データ競合の回避
並列書き込みを安全に行います
「データ競合の回避」はCoddyKit上の無料Mojo Academyレッスンです。 これはレッスン4/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはMojo Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Mojo Academyコースには全4レッスンが含まれています。
このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。
What Is a Data Race
A data race happens when two threads touch the same memory at once and at least one writes. The result becomes unpredictable. ⚠️
The Classic Trap
Many workers adding into one shared total will clash. Updates get lost because writes overlap and stomp each other.
total += out[i] # shared, unsafe in parallelWrite Disjoint Slots
The simplest fix: give each worker its own indices to write. If outputs never overlap, there is no race.
out[i] = compute(i) # each i is uniqueReads Can Share
Many threads may read the same input safely. Trouble starts only when someone writes what others read or write.
Per-Worker Partials
For a sum, give each worker its own partial slot. They never share a cell, so the adds stay safe.
partials[c] += out[i] # one slot per workerReduce After Joining
Once all workers finish, add the partials together in a single thread. This final reduction needs no locking.
for c in range(workers):
total += partials[c]Avoid Shared Mutable State
The safest parallel code shares only read-only data. Keep every mutable piece private to one worker when you can.
Order Is Not Guaranteed
Workers may finish in any order. Never rely on one chunk running before another, since the schedule can vary.
Mojo Ownership Helps
Mojo's ownership and value semantics make accidental sharing harder, but parallel logic is still yours to keep correct.
Test With Many Runs
Races hide behind timing, so run the parallel code many times and compare against a serial reference result.
Design It Out
The best defense is a layout where writes never overlap. Prevent races by design, not by patching afterward.
Quick Check
Several workers need to compute a single sum in parallel.
Recap
Avoid races by writing disjoint slots, using per-worker partials, reducing after joining, and never relying on order, so parallel results stay correct. 🚀
よくある質問
「データ競合の回避」レッスンは無料ですか？
はい。「データ競合の回避」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Mojo Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Mojo Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「データ競合の回避」で何を学びますか？
並列書き込みを安全に行います ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMojo Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
Mojo Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのMojo Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン4/4です。
「データ競合の回避」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このMojo Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのMojo Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。