はじめに：並列Streamは「魔法の高速化」ではない
Javaには parallelStream() を使って簡単に並列処理ができる便利な機能があります。
しかし、実務経験がある人なら一度はこう思ったことがあるはずです。
「parallelStream 使ったのに…なぜか遅くなった」
「バグってる？結果が毎回違う…」
「collect したデータが欠けてる…え？」
そう、並列Streamは“使えば速くなる機能”ではありません。
むしろ、使い方を間違えると 性能が落ちる／データが壊れる／バグが混入する といった深刻な問題につながります。
この記事では、
- 並列Streamがなぜ危険なのか
- どんな落とし穴があるのか
- どう使えば安全なのか
- 実務での判断基準
を、プログラミング初心者でも分かる優しい表現で解説します。
Javaエンジニアを目指している人や、すでに現場でJavaを書いている人には特に役立つ内容です。
並列Streamの仕組み（簡単に）
並列Streamは以下のような流れで動きます。
１：データを複数に分割
２：ForkJoinPool（スレッドプール）が各データを並列に処理
３：処理結果を結合して最終結果を返す
これだけ見ると「速そう」に見えますが、現実はそう単純ではありません。
並列Streamのよくある落とし穴
ここからが本題です。
並列Streamを使うときに必ず押さえておくべき代表的な落とし穴をまとめます。
【落とし穴１】共有しているミュータブル変数を操作すると壊れる
並列Stream最大の危険ポイントはこれ。
複数スレッドが同じ変数やコレクションへ書き込むと、データ不整合が発生する
例を見てみましょう。
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List<Integer> list = new ArrayList<>(); IntStream.range(0, 1000).parallel().forEach(list::add); System.out.println(list.size()); |
結果はどうなるでしょう？
千になると思いますよね？
答えは…毎回変わります。
場合によってはエラーが出ることもあります。
理由は、ArrayList はスレッドセーフではないため、
複数のスレッドから add() されると壊れるからです。
これを防ぐ方法は以下。
- ミュータブルな状態を共有しない
forEachで外部のコレクションを更新しない- 必ず
collect()を使う - 必要ならスレッドセーフな構造（Concurrent系等）を使う
つまり、並列Streamでは副作用を外へ出してはいけないのです。
【落とし穴２】並列化のオーバーヘッドの方が高い
並列Streamの内部では、
- スレッドを割り当て
- タスクを分割し
- 各スレッドで処理し
- 結果を結合する
といったコストがかかっています。
もし処理が軽い場合、並列にするほど 逆に遅くなります。
例：
- 数件のデータ
- 単純な計算
- 軽い文字列操作
こういった処理は順次Streamのほうが高速です。
❗ポイント
「並列」にすれば速くなるのではなく、
「計算が重い場合」だけ速くなる ということです。
【落とし穴３】I/Oを含む処理と相性が悪い
並列Streamは CPU をたくさん使って高速化するための仕組みです。
ところが、以下のような処理では逆効果になります。
- ファイル読み書き
- ネットワークアクセス
- データベースアクセス
- APIの呼び出し
これらは待ち時間が多く、CPUが遊んでしまうため、並列にしても効果が出ません。
むしろスレッド切り替えのコストなどで遅くなることが多いです。
【落とし穴４】Collector が並列処理に対応していない
例えば次のようなコードは危険です。
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Map<Integer, List<String>> map = list.parallelStream().collect( Collectors.groupingBy(item -> item.length()) ); |
一見正しく見えますが、groupingBy は並列処理向けではありません。
並列でグルーピングしたい場合は次のように書きます。
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Collectors.groupingByConcurrent(keyMapper) |
これを知らずに使うと：
- データが欠ける
- 結果が毎回変わる
- パフォーマンスが逆に下がる
といった深刻な問題が発生します。
【落とし穴５】順番が保証されない
並列Streamの forEach() は 順序が保証されません。
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stream.parallel().forEach(System.out::println); |
出力順序はバラバラ。
順番を保ちたいなら、forEachOrdered() を使う必要があります。
注意点：
- ただし順序を維持すると並列のメリットが薄れます。
- 並列で順序を求める時点で、そもそも設計が合っていない可能性が高いです。
【落とし穴６】parallelStream() は “ForkJoinPool の共通プール” を使う
並列Streamは内部的に ForkJoinPool の「共通プール」を使います。
つまり、
- アプリ全体で共有される
- 他の parallelStream と取り合いになる
- 他のForkJoin処理と干渉する
という問題が起こります。
さらに、共通プールのスレッド数は CPUコア数 に依存します。
多すぎるタスクを parallelStream に投げると、かえって詰まることもあります。
並列Streamを安全に使うためのベストプラクティス
ここまで落とし穴を紹介しました。
では、どうすれば安全に使えるのでしょうか？
ベストプラクティス１：処理は「副作用なし」にする
理想はこうです。
- 入力 → 計算 → 結果を返す
- 外部変数を更新しない
- コレクションに直接 add しない
これが並列処理の鉄則。
ベストプラクティス２：データ量が大きいときだけ parallel にする
例えば：
- メモリ上に巨大なリストがある
- CPUをしっかり使う重い処理をしたい
こういう場合は parallelStream が有効です。
ベストプラクティス３：Collector を正しく使う
並列処理に向いた Collector を使いましょう。
toList()はOKgroupingByConcurrent()は並列向け- 独自Collectorを使う場合はスレッド安全性を確保（超重要）
ベストプラクティス４：必ずベンチマークを取る
並列Streamは理屈で判断できません。
実際に計測しないと分からない ことが多いです。
並列Streamを使うべきケース／避けるべきケース
✅ 使うべきケース
- 大量データ
- 計算が重い
- 入力が純粋関数的（副作用なし）
- CPUバウンドな処理
❌ 避けるべきケース
- 少量データ
- 処理が軽い
- I/O中心
- 副作用あり
- 順序が重要
- 外部リソースへアクセス
Javaを学ぶなら「並列処理」も必須スキル
特に企業の業務システムやWebアプリ開発では、
データ量が多い処理や集計処理を扱うことがよくあります。
並列Streamを正しく扱えるJavaエンジニアは、現場でも高く評価されます。
Javaの強みである安定性・豊富なライブラリ・強力な標準APIを活かせるからです。
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まとめ
- 並列Streamは便利だけど、落とし穴も多い
- ミュータブル共有状態・軽い処理・I/Oでは使うべきでない
- 副作用のない関数的な処理が前提
- Collectorの使い方にも注意
- 正しく使えば強力な武器になる
Javaの並列処理を正しく理解して、
より安全で高速なアプリケーションを書けるエンジニアになりましょう。
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