IBM ワトソンなどの各種コグニティブエンジンを使う際に、重要なのは学習データだと思っています。

要はコグニティブエンジンを使って問い合わせを行うわけですが、その問い合わせする前に何らかの学習をする必要があり、そこで何をどれだけ学習させたかによって問い合わせの精度が変わってくるからです。

で、先日こんなツイートをしました：
2017022601

https://twitter.com/dotnsf/status/834959690803007488


↑は、その学習データを何らかの方法で集める際に、（非同期処理で集めるのではなく）マルチスレッド処理がいいのではないか、と思ってつぶやいたのでした。このことをもう少し詳しく紹介しようと思います。なお、あくまで特定条件下での個人見解なので他の人の意見も聞いてみたいと思ってます。

やろうと思っているのは、大まかにはこんな内容です：
  1. あらかじめ用意したインターネット上の URL のリストから、その HTML を取得して学習データにしたい
  2. この「リスト」が大量にあるケースを想定する
  3. なお、リストの中には実在しない URL が存在している可能性がある（つまりリストそのものが間違っている可能性がある）
  4. また URL は実在しているのだが、ネットワーク障害や DNS の設定ミスなど何らかの原因でアクセスする際に非常に長い時間がかかる（長い時間がかかった結果、タイムアウトになったり成功したりする）場合もある

１と２はごく普通の条件ですよね。ここではインターネット上の URL のリストは配列変数で用意されているものとしましょう。配列から１つずつ URL を取り出して、その URL の HTML を取得する、という処理を施すことになります。

問題は３と４の条件です（でも現実的に想定すべき条件だと思ってます）。３は用意されたリストそのものが間違っているというケース、つまり与えられた URL は "Unknown Host" になったり、404 などのエラーが返ってくることを想定しないといけない、ということです。

また４は更にややこしい条件です。成功するかしないかではなく、こちらからは手が出せない箇所のなんらかの障害によって目的の URL へのアクセスに非常に時間がかかってしまうケースです。時間がかかった結果、目的の HTML が取得できればいいのですが、最終的にタイムアウトエラーが発生することもあり得る、というケースを想定する必要があります。


要するにこれらを想定したエラー対策が必要になるのですが、まずは３と４を無視して（エラーが発生しない前提で）普通にアルゴリズムを考えるとこんな感じになるでしょうか：
//. URL の配列
urls = [
  "http://xxx.com/a1.html",
  "https://xxx.com/a2.html",
  "https://yyy.net/",
  "http://abc.com/xyz.html",
     :
     :
];

//. URL を１つずつ取り出して HTML を取り出す
forall( url in urls ){
  html = getHTML( url );
      :
      :
  （取り出した HTML を使って学習処理を行う）
      :
      :
}

↑の例ですと、getHTML 関数の中で実際に指定した URL にアクセスして HTML を取り出す、という処理をするものとします。そしてこの関数の中で３や４を原因とするエラーや時間がかかるといった現象が発生することを想定してみます。

３のケースは実は単純で、実在しない URL が指定された場合はこの関数の返り値を null などにして、null でなかった場合のみ処理を続ける、という判断を加えることで解決します：
//. URL の配列
urls = [
  "http://xxx.com/a1.html",
  "https://xxx.com/a2.html",
  "https://yyy.net/",
  "http://abc.com/xyz.html",
     :
     :
];

//. URL を１つずつ取り出して HTML を取り出す
forall( url in urls ){
  html = getHTML( url );
  if( html != null ){ //. ３の対策
      :
      :
  （取り出した HTML を使って学習処理を行う）
      :
      :
  }
}

さて問題は 4 のケースです。3 のアルゴリズムを単純に（シーケンシャルに）実行した場合、特定の URL から HTML を取り出す処理に時間がかかってしまうような事態が発生すると、リストの途中で処理が先に進まなくなってしまう、ということになります。このようなケースを想定した上で効率よく処理を実行するにはどう改良すべきでしょうか？

１つの方法として考えたのが非同期処理です。上記のループ部分を非同期に処理して、リスト内の各 URL へのアクセスを非同期に行う、という方法です。アルゴリズムにするとこのような感じになるでしょうか：
//. URL の配列
urls = [
  "http://xxx.com/a1.html",
  "https://xxx.com/a2.html",
  "https://yyy.net/",
  "http://abc.com/xyz.html",
     :
     :
];

//. URL を１つずつ取り出して HTML を取り出す
forall( url in urls ){
  html = getHTML( url, function( err, html ){  //. getHTML を非同期に実行する
    if( err ){
      //. 3. のエラー処理
    }else{
      //. 成功した場合
      :
      :
  （取り出した HTML を使って学習処理を行う）
      :
      :
    }
  });
}
↑非同期ということで JavaScript っぽくしてみました

このように非同期に処理を行うことで、「各 URL の HTML を取得する」という命令を全て先に実行しておき、（成功にせよエラーにせよ）取得の処理が終わったらそれぞれの続きを行う、というロジックです。こうすることで 4 のような事態が発生しても、正常な URL に対する処理は邪魔されることなく先に終了し、時間のかかる処理だけが後から実行される、という一見きれいな形になります。

しかし、この方法にも問題点がありました。それは URL のリストが膨大だった場合です。上記のコードが非同期に実行されるとまず全て URL に対する HTML 取得のリクエストが発行されます。そしてその処理はシステムのメモリ量や TCP ソケット数上限を超えて実行されてしまう可能性があります。この部分はコーディングというよりもシステムのメモリ管理やソケット数管理などの厄介そうな処理を行う必要がでてきてしまいます。

で、冒頭のマルチスレッドです。上記の非同期で行っていた部分をマルチスレッドに書き換えることで、（スレッド生成間のスリープ時間を調整するなどの）ある程度のスケジュール調整をした上で同時に HTML を取得する処理を行うことができるようになります。例えばこんな感じです（ここは言語依存がありそうなので、Java 丸出しで記述しています）：
//. URL の配列
urls = [
  "http://xxx.com/a1.html",
  "https://xxx.com/a2.html",
  "https://yyy.net/",
  "http://abc.com/xyz.html",
     :
     :
];

//. URL を１つずつ取り出して HTML を取り出す
forall( url in urls ){
  //. 子スレッドを生成して、スレッドの中で取得処理を実行
  Download dl = new Download( url );
  Thread t = new Thread( t );
  t.start();

  try{
    Thread.sleep( 1000 ); //. １秒待ってから次の URL を処理
  }catch( Exception e ){
  }
}


//. マルチスレッドで動くインスタンス
public class Download implements Runnable{
  private String url = "";
  public Download( String url ){
    this.url = url;
  }

  public void run(){
    html = getHTML( url );
    if( html != null ){
      :
      :
  （取り出した HTML を使って学習処理を行う）
      :
      :
    }
  }
}
↑マルチスレッドなので Java 全開の記述法で

この方法であれば、各 URL に対する HTML の取得は別々のスレッドで行われるため、特定の URL で 4 のような遅延現象が発生しても、他の URL に対する処理がその遅延に巻き込まれることはありません。また、この例では１秒（1000ミリ秒）おきにスレッドを生成するようにしています。例えば１スレッドの処理が２秒程度かかるようなケースであっても、３つ目のスレッドが生成されたタイミングで最初のスレッドの処理は終了している可能性が高くなり、同時に実行されるスレッドの数がさほどは増えないようなアルゴリズムになっています。仮に 4 のようなケースが発生したとしても、そのスレッドだけはしばらくの間生き続けることになりますが、他のスレッドは生成しては処理されて消えてゆくという流れになるので、やはりシステムの限界を意識するような処理にはなりにくいアルゴリズムになっているのでした。


という所まで作っての「マルチスレッド処理が効率よい」という冒頭の結論に至ったわけでした。要するにこれなら深く考えずに作って動かしてもややこしい対応が必要になる心配が少ないかな、と。またマルチスレッド処理となると Java が得意とする処理ロジックであり、オッサン脳の出番が増えるかもしれないなあ、と感じたのでした。

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