코드베이스가 큰 경우 종속 항목 체인이 매우 깊어질 수 있습니다. 간단한 바이너리도 수만 개의 빌드 대상에 종속될 수 있습니다. 이 규모에서는 단일 머신에서 합리적인 시간 내에 빌드를 완료하는 것이 불가능합니다. 빌드 시스템은 머신 하드웨어에 부과된 물리학의 기본적인 법칙을 지킬 수 없습니다. 이를 수행하는 유일한 방법은 시스템이 수행하는 작업 단위가 임의적이고 확장 가능한 수의 머신에 분산되는 분산 빌드를 지원하는 빌드 시스템을 사용하는 것입니다. 시스템 작업을 충분히 작은 단위로 분할했다고 가정하면 (이에 관해서는 뒷부분에서 자세히 설명함) 비용을 지불할 의향이 있는 모든 크기의 빌드를 빠르게 완성할 수 있습니다. 이러한 확장성은 Google에서 아티팩트 기반 빌드 시스템을 정의하는 것을 목표로 삼아 온 노력의 일환입니다.
원격 캐싱
가장 간단한 유형의 분산 빌드는 그림 1과 같이 원격 캐싱만 활용하는 빌드입니다.
그림 1. 원격 캐싱을 보여주는 분산 빌드
개발자 워크스테이션과 지속적 통합 시스템을 비롯하여 빌드를 수행하는 모든 시스템은 공통 원격 캐시 서비스에 대한 참조를 공유합니다. 이 서비스는 Redis와 같은 빠른 로컬 단기 스토리지 시스템 또는 Google Cloud Storage와 같은 클라우드 서비스일 수 있습니다. 사용자가 아티팩트를 직접 빌드하거나 종속 항목으로 빌드해야 할 때마다 먼저 시스템에서 원격 캐시로 해당 아티팩트가 이미 있는지 확인합니다. 이 경우 아티팩트를 빌드하는 대신 다운로드할 수 있습니다. 그렇지 않으면 시스템이 아티팩트 자체를 빌드하고 결과를 캐시에 다시 업로드합니다. 즉, 자주 변경되지 않는 하위 수준 종속 항목은 각 사용자가 다시 빌드할 필요 없이 한 번 빌드하여 사용자 간에 공유할 수 있습니다. Google에서는 많은 아티팩트가 처음부터 빌드되는 대신 캐시에서 제공되므로 빌드 시스템 실행 비용이 크게 줄어듭니다.
원격 캐싱 시스템이 작동하려면 빌드 시스템이 빌드가 완전히 재현 가능한지 보장해야 합니다. 즉, 모든 빌드 대상에서 동일한 입력 집합이 모든 머신에서 정확히 같은 출력을 생성하도록 해당 대상의 입력 집합을 결정할 수 있어야 합니다. 이렇게 하면 아티팩트 다운로드 결과가 자체적으로 빌드한 결과와 동일한지 확인할 수 있습니다. 이를 위해서는 캐시의 각 아티팩트가 대상과 입력의 해시 모두에서 키가 지정되어야 합니다. 이렇게 하면 여러 엔지니어가 동일한 대상을 동시에 다르게 수정할 수 있으며 원격 캐시는 결과로 생성된 모든 아티팩트를 저장하고 충돌 없이 적절하게 제공합니다.
물론 원격 캐시의 이점을 활용하려면 아티팩트를 빌드하는 것보다 더 빠르게 아티팩트를 다운로드해야 합니다. 특히 캐시 서버가 빌드를 실행하는 머신에서 멀리 떨어져 있는 경우에는 그렇지 않습니다. Google의 네트워크와 빌드 시스템은 빌드 결과를 빠르게 공유할 수 있도록 신중하게 조정됩니다.
원격 실행
원격 캐싱은 진정한 분산 빌드가 아닙니다. 캐시가 사라지거나 모든 것을 다시 빌드해야 하는 하위 수준의 변경을 수행하더라도 여전히 머신에서 전체 빌드를 실행해야 합니다. 실제 목표는 빌드를 실행하는 실제 작업이 여러 작업자에 분산될 수 있는 원격 실행을 지원하는 것입니다. 그림 2는 원격 실행 시스템을 보여줍니다.
그림 2. 원격 실행 시스템
각 사용자의 머신에서 실행되는 빌드 도구 (사용자가 엔지니어 또는 자동 빌드 시스템인 경우)는 요청을 중앙 빌드 마스터에 보냅니다. 빌드 마스터는 요청을 구성요소 작업으로 나누고 확장 가능한 작업자 풀을 통해 이러한 작업의 실행을 예약합니다. 각 작업자는 사용자가 지정한 입력으로 요청된 작업을 수행하고 결과 아티팩트를 작성합니다. 이러한 아티팩트는 최종 출력이 생성되어 사용자에게 전송될 때까지 작업이 필요한 다른 머신 간에 공유됩니다.
이러한 시스템을 구현할 때 가장 까다로운 부분은 작업자, 마스터, 사용자의 로컬 머신 간의 통신을 관리하는 것입니다. 작업자는 다른 작업자가 생성한 중간 아티팩트를 사용할 수 있으며, 최종 출력을 사용자의 로컬 머신으로 다시 보내야 합니다. 이를 위해 앞서 설명한 분산 캐시를 기반으로 각 작업자가 결과를 쓰고 캐시에서 종속 항목을 읽도록 하면 됩니다. 마스터는 작업자가 종속된 모든 작업이 완료될 때까지 진행되지 않도록 차단합니다. 이 경우 캐시에서 입력을 읽을 수 있습니다. 최종 제품도 캐시되므로 로컬 머신에서 다운로드할 수 있습니다. 빌드하기 전에 작업자가 이러한 변경사항을 적용할 수 있도록 사용자의 소스 트리에 로컬 변경사항을 내보내는 별도의 수단도 필요합니다.
이 작업을 실행하려면 앞서 설명한 아티팩트 기반 빌드 시스템의 모든 부분을 결합해야 합니다. 빌드 환경은 작업자의 개입 없이 작업자를 가동할 수 있도록 완전히 자체 설명되어야 합니다. 각 단계는 서로 다른 머신에서 실행될 수 있으므로 빌드 프로세스 자체는 완전히 독립적이어야 합니다. 각 작업자가 다른 작업자로부터 수신한 결과를 신뢰할 수 있도록 출력을 완전히 확정해야 합니다. 이러한 보장은 작업 기반 시스템이 제공하기가 매우 어렵기 때문에 안정적인 원격 실행 시스템을 빌드하는 것이 거의 불가능합니다.
Google의 분산 빌드
2008년부터 Google은 원격 캐싱과 원격 실행을 모두 사용하는 분산 빌드 시스템을 사용하고 있습니다(그림 3 참조).
그림 3. Google의 분산 빌드 시스템
Google의 원격 캐시를 ObjFS라고 합니다. 이 도구는 여러 프로덕션 머신에 분산된 Bigtable에 빌드 출력을 저장하는 백엔드와 각 개발자의 머신에서 실행되는 objfsd라는 프런트엔드 FUSE 데몬으로 구성됩니다. FUSE 데몬은 엔지니어가 워크스테이션에 저장된 일반 파일인 것처럼 빌드 출력을 탐색할 수 있지만 파일 콘텐츠는 사용자가 직접 요청한 파일 몇 개만 주문형으로만 다운로드됩니다. 주문형 파일 콘텐츠를 제공하면 네트워크와 디스크 사용량이 모두 크게 줄어들고, 모든 빌드 출력을 개발자의 로컬 디스크에 저장할 때보다 시스템에 두 배 더 빠르게 빌드할 수 있습니다.
Google의 원격 실행 시스템을 Forge라고 합니다. 배포자라고 하는 Blaze의 Forge 클라이언트(Bazel의 내부 기능)는 Scheduler라는 데이터 센터에서 실행되는 작업에 각 작업에 대한 요청을 보냅니다. 스케줄러는 작업 결과의 캐시를 유지관리하므로 시스템의 다른 사용자가 이미 작업을 만든 경우 즉시 응답을 반환할 수 있습니다. 그렇지 않으면 작업이 큐에 배치됩니다. 대규모 Executor 작업 풀은 이 큐에서 지속적으로 작업을 읽고 실행한 후 결과를 ObjFS Bigtable에 직접 저장합니다. 이러한 결과는 실행자가 이후 작업을 위해 사용하거나, 최종 사용자가 objfsd를 통해 다운로드할 수 있습니다.
최종 결과는 Google에서 실행되는 모든 빌드를 효율적으로 지원하도록 확장되는 시스템입니다. Google의 빌드 규모는 실로 엄청납니다. Google은 매일 수백만 개의 테스트 사례를 실행하고 수십억 개의 소스 코드에서 페타바이트의 빌드 출력을 생성하는 수백만 개의 빌드를 실행합니다. 이러한 시스템을 통해 엔지니어는 복잡한 코드베이스를 신속하게 구축할 수 있을 뿐만 아니라, 빌드에 의존하는 방대한 수의 자동화된 도구와 시스템을 구현할 수 있습니다.