまり「遅延評価（Lazy Evaluation）」と似た発想で、同期の処理を後回しにすることで効率を高める技術なのです。

なぜ遅延同期が必要なのか？

同期処理をすぐに行わないことに意味があるのか？と疑問に思う方もいるかもしれません。実際には、Lazy Synchronization を採用することで次のようなメリットが得られます。

性能の向上

ロックを頻繁に取得すると、スレッド同士が待ち状態に入り、CPUリソースが有効に使われなくなります。遅延同期を導入すれば、同期処理の回数を減らせるため、スループットが向上します。

不要な同期を避けられる

すべてのデータが即時に正確である必要はありません。例えば、キャッシュの内容やログ情報などは多少遅れて反映されても大きな問題にはならないことがあります。このようなケースでは、Lazy Synchronization が有効です。

システム全体の効率化

遅延同期は「今すぐ必要なことだけ行う」という設計思想と相性がよく、全体の無駄を減らすことにつながります。特に大規模な分散システムや高トラフィックなアプリケーションにおいて有効です。

Lazy Synchronization の具体例

ここでは、実際に遅延同期がどのように使われるかを具体例で紹介します。

1. キャッシュの更新

データベースやメモリキャッシュでは、すべての変更をすぐに反映させると負荷が高くなります。そのため「キャッシュはしばらく古い値のまま残し、必要になったときに更新する」という仕組みがよく使われます。これも遅延同期の一例です。

2. ガベージコレクション

プログラミング言語のメモリ管理におけるガベージコレクション（GC）は、使われなくなったメモリを即時に解放するのではなく、後でまとめて処理します。これも「必要になるまで同期しない」仕組みの一つです。

3. ロックの遅延獲得

共有リソースを操作するとき、事前にロックを取得するのではなく、実際に必要になった瞬間にだけロックを取る手法があります。これにより、不要なロックの競合を減らせます。

4. 分散システムにおけるデータ同期

クラウドサービスや分散データベースでは、各ノード間のデータを完全にリアルタイムで一致させるのは困難です。そのため「Eventually Consistent（一貫性は最終的に保証される）」という考え方が採用され、同期を遅延させることで可用性や性能を確保しています。

遅延同期の注意点とデメリット

もちろん、Lazy Synchronization には注意すべき点もあります。

整合性の遅れ
同期を後回しにすることで、一時的にデータが不整合になる可能性があります。これを許容できるシステム設計が必要です。
バグが見つかりにくい
遅延同期では「タイミングの問題」で不具合が発生することがあります。再現性が低く、デバッグが難しいケースも少なくありません。
適用範囲の見極めが必要
銀行口座の残高や医療データのように、即時の正確さが絶対に必要な領域では使えません。Lazy Synchronization を導入するのは「多少の遅延が許される領域」に限られます。

遅延同期が役立つ場面

では、実際にどのようなシステムで Lazy Synchronization が効果を発揮するのでしょうか。

アクセス頻度の高いウェブサービス
ユーザーが同時に多数アクセスする SNS や検索サービスでは、すべてを即時に同期するのは非効率です。遅延同期により、レスポンス速度を保ちながら負荷を軽減できます。
IoTシステム
センサーからのデータを集約する場合、すべてを即時に処理するのは非現実的です。バッチ処理や遅延同期を取り入れることで効率的にデータを扱えます。
分散データベース
代表例として Amazon DynamoDB などの分散システムがあります。これらは「最終的に一貫性を保つ」モデルを採用しており、Lazy Synchronization の実践例といえます。