**「ファイルロックについて、あなたが決して知りたかった全て(2010)**」

2026/01/09 0:36

**「ファイルロックについて、あなたが決して知りたかった全て(2010)**」

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要約

Japanese Translation:

(以下に日本語訳を示します)

Summary

この記事では、Unix のファイルロック API ―

flock()
fcntl()
、および
lockf()
― をポータビリティ、意味論、および信頼性の観点から比較しています。

  • flock()
    は使用が簡単ですが POSIX 標準ではありません。そのため、一部のシステムでサポートされていない場合があり、NFS 上での動作も必ずしも安定していません。また、
    fork()
    の際にロックは継承されます(ただし、プラットフォームによっては
    fcntl()
    を介した実装になることがあります)。
  • fcntl(F_SETLK)
    は POSIX に準拠する選択肢です。バイト範囲ロックをサポートし、
    F_GETLK
    でロック所有者を報告でき、ある inode のいずれかのディスクリプタが閉じられると、その inode に対するすべてのロックが解放されます。ただし、ロックはアドバイザリー(他プロセスをブロックしない)であり、フォーク時に継承されません。子プロセスは親のロックを一切持ちません。NFSv3+ や SMB 上の Mac OS X ではリモートロッキングが不安定になることがあります。
  • lockf()
    fcntl()
    の薄い POSIX ラッパーですが、ポータビリティは限定的で(いくつかの BSD 系で欠如)、クエリ機能(
    F_GETLK
    )を持ちません。
  • 同一ファイルに対してロックタイプ(
    flock()
    fcntl()
    、または
    lockf()
    )を混在させると未定義動作が発生しますので、避けてください。強制ロックも存在しますが Linux では信頼性が低く、一般的には推奨されません ― アドバイザリロックの使用が勧められます。
  • Python では
    fcntl
    モジュールがすべての API を公開していますが、
    fcntl.fcntl()
    を直接使用する場合は構造体パッキングを手動で行う必要があり(特に 64 ビットオフセットの場合)、ポータビリティが低くなります。Python でファイルロックを行う慣用的な方法は
    fcntl.lockf()
    です。これは内部で packed
    struct flock
    を使用しています。
  • Mac OS 10.6(バグ #8760769)には、バイト範囲
    fcntl()
    ロック使用時に静かにデータ破損を引き起こす既知のバグがありました。最近の OS 更新でこの挙動は修正されています。

主なポイント:プラットフォームに適した API を選択してください ― サポートされているシステムでは簡潔さを求めるなら

flock()
、POSIX 準拠が必要ならアドバイザリ
fcntl()
または Python の
lockf()
。ロックタイプの混在はデータレースや破損を招くため避けてください。特にネットワークファイルシステム上では注意が必要です。

本文

ファイルロックについて、知りたかった全てのこと

先読み: MacOS X 10.6 の

fcntl(F_SETLK)
に SQLite データベースを破損させるバグがあることを発見しました。
locky.c
をコンパイルして実行し、システムをテストしてください。

私は明示的なファイルロックに依存したプログラムを書いたことはなく、gdbm のようなデータベースは API 背後で隠していますが、Unix 系のロッキング API は極めて難解でシステム間(同一 OS 内でも)不整合が多く、信頼性に欠けることがよくあります。
以下では Unix スタイルの 3 種類のロックについて簡潔にまとめます。


1.
flock()

  • シンプルファイル全体をロックします。
  • ロック種別 – 共有 (
    LOCK_SH
    ) と排他 (
    LOCK_EX
    )。
  • 動作 – 「リーダー/ライター」スタイル:複数の読者、1 つの書き手。
  • 制限点
    • POSIX 標準ではなく、一部 SysV ライクなシステムにはありません。
    • NFS 上で機能しません。
    • 共有から排他への切替は競合が起こりやすい(ロックを解放して再取得)。
    • 古い Linux バージョンでは
      fcntl()
      を使って
      flock()
      をエミュレートしており、奇妙な挙動が継承されます。

2.
fcntl()

  • 標準化 – POSIX がほぼ全 Unix で利用可能を保証しています。

  • バイト範囲ロック – 各ロックは開始位置と長さを指定でき、範囲が独立します。

  • アドビザリ – カーネルは警告のみ;プログラム側が協調する必要があります。

  • NFS サポート – 信頼性が低く、カーネルごとに挙動が異なります。

  • SMB の制限 – MacOS X (10.6) では SMB マウント上で

    fcntl()
    ロックが失敗します。

  • 主なクイックポイント

    • ロックは
      (pid, inode)
      ペアに紐づく;その inode を参照する任意のディスクリプタを閉じると、プロセス全体のロックが解放されます。
    • 子プロセスへはロックが継承されません。
    • struct flock
      flock()
      とは無関係です。
  • 実践的なヒント

    • 共有ロックを排他ロックに原子操作でアップグレードできます。
    • F_GETLK
      を使えば所有者 PID を取得でき、デバッグに便利です。

3.
lockf()

  • POSIX 定義 ですが、BSD 系のバリエーションでは必ずしも実装されていません。
  • 通常は
    fcntl()
    の薄いラッパーで、ロック所有者を問い合わせる手段がありません。
  • 推奨 – ターゲットシステムで確実にサポートされていることが分かっていない限り使用しないでください。

ロック種別間の相互作用

同一ファイルに対して複数のロック種別(

flock()
fcntl()
lockf()
)を併用すると 未定義動作 になります。 macOS では統合実装が存在するため無害に見えることもありますが、移植性は損なわれます。
フォーマットが必要とするロック機構を明示的に文書化し、それに従うようにしてください。


強制ロック vs. アドビザリロック

  • 強制ロック はカーネルレベルでアクセス制御を課します。 Linux では脆弱で信頼性が低く、微妙な競合状態を引き起こす可能性があります。
  • アドビザリロック(全ての API のデフォルト)は合理的な選択です。
    • 協調プログラムに依存します。
    • 強制ロックは必要不可欠でない限り避けるべきです。

Python におけるファイルロック

Python の

fcntl
モジュールは全ての Unix ロック種別を公開していますが、注意点があります。

C APIPython 等価
flock()
fcntl.flock(fd, flags)
(内部で
fcntl()
を使用する場合もあります)
fcntl()
fcntl.fcntl(fd, cmd, arg)
struct flock
の pack/unpack が必要;非移植的。
lockf()
fcntl.lockf(fd, how, size=0, start=0)
– 実際には
fcntl()
をラップしています。

推奨

  • C では
    fcntl()
    を使用し、
    lockf()
    は避ける。
  • Python では
    fcntl.lockf()
    を使う(内部で
    fcntl()
    が呼ばれます)。
    • 注意:Python からロック所有者を問い合わせる直接的な方法はありません。

要約

ロック種別対応環境回避すべき理由
flock()
POSIX 準拠システム、NFS 以外標準化されておらず、NFS や一部 SMB マウントで失敗。
lockf()
一部 Unix(主に BSD)普遍的ではなく、
fcntl()
の薄いラッパー。
fcntl()
ほぼ全 Unix/Linux/macOS古い macOS では SMB 上で不安定;inode‑PID セマンティクスが奇妙。

複数プラットフォームで確実にロックを行いたい場合は、ロックファイル を利用するか、これらの詳細を抽象化した高レベルライブラリを検討してください。


*このガイドは 2026 年初頭時点のファイルロック状況を反映しています。更新(例:新しい

F_OFD_SETLK
サポート)については、最新 OS ドキュメントをご参照ください。

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2026/01/14 5:45

**ゲームズ・ワークショップ、スタッフのAI使用を全面禁止 経営陣はテクノロジーに興味津々でない** - 同社は従業員が業務上人工知能ツールを利用することを一律で禁じる方針を採用しました。 - 経営層は知的財産の安全性や創造的コントロールへの影響を懸念していると述べています。 - 業界内では注目が集まっても、上級経営者はAIがデザイン・生産フローに与えるメリットに対し慎重な姿勢を保ち続けています。

## Japanese Translation: **改善された概要** Games Workshop は、コンテンツ制作と設計プロセスにおける生成型 AI ツールの使用を正式に禁止しました。この方針では、厳格な監視下で数名の上級マネージャーのみが AI を実験できるようになっていますが、その可能性についてはまだ誰も興奮していません。外部コンペティションへの参加を含む不正使用は禁止されており、企業はデータ準拠・セキュリティ・ガバナンスを監視し、AI/ML エンジンがデバイスに自動インストールされるのを防止する必要があります。 GW の禁止措置は知的財産権を保護し、人間クリエイターを尊重するとともに、上級スタッフによる限定的な調査を許可しています。この決定は、より広い文脈の中で行われました。GW は *Warhammer 40,000* や *Age of Sigmar* などのフラッグシップテーブルトップタイトルを所有し、高品質のコデックス本・ミニチュア・アニメーションを販売しており、最近は新規採用で Warhammer Studio を拡大しました。Displate の作品に関する最近の紛争―Displate がそのアートワークが AI によって生成されたと否定し、「赤旗」を人為的なミスに帰せたケース―は、ファンが生成型 AI アートに対して反発していることを示しています。特に Warhammer の美学に大きな影響力を持つアーティスト John Blanche の存在がその背景にあります。 今後も GW はデータ準拠とセキュリティの監視を継続します。上級マネージャーは AI の可能性を探るかもしれませんが、内部方針の変更や外部圧力が変わらない限り、広範な採用は見込めません。この禁止措置により GW は Genvid、EA、Square Enix など AI を積極的に導入している競合他社に比べて遅れを取ることになり、ゲーム開発の競争ダイナミクスが変わる可能性があります。これは生成型 AI の統合に対する業界全体の慎重な姿勢を反映しています。

2026/01/14 2:10

**チューリップ・クリエイティブ・コンピュータ** - 芸術と技術のユニークな融合 - 革新的なビジュアル体験を設計 - 鮮やかなカラーパレットと最先端ハードウェアを組み合わせる

## 日本語訳: **Tulip CC** は低電力で手頃な価格のセルフコンテインドポータブルコンピュータで、オープンソースの音楽ワークステーションとしても機能します。ESP32‑S3マイクロコントローラを中心に構築され、MicroPython を実行し、AMY ステレオ 120 ボイスシンセサイザーエンジン(加法/減法/F‑M 合成、サンプラー、Karplus–Strong、アナログフィルタ、シーケンサー、ドラムマシン、パッチエディタ)とキャパシティブ・マルチタッチ対応のタッチスクリーンディスプレイを備えています。 デバイスは 8.5 MB の RAM(MicroPython 用 2 MB、OS 用 1.5 MB、残りがグラフィックスフレームバッファ)と 32 MB のフラッシュ(うち 24 MB が使用可能)、Wi‑Fi、USB キーボード/マウス/MIDI、I²C/Grove/Mabee コネクタをセンサーや周辺機器用に搭載し、組み込みの pico/nano スタイルエディタ(構文ハイライトと REPL)も備えています。グラフィックスは LVGL によって処理されます:テキストフレームバッファ 128 × 50(ANSI 256 色)、スキャンラインあたり最大 32 スプライト(32 KB ビットマップメモリ)、1024 × 600 の背景フレームバッファでスクロール、PNG ローディング、デフォルト 30 FPS、解像度調整可能、256 色。 電力消費は 5 V で 575 mA(中程度の輝度)で、LiPo、18650、または USB バッテリーパックに対応しています。追加ソフトウェア機能として、ネイティブチャット/ファイル共有 BBS「TULIP ~ WORLD」、MIDI 入出力コールバック、およびクリエーションの共有用 Web バージョンがあります。 Tulip CC は市販ユニット、DIY ハードウェアキット、フル機能の Web アプリ、またはネイティブデスクトップアプリ(Mac/Linux/WSL)として入手可能です。開発リソース—完全な API ドキュメント、チュートリアル、Discord コミュニティ、およびオープンソース GitHub リポジトリ—が提供されており、埋め込みデバイスとデスクトップ環境の両方で動作するために貢献が必要です。将来のファームウェア更新では、合成モジュールの拡張、LVGL を介したグラフィックス解像度の向上、および電力効率の改善がコミュニティの入力を受けて行われる可能性があります。

2026/01/14 1:22

「二つの頭(=複数の視点)が一つより優れているのでしょうか?」

## Japanese Translation: ## 要約 コイントスの結果を時折だけ報告する人々がいる場合、報告者数が奇数であると予測精度が向上し、さらに1人追加して偶数にすると追加効果は得られないという点が主旨です。 シミュレーションと解析的な検証から次のように示されています:正直な友人(80 % 正解率)を1人だけ持つ場合、2人目を加えても精度は80 %のままであり、合意しても不一致が相殺されるため利益がありません。3人目が参加すると精度は90 %に上昇し、4人目が加わると再び90 %に戻ります。このパターンは奇数回報者ごとに繰り返されます。 この発見はコンドルセートの陪審理論を反映しており、偶数規模のグループでは多数決が引き分けになる可能性があるため、新たな情報を提供しないことを説明しています。著者は、創造的執筆プロジェクトを開催するプログラミングリトリート「Recurse Center」でベッティングシミュレーションを実行している際にこの現象に気付きました。 今後の研究では、この傾向がより複雑な投票設定や大規模グループでも維持されるかどうかを検証することが期待されます。グループサイズと偶奇性が意思決定品質に与える影響を理解することで、クラウドソーシングサイト、陪審制度、または人間の判断を集約するあらゆるプラットフォームの設計者が、不必要な偶数参加者を追加しないよう助けることができます。

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