Bazel 코드베이스

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이 문서에서는 코드베이스와 Bazel의 구조에 대해 설명합니다. 이 문서는 최종 사용자가 아닌 Bazel에 기여하고자 하는 사용자를 대상으로 합니다.

소개

Bazel의 코드베이스는 규모가 크고 (~350,000개의 프로덕션 코드 및 최대 260,000개의 KLOC 테스트 코드) 어느 누구도 전체 환경에 대해 잘 알지 못합니다. 모두가 자신의 골짜기를 잘 알지만 모든 방향에서 언덕 위에 어떤 게 있는지는 거의 알지 못합니다.

이 문서에서는 중간 경로에 있는 사용자가 쉽게 찾을 수 없는 숲속의 어두운 경로를 이용하지 않도록 코드베이스에 대한 개요를 제공하기 때문에 코드베이스 작업을 더 쉽게 시작할 수 있습니다.

Bazel의 소스 코드 공개 버전은 GitHub(github.com/bazelbuild/bazel)에 있습니다. 이는 '정보 소스'가 아니며, Google 외부에서 유용하지 않은 추가 기능이 포함된 Google 내부 소스 트리에서 파생됩니다. 장기적인 목표는 GitHub를 정보 소스로 만드는 것입니다.

참여는 일반 GitHub pull 요청 메커니즘을 통해 수락되며, Google 직원이 직접 내부 소스 트리로 가져온 다음 다시 GitHub로 다시 내보냅니다.

클라이언트/서버 아키텍처

대부분의 Bazel은 빌드 간 RAM에 유지되는 서버 프로세스에 있습니다. 이렇게 하면 Bazel이 빌드 간에 상태를 유지할 수 있습니다.

이러한 이유로 Bazel 명령줄에는 시작 및 명령어라는 두 가지 옵션이 있습니다. 다음과 같은 명령줄로

    bazel --host_jvm_args=-Xmx8G build -c opt //foo:bar

일부 옵션 (--host_jvm_args=)은 실행할 명령어 이름 앞에 있으며, 일부는 옵션 (-c opt)입니다. 전자는 '시작 옵션'이라고 하며 전체 서버 프로세스에 영향을 미치는 반면, 후자의 종류인 '명령어 옵션'은 단일 명령어에만 영향을 미칩니다.

각 서버 인스턴스에는 단일 연결된 소스 트리 ('작업공간')가 있고 각 작업공간에는 일반적으로 하나의 활성 서버 인스턴스가 있습니다. 맞춤 출력 기반을 지정하면 이를 회피할 수 있습니다 (자세한 내용은 '디렉터리 레이아웃' 섹션 참고).

Bazel은 유효한 .zip 파일인 단일 ELF 실행 파일로 배포됩니다. bazel을 입력하면 C++에서 구현된 위의 ELF 실행 파일('클라이언트')이 제어됩니다. 다음 단계에 따라 적절한 서버 프로세스를 설정합니다.

  1. 이미 추출되었는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 그렇게 합니다. 여기에서 서버 구현을 가져옵니다.
  2. 실행 중인 인스턴스 인스턴스가 적절한 시작 옵션과 적절한 작업공간 디렉터리를 사용하고 작동하는지 확인합니다. 서버는 리슨 중인 포트가 포함된 잠금 파일이 있는 $OUTPUT_BASE/server 디렉터리를 찾아 실행 중인 서버를 찾습니다.
  3. 필요한 경우 이전 서버 프로세스를 종료합니다.
  4. 필요한 경우 새 서버 프로세스 시작

적합한 서버 프로세스가 준비되면 실행되어야 하는 명령어가 gRPC 인터페이스를 통해 통신되고 Bazel의 출력이 터미널로 다시 파이핑됩니다. 한 번에 하나의 명령어만 실행할 수 있습니다. 이는 C++ 부분과 자바 부분을 포함하는 정교한 잠금 메커니즘을 사용하여 구현됩니다. 여러 명령어를 동시에 실행할 수 있는 인프라가 있습니다. bazel version를 다른 명령어와 병렬로 실행할 수 없다면 다소 난처할 수 있기 때문입니다. 기본 차단기는 BlazeModule의 수명 주기와 BlazeRuntime의 일부 상태입니다.

명령어의 끝에서 Bazel 서버는 클라이언트가 반환해야 하는 종료 코드를 전송합니다. 흥미로운 점은 bazel run의 구현입니다. 이 명령어의 역할은 Bazel이 방금 빌드한 것을 실행하는 것이지만 터미널이 없기 때문에 서버 프로세스에서 이를 실행할 수 없습니다. 따라서 클라이언트에 어떤 바이너리를 ujexec()해야 하는지와 어떤 바이너리와 함께 알려주는지 설명합니다.

Ctrl-C를 누르면 클라이언트가 gRPC 연결의 취소 호출로 변환하여 최대한 빨리 명령어를 종료하려고 시도합니다. 세 번째 Ctrl-C 이후에는 클라이언트가 서버에 SIGKILL을 보냅니다.

클라이언트의 소스 코드는 src/main/cpp에 있으며 서버와 통신하는 데 사용되는 프로토콜은 src/main/protobuf/command_server.proto에 있습니다 .

서버의 기본 진입점은 BlazeRuntime.main()이며 클라이언트의 gRPC 호출은 GrpcServerImpl.run()에서 처리됩니다.

디렉터리 레이아웃

Bazel은 빌드 중에 다소 복잡한 디렉터리 집합을 생성합니다. 자세한 내용은 출력 디렉터리 레이아웃을 참고하세요.

'작업공간'은 Bazel이 실행되는 소스 트리입니다. 일반적으로 소스 제어에서 체크아웃한 항목에 해당합니다.

Bazel은 모든 데이터를 '출력 사용자 루트' 아래에 배치합니다. 일반적으로 $HOME/.cache/bazel/_bazel_${USER}이지만 --output_user_root 시작 옵션을 사용하여 재정의할 수 있습니다.

'설치한 사용자 수'는 Bazel이 추출되는 위치입니다. 이 작업은 자동으로 수행되며 각 Bazel 버전은 설치한 사용자 아래에 있는 체크섬을 기반으로 하는 하위 디렉터리를 가져옵니다. 기본적으로 $OUTPUT_USER_ROOT/install이며 --install_base 명령줄 옵션을 사용하여 변경할 수 있습니다.

'출력 기반'은 특정 작업공간에 연결된 Bazel 인스턴스가 쓰는 위치입니다. 각 출력 베이스에는 항상 최대 1개의 Bazel 서버 인스턴스가 실행됩니다. 보통 $OUTPUT_USER_ROOT/<checksum of the path to the workspace>에 있습니다. --output_base 시작 옵션을 사용하여 변경할 수 있습니다. 이 옵션은 한 번에 하나의 Bazel 인스턴스만 특정 작업공간에서 실행할 수 있다는 제한을 우회하는 데 유용합니다.

출력 디렉터리에는 다음이 포함됩니다.

  • $OUTPUT_BASE/external에 가져온 외부 저장소
  • exec 루트에는 현재 빌드의 모든 소스 코드에 대한 심볼릭 링크가 포함됩니다. 위치는 $OUTPUT_BASE/execroot입니다. 빌드 중에 작업 디렉터리는 $EXECROOT/<name of main repository>입니다. 호환되지 않는 변경사항이므로 장기적인 계획이지만 $EXECROOT로 변경할 계획입니다.
  • 빌드 중에 빌드된 파일

명령어를 실행하는 프로세스

Bazel 서버가 제어 권한을 얻고 실행해야 할 명령어에 대한 알림을 받으면 다음 이벤트 시퀀스가 발생합니다.

  1. BlazeCommandDispatcher님에게 새 요청에 관한 알림이 전송됩니다. 명령어를 실행할 작업공간 (버전 또는 도움말과 같은 소스 코드와 관련이 없는 작업공간은 거의 제외)이 있어야 하는지 그리고 다른 명령어가 실행 중인지 여부를 결정합니다.

  2. 올바른 명령어를 찾았습니다. 각 명령어는 BlazeCommand 인터페이스를 구현해야 하며 @Command 주석을 포함해야 합니다. 이는 피해야 할 패턴입니다. 명령어에 필요한 모든 메타데이터가 BlazeCommand의 메서드로 설명되는 것이 좋습니다.

  3. 명령줄 옵션이 파싱됩니다. 각 명령어에는 @Command 주석에 설명된 여러 명령줄 옵션이 있습니다.

  4. 이벤트 버스가 생성되었습니다. 이벤트 버스는 빌드 중에 발생하는 이벤트의 스트림입니다. 이 중 일부는 빌드 진행 방법을 알리기 위해 빌드 이벤트 프로토콜에 따라 Bazel 외부로 내보내집니다.

  5. 명령어가 제어됩니다. 가장 흥미로운 명령어는 빌드, 테스트, 실행, 커버리지 등 빌드를 실행하는 명령어입니다. 이 기능은 BuildTool에서 구현됩니다.

  6. 명령줄의 대상 패턴 집합이 파싱되고 //pkg:all 및 //pkg/... 같은 와일드 카드가 확인됩니다. 이는 AnalysisPhaseRunner.evaluateTargetPatterns()에서 구현되며 Skyframe에서 TargetPatternPhaseValue으로 수정됩니다.

  7. 로드/분석 단계는 작업 그래프 (빌드를 위해 실행해야 하는 명령어의 방향성 비순환 그래프)를 만들기 위해 실행됩니다.

  8. 실행 단계가 실행됩니다. 즉, 요청된 최상위 타겟을 빌드하는 데 필요한 모든 작업이 실행됩니다.

명령줄 옵션

Bazel 호출의 명령줄 옵션은 OptionsParsingResult 객체에 설명되어 있습니다. 이 객체에는 '옵션 클래스'에서 옵션 값까지의 맵이 포함됩니다. '옵션 클래스'는 OptionsBase의 서브클래스이며 서로 관련된 명령줄 옵션을 함께 그룹화합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  1. 프로그래밍 언어 (CppOptions 또는 JavaOptions)와 관련된 옵션입니다. FragmentOptions의 서브클래스여야 하며 결과적으로 BuildOptions 객체에 래핑됩니다.
  2. Bazel이 작업을 실행하는 방식과 관련된 옵션 (ExecutionOptions)

이러한 옵션은 분석 단계에서 사용하도록 설계되었으며 (자바의 경우 RuleContext.getFragment(), Starlark의 경우 ctx.fragments) 그중 일부 (예: C++에서 스캔을 포함할지 여부)는 실행 단계에서 읽지만 BuildConfiguration은 사용할 수 없으므로 항상 명시적인 배관이 필요합니다. 자세한 내용은 '구성' 섹션을 참고하세요.

경고: OptionsBase 인스턴스는 변경할 수 없는 것으로 가정하여 그러한 방식으로 사용합니다 (예: SkyKeys의 일부). 이러한 경우가 아니며 인스턴스를 수정하는 것은 디버깅하기 어려운 미세한 방법으로 Bazel을 중단하는 좋은 방법입니다. 아쉽게도 이러한 객체를 실제로 불변으로 만드는 것은 큰 노력입니다. (다른 사람이 참조를 유지할 기회를 얻기 직전에 equals() 또는 hashCode()가 호출되기 전에 FragmentOptions를 수정해도 됩니다.)

Bazel은 다음과 같은 방식으로 옵션 클래스에 대해 알아봅니다.

  1. 일부는 Bazel에 연결됨 (CommonCommandOptions)
  2. 각 Bazel 명령어의 @Command 주석에서
  3. ConfiguredRuleClassProvider에서 (개별 프로그래밍 언어와 관련된 명령줄 옵션)
  4. Starlark 규칙은 자체 옵션을 정의할 수도 있습니다 (여기 참고).

각 옵션 (Starlark 정의 옵션 제외)은 도움말 텍스트와 함께 명령줄 옵션의 이름과 유형을 지정하는 @Option 주석이 있는 FragmentOptions 서브클래스의 멤버 변수입니다.

명령줄 옵션 값의 자바 유형은 일반적으로 단순합니다(문자열, 정수, 부울, 라벨 등). 하지만 좀 더 복잡한 유형의 옵션도 지원합니다. 이 경우 명령줄 문자열에서 데이터 유형으로 변환하는 작업은 com.google.devtools.common.options.Converter의 구현에 해당합니다.

Bazel에서 확인한 소스 트리

Bazel은 소스 코드를 읽고 해석하여 소프트웨어를 빌드합니다. Bazel이 운영하는 소스 코드의 총체를 '작업공간'이라고 하며 저장소, 패키지, 규칙으로 구성됩니다.

저장소

'저장소'는 개발자가 작업하는 소스 트리로, 일반적으로 단일 프로젝트를 나타냅니다. Bazel의 상위 요소인 Blaze는 모노레포, 즉 빌드를 실행하는 데 사용되는 모든 소스 코드가 포함된 단일 소스 트리로 작업했습니다. 반면에 Bazel은 소스 코드가 여러 저장소에 걸쳐 있는 프로젝트를 지원합니다. Bazel이 호출되는 저장소를 '기본 저장소'라고 하고, 다른 저장소를 '외부 저장소'라고 합니다.

저장소는 루트 디렉터리에 WORKSPACE (또는 WORKSPACE.bazel)라는 파일로 표시됩니다. 이 파일에는 전체 빌드에 대한 '전역' 정보(예: 사용 가능한 외부 저장소 집합)가 포함됩니다. 일반 Starlark 파일과 같이 작동합니다. 즉, 다른 Starlark 파일을 load()할 수 있습니다. 이는 일반적으로 참조되는 저장소에 필요한 저장소를 가져오는 데 사용됩니다 (이를 'deps.bzl 패턴'이라고 함).

외부 저장소 코드는 $OUTPUT_BASE/external에 심볼릭 링크되거나 다운로드됩니다.

빌드를 실행할 때 소스 트리 전체가 함께 분할되어야 합니다. 이는 기본 저장소의 모든 패키지를 $EXECROOT로, 외부 저장소를 $EXECROOT/external 또는 $EXECROOT/..에 심볼릭 링크로 연결하는 SymlinkForest에 의해 수행됩니다. 전자의 경우 기본 저장소에 external라는 패키지가 있을 수 없습니다. 그렇기 때문에 이로부터 이전하는 것입니다.

패키지

모든 저장소는 패키지, 관련 파일 모음, 종속 항목 사양으로 구성됩니다. 이는 BUILD 또는 BUILD.bazel라는 파일로 지정됩니다. 둘 다 있는 경우 Bazel은 BUILD.bazel를 선호합니다. BUILD 파일이 여전히 허용되는 이유는 Bazel의 상위 요소인 Blaze가 이 파일 이름을 사용하기 때문입니다. 그러나 파일 이름이 대소문자를 구분하지 않는 Windows에서는 흔히 사용되는 경로 세그먼트로 확인되었습니다.

패키지는 서로 독립적입니다. 패키지의 BUILD 파일을 변경해도 다른 패키지가 변경될 수는 없습니다. 재귀 glob은 패키지 경계에서 중지되므로 BUILD 파일이 추가되거나 삭제되면 다른 패키지를 변경할 수 있으므로 BUILD 파일이 있으면 재귀가 중지됩니다.

BUILD 파일의 평가를 '패키지 로드'라고 합니다. PackageFactory 클래스에서 구현되며 Starlark 인터프리터를 호출하여 작동하며 사용 가능한 규칙 클래스 세트에 관한 지식이 필요합니다. 패키지 로드의 결과는 Package 객체입니다. 주로 문자열 (대상 이름)에서 대상 자체로의 매핑입니다.

패키지 로드 중 복잡성이 상당 부분 분산되어 있습니다. Bazel은 모든 소스 파일을 명시적으로 나열할 필요가 없으며 대신 glob(예: glob(["**/*.java"]))을 실행할 수 있습니다. 셸과 달리 하위 디렉터리로 내려가는 (하지만 하위 패키지로 내려가는) 재귀 glob을 지원하지 않습니다. 이를 위해서는 파일 시스템에 액세스해야 하며, 이 작업은 느릴 수 있기 때문에 가능한 한 병렬적이고 효율적으로 실행될 수 있도록 모든 트릭을 구현합니다.

Globbing은 다음 클래스에서 구현됩니다.

  • LegacyGlobber, 빠르고 행복한 스카이프레임을 인식하지 않는 구상기
  • SkyframeHybridGlobber - Skyframe을 사용하고 'Skyframe 다시 시작'을 방지하기 위해 기존 globber로 되돌립니다.

Package 클래스 자체에는 WORKSPACE 파일을 파싱하는 데만 사용되며 실제 패키지에는 적합하지 않은 멤버가 포함되어 있습니다. 일반 패키지를 설명하는 객체에 다른 항목을 설명하는 필드가 포함되면 안 되므로 이는 디자인상의 결함입니다. 다음이 포함됩니다.

  • 저장소 매핑
  • 등록된 도구 모음
  • 등록된 실행 플랫폼

WORKSPACE 파일을 파싱하는 작업과 일반 패키지를 파싱하는 작업 간에 더 많은 간격이 있는 것이 이상적이므로 Package는 두 파일의 요구사항을 모두 충족할 필요가 없습니다. 안타깝게도 이 둘은 매우 밀접하게 관련되어 있기 때문에 결단하기가 어렵습니다.

라벨, 대상, 규칙

패키지는 다음과 같은 유형의 타겟으로 구성됩니다.

  1. 파일: 빌드의 입력 또는 출력인 항목 Bazel 용어로는 이를 아티팩트 (다른 곳에서 설명)라고 부릅니다. 빌드 중에 생성된 모든 파일이 대상은 아닙니다. Bazel의 출력에 연결된 라벨이 없는 경우가 많습니다.
  2. 규칙: 입력에서 출력을 도출하는 단계를 설명합니다. 일반적으로 프로그래밍 언어 (예: cc_library, java_library, py_library)와 관련되어 있지만, 언어를 가리지 않는 언어(예: genrule 또는 filegroup)도 있습니다.
  3. 패키지 그룹: 공개 상태 섹션에서 설명합니다.

대상의 이름을 라벨이라고 합니다. 라벨의 구문은 @repo//pac/kage:name입니다. 여기서 repo는 라벨이 있는 저장소의 이름이고, pac/kage은 BUILD 파일이 있는 디렉터리이고, name은 패키지가 있는 디렉터리를 기준으로 한 파일 (라벨이 소스 파일을 참조하는 경우)의 경로입니다. 명령줄에서 대상을 참조할 때 라벨의 일부를 생략할 수 있습니다.

  1. 저장소를 생략하면 라벨이 기본 저장소에 위치합니다.
  2. 패키지 부분이 생략된 경우(예: name 또는 :name) 라벨이 현재 작업 디렉터리의 패키지에 있는 것으로 간주됩니다. 상위 참조(..)가 포함된 상대 경로는 허용되지 않습니다.

규칙의 종류 (예: 'C++ 라이브러리')를 '규칙 클래스'라고 합니다. 규칙 클래스는 Starlark (rule() 함수) 또는 자바('네이티브 규칙'이라고도 함, RuleClass)에서 구현될 수 있습니다. 장기적으로 모든 언어별 규칙은 Starlark에서 구현되지만 일부 레거시 규칙 계열 (예: 자바 또는 C++)은 당분간 자바로 유지됩니다.

Starlark 규칙 클래스는 load() 문을 사용하여 BUILD 파일의 시작 부분에서 가져와야 하지만, 자바 규칙 클래스는 ConfiguredRuleClassProvider에 등록함으로써 Bazel이 '본질적으로' 알 수 있습니다.

규칙 클래스에는 다음과 같은 정보가 포함됩니다.

  1. 속성 (예: srcs, deps): 유형, 기본값, 제약조건 등
  2. 각 속성에 연결된 구성 전환 및 측면(있는 경우)
  3. 규칙 구현
  4. '일반적으로' 규칙이 만들어지는 전환 정보 제공자

용어 참고사항: 코드베이스에서 규칙 클래스로 만든 대상을 나타내는 데 '규칙'을 사용하는 경우가 많습니다. 하지만 Starlark 및 사용자 대상 문서에서 규칙 클래스 자체를 참조하는 데에만 '규칙'을 사용해야 합니다. 대상은 단순히 '대상'입니다. 또한 RuleClass의 이름에 '클래스'가 있더라도 규칙 클래스와 해당 유형의 대상 사이에는 자바 상속 관계가 없습니다.

스카이프레임

Bazel의 기반이 되는 평가 프레임워크는 Skyframe이라고 합니다. 모델은 빌드 중에 빌드해야 하는 모든 것이 방향성 비순환 그래프로 구성되며 가장자리가 데이터 부분부터 종속 항목(즉, 구성되어야 하는 다른 데이터 부분)을 가리키고 있습니다.

그래프의 노드를 SkyValue라고 하고 노드 이름은 SkyKey입니다. 둘 다 불변성을 갖습니다. 즉, 변경할 수 없는 객체만 도달할 수 있어야 합니다. 이 불변 요소는 거의 항상 유지되며, 그렇지 않은 경우(예: BuildConfigurationValue 및 그 SkyKey의 멤버인 개별 옵션 클래스 BuildOptions의 경우) 이러한 특성을 변경하지 않거나 외부에서 관찰할 수 없는 방식으로만 변경하기 위해 노력하고 있습니다. 따라서 스카이프레임 내에서 계산된 모든 요소 (예: 구성된 타겟)도 변경할 수 없어야 합니다.

스카이프레임 그래프를 관찰하는 가장 편리한 방법은 bazel dump --skyframe=deps을 실행하여 한 줄에 하나씩 SkyValue그래프를 덤프하는 것입니다. 크기가 클 수 있으므로 작은 빌드에 사용하는 것이 가장 좋습니다.

스카이프레임은 com.google.devtools.build.skyframe 패키지에 있습니다. 유사한 이름의 패키지 com.google.devtools.build.lib.skyframe에는 Skyframe 위에 Bazel 구현이 포함되어 있습니다. Skyframe에 관한 자세한 내용은 여기를 참고하세요.

지정된 SkyKey를 SkyValue로 평가하기 위해 Skyframe은 키 유형에 해당하는 SkyFunction를 호출합니다. 함수 평가 중에 SkyFunction.Environment.getValue()의 다양한 오버로드를 호출하여 Skyframe에서 다른 종속 항목을 요청할 수 있습니다. 이는 종속 항목을 Skyframe의 내부 그래프에 등록하는 부작용이 있으므로 종속 항목이 변경되면 Skyframe에서 함수를 다시 평가해야 합니다. 즉, Skyframe의 캐싱과 증분 계산은 SkyFunction 및 SkyValue 단위로 작동합니다.

SkyFunction가 사용할 수 없는 종속 항목을 요청할 때마다 getValue()는 null을 반환합니다. 그러면 함수는 자체적으로 null을 반환하여 Skyframe에 다시 제어해야 합니다. 나중에 Skyframe에서 사용할 수 없는 종속 항목을 평가한 후 처음부터 함수를 다시 시작합니다. 이번에는 getValue() 호출만 null이 아닌 결과로 성공합니다.

따라서 다시 시작하기 전에 SkyFunction 내에서 실행되는 모든 계산은 반복되어야 합니다. 하지만 캐시된 SkyValues 종속 항목을 평가하기 위한 작업은 포함되지 않습니다. 따라서 일반적으로 이 문제를 해결하는 방법은 다음과 같습니다.

  1. getValuesAndExceptions()를 사용하여 종속 항목을 일괄적으로 선언하여 다시 시작 횟수를 제한합니다.
  2. 독립적으로 계산 및 캐시될 수 있도록 SkyValue를 다양한 SkyFunction에서 계산된 개별 조각으로 분할 이렇게 하면 메모리 사용량이 증가할 수 있으므로 전략적으로 실행해야 합니다.
  3. 다시 시작 사이에 상태를 저장하거나 SkyFunction.Environment.getState()를 사용하거나 임시 정적 캐시를 'Skyframe 뒤쪽'에 유지합니다.

기본적으로 이러한 유형의 해결 방법은 수십만 개의 실행 중인 Skyframe 노드를 보유하고 있고 자바는 경량형 스레드를 지원하지 않기 때문입니다.

스타라크

Starlark는 사용자가 Bazel을 구성하고 확장하는 데 사용하는 도메인별 언어입니다. 이는 유형 수가 훨씬 더 적고 제어 흐름에 더 많은 제한이 있으며 무엇보다도 동시 읽기를 사용 설정하는 강력한 불변성을 보장하는 제한된 Python 하위 집합입니다. Turing은 완전하지 않습니다. Turing은 일부 (전부는 아님) 사용자가 언어 내에서 일반적인 프로그래밍 작업을 시도하는 것을 권장하지 않습니다.

Starlark는 net.starlark.java 패키지에 구현됩니다. 여기에 독립적인 Go 구현도 있습니다. Bazel에서 사용되는 자바 구현은 현재 인터프리터입니다.

Starlark는 다음과 같은 여러 문맥에서 사용됩니다.

  1. BUILD 언어 여기에서 새 규칙이 정의됩니다. 이 컨텍스트에서 실행되는 Starlark 코드는 BUILD 파일 자체 및 파일이 로드하는 .bzl 파일의 콘텐츠에만 액세스할 수 있습니다.
  2. 규칙 정의. 새로운 언어 (예: 새 언어 지원)가 정의되는 방식입니다. 이 컨텍스트에서 실행되는 Starlark 코드는 직접 종속 항목에서 제공하는 구성 및 데이터에 액세스할 수 있습니다 (자세한 내용은 뒷부분 참고).
  3. WORKSPACE 파일. 여기에서 외부 저장소 (기본 소스 트리에 없는 코드)가 정의됩니다.
  4. 저장소 규칙 정의. 여기에서 새 외부 저장소 유형이 정의됩니다. 이 컨텍스트에서 실행되는 Starlark 코드는 Bazel이 실행 중인 머신에서 임의의 코드를 실행하고 작업공간 외부에 도달할 수 있습니다.

BUILD 및 .bzl 파일에 사용할 수 있는 방언은 서로 다르게 표현되기 때문에 약간 다릅니다. 차이점 목록은 여기에서 확인하세요.

Starlark에 관한 자세한 내용은 여기를 참고하세요.

로드/분석 단계

로드/분석 단계에서는 Bazel이 특정 규칙을 빌드하는 데 필요한 작업을 결정합니다. 기본 단위는 '구성된 대상'이며, 합리적으로는 (대상, 구성) 쌍입니다.

이를 '로드/분석 단계'라고 하는데, 이전에는 직렬화된 두 개의 개별 부분으로 나눌 수 있지만 이제는 시간별로 중복될 수 있기 때문입니다.

  1. 패키지 로드, 즉 BUILD 파일을 표시하는 Package 객체로 변환
  2. 구성된 대상 분석, 즉 규칙 구현을 실행하여 작업 그래프를 생성합니다.

명령줄에서 요청된 구성된 대상의 전이적 폐쇄에 있는 각 구성된 대상은 상향식으로 분석되어야 합니다. 즉, 리프 노드가 먼저 그런 다음, 명령줄에 있는 노드까지 분석되어야 합니다. 구성된 단일 대상 분석에 대한 입력은 다음과 같습니다.

  1. 구성. ('방법'). 예를 들어 타겟 플랫폼뿐 아니라 사용자가 C++ 컴파일러로 전달되기를 바라는 명령줄 옵션도 포함됩니다.
  2. 직접 종속 항목. 전이 정보 제공자는 분석 중인 규칙에 사용할 수 있습니다. 클래스 경로의 모든 .jar 파일이나 C++ 바이너리에 연결해야 하는 모든 .o 파일과 같이 구성된 타겟의 전이적 폐쇄에 있는 정보의 '롤업'을 제공하기 때문에 이와 같이 호출됩니다.)
  3. 대상 자체. 대상이 있는 패키지를 로드한 결과입니다. 규칙의 경우, 이는 일반적으로 중요한 속성입니다.
  4. 구성된 대상의 구현입니다. 규칙의 경우 Starlark 또는 자바에 있을 수 있습니다. 규칙으로 구성되지 않은 모든 대상은 자바로 구현됩니다.

구성된 대상을 분석한 결과는 다음과 같습니다.

  1. 종속된 대상을 구성한 전이 정보 제공자가
  2. 만들 수 있는 아티팩트와 이를 생성하는 작업

자바 규칙에 제공되는 API는 RuleContext이며 Starlark 규칙의 ctx 인수와 같습니다. API는 더 강력하지만 동시에 시간 또는 공간 복잡성이 이차 (또는 최악)인 코드를 작성하거나 Bazel 서버가 자바 예외와 충돌하도록 하거나 불변 항목을 위반 (예: 실수로 Options 인스턴스를 수정하거나 구성된 대상을 변경 가능하게 함)하는 등 Bad ThingsTM를 더 쉽게 수행할 수 있습니다.

구성된 대상의 직접적인 종속 항목을 결정하는 알고리즘은 DependencyResolver.dependentNodeMap()에 있습니다.

구성

구성은 어떤 플랫폼, 어떤 명령줄 옵션에 따라 대상을 빌드하는 '방법'입니다.

동일한 빌드의 여러 구성에 동일한 타겟을 빌드할 수 있습니다. 예를 들어, 빌드 중에 실행되는 도구와 타겟 코드에서 동일한 코드를 사용 중이고 크로스 컴파일을 진행하거나 팻 Android 앱 (여러 CPU 아키텍처의 네이티브 코드가 포함된 앱)을 빌드할 때 유용합니다.

개념적으로 구성은 BuildOptions 인스턴스입니다. 하지만 실제로 BuildOptions는 추가 기능을 제공하는 BuildConfiguration에 의해 래핑됩니다. 종속 항목 그래프의 상단에서 하단으로 전파됩니다. 변경되는 경우 빌드를 다시 분석해야 합니다.

예를 들어 요청된 테스트 실행 수가 변경된 경우 테스트 빌드에만 영향을 미치더라도 전체 빌드를 다시 분석해야 하는 이상 상황이 발생합니다. 구성 '잘라내기'로 이러한 계획이 아직 발생하지 않았지만 아직 준비되지 않은 상태입니다.

규칙 구현에 구성의 일부가 필요하면 RuleClass.Builder.requiresConfigurationFragments()를 사용하여 정의에서 선언해야 합니다. 이는 실수 (예: 자바 프래그먼트를 사용하는 Python 규칙)를 피하고 구성 자르기를 용이하게 하여 Python 옵션이 변경되는 경우 C++ 대상을 다시 분석할 필요가 없도록 하기 위함입니다.

규칙 구성은 '상위' 규칙의 구성과 반드시 동일하지는 않습니다. 종속 항목 에지에서 구성을 변경하는 프로세스를 '구성 전환'이라고 합니다. 이 문제는 다음 두 곳에서 발생할 수 있습니다.

  1. 종속 항목 에지 이러한 전환은 Attribute.Builder.cfg()에 지정되며 Rule (전환이 발생하는 위치)와 BuildOptions (원래 구성)에서 하나 이상의 BuildOptions (출력 구성)로의 함수입니다.
  2. 구성된 대상으로 수신되는 에지의 경우 이는 RuleClass.Builder.cfg()에 지정됩니다.

관련 클래스는 TransitionFactory 및 ConfigurationTransition입니다.

구성 전환이 사용됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  1. 특정 종속 항목이 빌드 중에 사용된다고 선언하려면 실행 아키텍처에 빌드되어야 함을 선언합니다.
  2. 특정 종속 항목을 여러 아키텍처용으로 빌드해야 한다고 선언하려면 (예: fat Android APK의 네이티브 코드)

구성 전환이 여러 구성으로 이어지는 경우 이를 분할 전환이라고 합니다.

구성 전환은 Starlark에서 구현할 수도 있습니다 (여기의 문서).

전이 정보 제공자

전이 정보 제공자는 구성된 타겟에 종속되는 다른 구성된 대상에 관한 정보를 전달하는 한 가지 방법입니다. 이름에 'transitive'가 있는 이유는 일반적으로 구성된 대상의 전이적 폐쇄를 롤업하기 때문입니다.

일반적으로 자바 전이 정보 제공자와 Starlark 제공자 간에는 1:1 대응이 이루어집니다. 단, DefaultInfo은 예외이며 이는 FileProvider, FilesToRunProvider, RunfilesProvider의 통합입니다. 이는 API가 자바의 직접 음역보다 더 많은 Starlark 계열로 간주되었기 때문입니다. 사용자의 키는 다음 중 하나입니다.

  1. 자바 클래스 객체입니다. 이 기능은 Starlark에서 액세스할 수 없는 제공업체만 사용할 수 있습니다. 이러한 제공자는 TransitiveInfoProvider의 서브클래스입니다.
  2. 문자열 이 이름은 기존 이름이며 이름이 충돌할 수 있으므로 권장되지 않습니다. 이러한 전이 정보 제공자는 build.lib.packages.Info의 직접적인 서브클래스입니다 .
  3. 제공자 기호 provider() 함수를 사용하여 Starlark에서 만들 수 있으며 새 제공업체를 만드는 데 권장되는 방법입니다. 기호는 자바의 Provider.Key 인스턴스로 표시됩니다.

자바로 구현된 새로운 제공자는 BuiltinProvider를 사용하여 구현해야 합니다. NativeProvider가 지원 중단되었으며 (아직 삭제할 시간이 없음) Starlark에서 TransitiveInfoProvider 서브클래스에 액세스할 수 없습니다.

구성된 대상

구성된 대상은 RuleConfiguredTargetFactory로 구현됩니다. 자바로 구현된 각 규칙 클래스의 서브클래스가 있습니다. Starlark 구성 대상은 StarlarkRuleConfiguredTargetUtil.buildRule()를 통해 생성됩니다 .

구성된 타겟 팩토리는 RuleConfiguredTargetBuilder를 사용하여 반환 값을 구성해야 합니다. 다음 항목으로 구성됩니다.

  1. '이 규칙이 나타내는 파일 세트'라는 옅은 개념인 filesToBuild 구성된 대상이 명령줄 또는 genrule의 src에 있을 때 빌드되는 파일입니다.
  2. 실행 파일, 일반, 데이터
  3. 출력 그룹 이는 규칙으로 빌드할 수 있는 다양한 '기타 파일 세트'입니다. BUILD에 있는 파일 그룹 규칙의 output_group 속성을 사용하고 자바에서 OutputGroupInfo 제공자를 사용하여 액세스할 수 있습니다.

실행 파일

일부 바이너리는 실행하려면 데이터 파일이 필요합니다. 중요한 예는 입력 파일이 필요한 테스트입니다. 이는 Bazel에서 'runfiles' 개념으로 표현됩니다. 'runfiles 트리'는 특정 바이너리의 데이터 파일 디렉터리 트리입니다. 이는 파일 시스템에 출력 트리 소스의 파일을 가리키는 개별 심볼릭 링크가 포함된 심볼릭 트리로 생성됩니다.

실행 파일 집합은 Runfiles 인스턴스로 표시됩니다. 개념적으로 runfiles 트리의 파일 경로에서 이 파일을 나타내는 Artifact 인스턴스까지의 맵입니다. 단일 Map보다 다음과 같은 두 가지 이유로 조금 더 복잡합니다.

  • 대부분의 경우 파일의 runfiles 경로는 execpath와 동일합니다. 일부 RAM을 저장하는 데 사용합니다.
  • runfile 트리에는 다양한 종류의 기존 항목이 있으며, 이는 항목을 표현해야 합니다.

런파일은 RunfilesProvider를 사용하여 수집됩니다. 이 클래스의 인스턴스는 구성된 타겟 (예: 라이브러리)과 전이적 닫힌 요구사항을 나타내며 중첩된 집합처럼 수집됩니다 (실제로 커버 아래의 중첩된 세트를 사용하여 구현됨). 각 대상은 종속 항목의 런파일과 통합되고 자체 항목을 추가한 다음 종속 항목 그래프에서 결과 집합을 위쪽으로 보냅니다. RunfilesProvider 인스턴스에는 2개의 Runfiles 인스턴스가 포함됩니다. 하나는 'data' 속성을 통해 규칙을 사용하는 경우와 다른 모든 종류의 수신 종속 항목에 적용됩니다. 이는 타겟이 데이터 속성을 통해 의존했을 때가 아닌 다른 실행 파일을 표시하기도 하기 때문입니다. 이는 우리가 아직 제거하지 않은 바람직하지 않은 레거시 동작입니다.

바이너리의 실행 파일은 RunfilesSupport의 인스턴스로 표시됩니다. 매핑인 Runfiles와 달리 RunfilesSupport는 실제로 빌드되는 기능이 있으므로 Runfiles와 다릅니다. 이 경우 다음 구성요소가 추가로 필요합니다.

  • 입력 runfiles 매니페스트 다음은 실행 파일 트리의 직렬화된 설명입니다. 이 함수는 runfiles 트리 콘텐츠의 프록시로 사용되며, Bazel은 매니페스트 파일의 콘텐츠가 변경된 경우에만 runfiles 트리가 변경된다고 가정합니다.
  • 출력 runfiles 매니페스트 이는 특히 Windows에서 기호화된 링크를 지원하지 않는 runfile 트리를 처리하는 런타임 라이브러리에서 사용됩니다.
  • 런파일 미들맨. 실행 파일 트리가 존재하려면 심볼릭 링크 트리와 심볼릭 링크가 가리키는 아티팩트를 빌드해야 합니다. 종속 항목 에지의 수를 줄이기 위해 런파일 미들맨을 사용하여 이러한 모든 것을 나타낼 수 있습니다.
  • RunfilesSupport 객체가 나타내는 runfile의 바이너리를 실행하기 위한 명령줄 인수

특징

측면은 '종속 항목 그래프를 따라 계산을 전파'하는 방법입니다. Bazel 사용자의 경우 여기에 설명되어 있습니다. 프로토콜 버퍼를 예로 들 수 있습니다. proto_library 규칙은 특정 언어를 알 수 없지만, 모든 프로그래밍 언어로 프로토콜 버퍼 메시지 (프로토콜 버퍼의 '기본 단위')를 구현하는 것은 proto_library 규칙과 결합해야 합니다. 그래야 동일한 언어의 두 타겟이 동일한 프로토콜 버퍼에 종속되는 경우 한 번만 빌드됩니다.

구성된 타겟과 마찬가지로, 이러한 타겟은 Skyframe에서 SkyValue로 표현되고 구성되는 방식은 구성된 타겟 빌드 방식과 매우 유사합니다. RuleContext에 액세스할 수 있는 ConfiguredAspectFactory라는 팩토리 클래스가 있지만 구성된 타겟 팩토리와 달리, 연결된 타겟 팩토리와 연결된 제공자도 알고 있습니다.

종속 항목 그래프로 전파되는 측면 집합은 Attribute.Builder.aspects() 함수를 사용하여 각 속성에 지정됩니다. 이 프로세스에는 혼란스럽게 이름이 지정된 클래스가 몇 가지 있습니다.

  1. AspectClass은 가로세로의 구현입니다. 자바(이 경우에는 서브클래스) 또는 Starlark (이 경우 StarlarkAspectClass의 인스턴스)일 수 있습니다. RuleConfiguredTargetFactory과 유사합니다.
  2. AspectDefinition은 가로세로 정의입니다. 필요한 제공자, 제공하는 제공자와 구현에 관한 참조(예: 적절한 AspectClass 인스턴스)를 포함합니다. RuleClass와 유사합니다.
  3. AspectParameters은 종속 항목 그래프 아래로 전파되는 측면을 매개변수화하는 방법입니다. 이는 문자열 간 매핑입니다. 프로토콜 버퍼가 유용한 이유를 보여주는 좋은 예입니다. 언어에 여러 API가 있는 경우 프로토콜 버퍼를 빌드해야 하는 API에 관한 정보를 종속 항목 그래프로 전파해야 합니다.
  4. Aspect은 종속 항목 그래프를 전파하는 측면을 계산하는 데 필요한 모든 데이터를 나타냅니다. 가로세로 클래스, 정의, 매개변수로 구성됩니다.
  5. RuleAspect은 특정 규칙을 전파해야 하는 측면을 결정하는 함수입니다. Rule -> Aspect 함수입니다.

예상치 못한 정보 표시로는 측면이 다른 측면에 연결될 수 있습니다. 예를 들어 자바 IDE의 클래스 경로를 수집하는 측면은 아마도 클래스 경로의 모든 .jar 파일에 대해 알고 싶어 할 것입니다. 하지만 그중 일부는 프로토콜 버퍼입니다. 이 경우 IDE 측면이 (proto_library 규칙 + 자바 proto 측면) 쌍에 연결하려고 합니다.

측면의 측면의 복잡성은 AspectCollection 클래스에서 캡처됩니다.

플랫폼 및 도구 모음

Bazel은 멀티 플랫폼 빌드를 지원합니다. 즉, 빌드 작업이 실행되는 아키텍처가 여러 개 있을 수 있고, 빌드가 실행되는 아키텍처가 여러 개 있을 수 있습니다. Bazel에서는 이러한 아키텍처를 플랫폼이라고 합니다 (여기에서 전체 문서 확인).

플랫폼은 제약 조건 설정 (예: 'CPU 아키텍처' 개념)에서 제약 조건 값 (예: x86_64와 같은 특정 CPU)으로 이어지는 키-값 매핑으로 설명합니다. @platforms 저장소에 가장 일반적으로 사용되는 제약조건 설정과 값의 '사전'이 있습니다.

도구 모음의 개념은 빌드가 실행되는 플랫폼과 타겟팅하는 플랫폼에 따라 다른 컴파일러를 사용해야 할 수 있다는 사실에서 비롯됩니다. 예를 들어 특정 C++ 도구 모음은 특정 OS에서 실행되고 다른 OS를 타겟팅할 수 있습니다. Bazel은 설정된 실행 및 대상 플랫폼에 따라 사용되는 C++ 컴파일러를 결정해야 합니다(여기에서 도구 모음에 대한 문서 참조).

이를 위해 도구 모음은 지원하는 실행 및 대상 플랫폼 제약조건으로 주석 처리됩니다. 이를 위해 도구 모음의 정의는 다음 두 부분으로 나뉩니다.

  1. 도구 모음에서 지원하는 실행 및 대상 제약 조건 집합을 설명하고 도구 모음의 종류 (예: C++ 또는 자바)를 알려주는 toolchain() 규칙 (후자는 toolchain_type() 규칙으로 표시됨)
  2. 실제 도구 모음을 설명하는 언어별 규칙 (예: cc_toolchain())

이렇게 하는 이유는 도구 모음 확인을 위해 모든 도구 모음의 제약조건을 알아야 하고 언어별 *_toolchain() 규칙에는 그보다 훨씬 많은 정보가 포함되어 있으므로 로드하는 데 더 많은 시간이 걸리기 때문입니다.

실행 플랫폼은 다음 방법 중 하나로 지정됩니다.

  1. WORKSPACE 파일에서 register_execution_platforms() 함수 사용
  2. 명령줄에서 --extra_execution_platforms 명령줄 옵션 사용

사용 가능한 실행 플랫폼 세트는 RegisteredExecutionPlatformsFunction로 계산됩니다 .

구성된 타겟의 타겟 플랫폼은 PlatformOptions.computeTargetPlatform()에 의해 결정됩니다 . 최종적으로 여러 플랫폼이 지원되기를 원하지만 아직 구현되지 않았기 때문에 플랫폼 목록입니다.

구성된 대상에 사용할 도구 모음 집합은 ToolchainResolutionFunction에 따라 결정됩니다. 다음 함수의 함수입니다.

  • 등록된 도구 모음 집합 (WORKSPACE 파일 및 구성)
  • 원하는 실행 및 대상 플랫폼 (구성)
  • 구성된 대상에 필요한 도구 모음 유형 세트 (UnloadedToolchainContextKey)에 있음)
  • UnloadedToolchainContextKey에 구성된 대상 (exec_compatible_with 속성) 및 구성(--experimental_add_exec_constraints_to_targets)의 실행 플랫폼 제약조건 세트

그 결과는 기본적으로 도구 모음 유형 (ToolchainTypeInfo 인스턴스로 표시됨)에서 선택한 도구 모음의 라벨인 UnloadedToolchainContext입니다. 도구 모음 자체가 아닌 라벨만 포함되어 있으므로 '로드되지 않음'이라고 합니다.

그러면 도구 모음이 실제로 ResolvedToolchainContext.load()를 사용하여 로드되며 도구 모음을 요청한 구성된 대상의 구현에 의해 사용됩니다.

또한 하나의 '호스트' 구성과 다양한 구성 플래그(예: --cpu)로 표시되는 타겟 구성을 사용하는 레거시 시스템도 있습니다 . Google은 위 시스템으로 점진적으로 전환하고 있습니다. 사용자가 기존 구성 값에 의존하는 경우를 처리하기 위해 Google에서는 플랫폼 매핑을 구현하여 레거시 플래그와 새로운 스타일의 플랫폼 제약조건 간에 변환했습니다. 코드는 PlatformMappingFunction로 되어 있으며 Starlark가 아닌 '아주 작은 언어'를 사용합니다.

제약 조건

타겟을 일부 플랫폼과만 호환되도록 지정하려는 경우가 있습니다. 안타깝게도 이 목표에는 Bazel의 여러 메커니즘이 있습니다.

  • 규칙별 제약조건
  • environment_group()/environment()
  • 플랫폼 제약조건

규칙별 제약조건은 대부분 자바용 Google 규칙에서 사용됩니다. 이러한 제약조건은 곧 없어지고 Bazel에서 사용할 수 없지만 소스 코드에는 이에 대한 참조가 포함될 수 있습니다. 이를 제어하는 속성은 constraints=이라고 합니다 .

environment_group() 및environment()

이러한 규칙은 기존 메커니즘이며 널리 사용되지 않습니다.

모든 빌드 규칙은 빌드할 수 있는 '환경'을 선언할 수 있으며, 여기서 '환경'은 environment() 규칙의 인스턴스입니다.

규칙에 지원되는 환경을 지정하는 방법은 다양합니다.

  1. restricted_to= 속성을 통해 이는 가장 직접적인 형식의 표현으로, 규칙이 이 그룹에서 지원하는 정확한 환경 집합을 선언합니다.
  2. compatible_with= 속성을 통해 이렇게 하면 기본적으로 지원되는 '표준' 환경 외에도 규칙이 지원하는 환경이 선언됩니다.
  3. 패키지 수준 속성 default_restricted_to= 및 default_compatible_with=를 통해
  4. environment_group() 규칙의 기본 사양을 통해 모든 환경은 테마 관련 동종 앱 그룹 (예: 'CPU 아키텍처', 'JDK 버전' 또는 '모바일 운영체제')에 속합니다. 환경 그룹의 정의에는 restricted_to= / environment() 속성에서 달리 지정되지 않은 경우 이러한 환경 중에서 어떤 환경을 지원해야 하는지가 포함됩니다. 이러한 속성이 없는 규칙은 모든 기본값을 상속합니다.
  5. 규칙 클래스 기본값을 통해 이렇게 하면 지정된 규칙 클래스의 모든 인스턴스에 대한 전역 기본값이 재정의됩니다. 예를 들어 각 인스턴스에서 이 기능을 명시적으로 선언하지 않고도 모든 *_test 규칙을 테스트할 수 있도록 하는 데 사용할 수 있습니다.

environment()는 일반 규칙으로 구현됩니다. 반면에 environment_group()는 Target의 서브클래스이지만 Rule (EnvironmentGroup)는 아니며, 최종적으로는 이름이 동일한 타겟을 만드는 Starlark(StarlarkLibrary.environmentGroup())에서 기본적으로 사용할 수 있는 함수입니다. 이는 환경마다 순환 종속 항목을 방지하기 위한 것입니다. 각 환경 그룹은 자신이 속한 환경 그룹을 선언해야 하고 각 환경 그룹은 기본 환경을 선언해야 하기 때문입니다.

빌드는 --target_environment 명령줄 옵션을 사용하여 특정 환경으로 제한할 수 있습니다.

제약 조건 확인의 구현은 RuleContextConstraintSemantics 및 TopLevelConstraintSemantics에 있습니다.

플랫폼 제약조건

대상이 호환되는 플랫폼을 설명하는 현재 '공식' 방법은 도구 모음과 플랫폼을 설명하는 데 사용되는 동일한 제약조건을 사용하는 것입니다. pull 요청 #10945에서 검토 중입니다.

공개 상태

많은 개발자 (예: Google)와 함께 대규모 코드베이스에서 작업하는 경우 코드에 따라 다른 사람이 임의로 임의로 작업을 하지 못하게 하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 하이럼의 법칙에 따라 사람들은 구현 세부정보로 간주된 행동에 의존하게 됩니다.

Bazel은 공개 상태라는 메커니즘을 통해 이를 지원합니다. 즉, 공개 상태 속성을 사용해야 특정 대상이 종속될 수 있음을 선언할 수 있습니다. 이 속성은 라벨 목록을 보유하지만 이러한 라벨은 특정 타겟을 가리키는 포인터가 아닌 패키지 이름보다 패턴을 인코딩할 수 있으므로 약간 특별합니다. (예, 설계상의 결함입니다.)

이 기능은 다음 위치에서 구현됩니다.

  • RuleVisibility 인터페이스는 가시성 선언을 나타냅니다. 상수 (완전 공개 또는 완전 비공개) 또는 라벨 목록일 수 있습니다.
  • 라벨은 패키지 그룹 (사전 정의된 패키지 목록)을 패키지 (//pkg:__pkg__) 또는 패키지의 하위 트리(//pkg:__subpackages__)로 직접 지칭할 수 있습니다. 이는 //pkg:* 또는 //pkg/...를 사용하는 명령줄 구문과 다릅니다.
  • 패키지 그룹은 자체 대상 (PackageGroup) 및 구성된 대상 (PackageGroupConfiguredTarget)으로 구현됩니다. 원하는 경우 이를 간단한 규칙으로 대체할 수 있습니다. 이러한 로직은 //pkg/...과 같은 단일 패턴에 해당하는 PackageSpecification, 단일 package_group의 packages 속성에 해당하는 PackageGroupContents, package_group 및 전이적 includes를 통해 집계되는 PackageSpecificationProvider의 도움을 받아 구현됩니다.
  • 공개 상태 라벨 목록에서 종속 항목으로 변환하는 것은 DependencyResolver.visitTargetVisibility 및 기타 몇 가지 위치에서 이루어집니다.
  • 실제 검사는 CommonPrerequisiteValidator.validateDirectPrerequisiteVisibility()에서 실행됩니다.

중첩 세트

구성된 대상은 종속 항목에서 파일 집합을 집계하고 자체 항목을 추가하며 집계 집합을 전이 정보 제공자로 래핑하여 종속되는 대상도 동일하게 할 수 있는 경우가 많습니다. 예:

  • 빌드에 사용되는 C++ 헤더 파일
  • cc_library의 전이적 클로저를 나타내는 객체 파일
  • 자바 규칙에 따라 컴파일되거나 실행되려면 클래스 경로에 있어야 하는 .jar 파일 세트
  • Python 규칙의 전이적 클로저에 있는 Python 파일 세트

예를 들어 List 또는 Set를 사용하여 이렇게 순식간에 진행하면 결국 2차 메모리 사용량이 발생합니다. N개의 규칙 체인이 있고 각 규칙이 파일을 추가하면 1+2+...+N개의 컬렉션 구성원이 됩니다.

이 문제를 해결하기 위해 NestedSet의 개념을 생각해 냈습니다. 이는 다른 NestedSet 인스턴스 및 그 자체의 구성원으로 구성된 데이터 구조이므로 세트의 방향성 비순환 그래프를 형성합니다. 이 개체는 변경할 수 없으며 구성원도 반복할 수 있습니다. Google에서는 선주문, 사후 순서, 토폴로지 (노드가 항상 상위 항목 다음에 옴), '상관없지만 매번 같아야 함'과 같이 여러 반복 순서(NestedSet.Order)를 정의합니다.

동일한 데이터 구조를 Starlark에서 depset라고 합니다.

아티팩트 및 작업

실제 빌드는 사용자가 원하는 출력을 생성하기 위해 실행해야 하는 명령어 집합으로 구성됩니다. 명령어는 클래스 Action의 인스턴스로 표시되고 파일은 Artifact 클래스의 인스턴스로 표시됩니다. 이는 '액션 그래프'라고 하는 이등분체 방향성 비순환 그래프로 정렬됩니다.

아티팩트는 두 가지 종류, 즉 소스 아티팩트 (Bazel이 실행을 시작하기 전에 사용 가능한 아티팩트)와 파생 아티팩트 (빌드되어야 하는 아티팩트)로 이루어집니다. 파생된 아티팩트는 여러 종류일 수 있습니다.

  1. **일반 아티팩트. **이러한 항목은 mtime을 바로가기로 사용하여 체크섬을 계산하여 최신 상태인지 확인합니다. ctime이 변경되지 않은 경우 파일을 체크섬하지 않습니다.
  2. 해결되지 않은 심볼릭 링크 아티팩트. 이는 readlink()를 호출하여 최신 상태인지 확인합니다. 일반 아티팩트와는 달리 심볼릭 링크 링을 걸 수 있습니다. 일반적으로 일종의 보관 파일에 파일을 묶는 경우에 사용됩니다.
  3. 트리 아티팩트. 이러한 파일은 단일 파일이 아니라 디렉터리 트리입니다. 파일에 포함된 파일 집합과 내용을 확인하여 최신 버전인지 확인합니다. TreeArtifact로 표시됩니다.
  4. 상수 메타데이터 아티팩트. 이러한 아티팩트 변경사항은 재빌드를 트리거하지 않습니다. 빌드 스탬프 정보에만 사용됩니다. 현재 시간이 변경되었다고 해서 다시 빌드하려는 것은 아닙니다.

소스 아티팩트가 트리 아티팩트 또는 해결되지 않은 심볼릭 링크 아티팩트일 수 없는 근본적인 이유는 없습니다. 그러나 아직 이를 구현하지 않았기 때문입니다 (단, BUILD 파일의 소스 디렉터리를 참조하는 것은 Bazel의 오래된 부정확성 문제 중 몇 가지로 알려져 있음. BAZEL_TRACK_SOURCE_DIRECTORIES=1 종류의 VM에 의해 사용 설정된 그러한 종류의 작업 있음).

주목할 만한 Artifact 유형은 중개자입니다. MiddlemanAction의 출력인 Artifact 인스턴스로 표시됩니다. 다음과 같은 특별한 경우에 사용됩니다.

  • 집계 중간 작업자는 아티팩트를 그룹화하는 데 사용됩니다. 많은 작업이 동일한 입력 세트를 사용하는 경우 N*M 종속 항목 에지가 없고 N+M만 있으면 됩니다 (중첩된 집합으로 대체됨).
  • 종속 항목 중간 사용자를 예약하면 작업이 다른 작업보다 먼저 실행됩니다. 린트에 주로 사용되지만 C++ 컴파일에도 사용됩니다 (설명은 CcCompilationContext.createMiddleman() 참고).
  • Runfiles 미들맨은 runfiles 트리의 존재를 보장하기 위해 사용됩니다. 따라서 출력 파일 및 runfiles 트리에서 참조하는 모든 단일 아티팩트에 별도로 의존하지 않아도 됩니다.

작업은 실행해야 하는 명령어, 필요한 환경, 작업이 생성하는 출력 집합으로 가장 잘 이해됩니다. 작업 설명의 주요 구성요소는 다음과 같습니다.

  • 실행해야 하는 명령줄
  • 필요한 입력 아티팩트
  • 설정해야 하는 환경 변수
  • 실행해야 하는 환경 (예: 플랫폼)을 설명하는 주석 \

Bazel이 콘텐츠를 알고 있는 파일의 쓰기와 같은 다른 특수한 사례도 있습니다. AbstractAction의 서브클래스입니다. 자바와 C++에는 자체 작업 유형 (JavaCompileAction, CppCompileAction, CppLinkAction)이 있지만 대부분의 작업은 SpawnAction 또는 StarlarkAction입니다(동일하지만 별도의 클래스가 아니어야 함).

결국 모든 것을 SpawnAction로 이동하려고 합니다. JavaCompileAction는 상당히 가깝지만 C++는 .d 파일 파싱 및 스캔 포함으로 인해 약간 특수한 경우입니다.

작업 그래프는 대부분 Skyframe 그래프에 '삽입'됩니다. 개념적으로 작업 실행은 ActionExecutionFunction의 호출로 표시됩니다. 작업 그래프 종속 항목 에지에서 Skyframe 종속 항목 가장자리로의 매핑은 ActionExecutionFunction.getInputDeps() 및 Artifact.key()에 설명되어 있으며 Skyframe 가장자리 수를 적게 유지하기 위한 몇 가지 최적화가 있습니다.

  • 파생된 아티팩트에는 자체 SkyValue이 없습니다. 대신 Artifact.getGeneratingActionKey()는 키를 생성하는 작업의 키를 찾는 데 사용됩니다.
  • 중첩된 세트에는 자체 Skyframe 키가 있습니다.

공유 작업

일부 작업은 구성된 여러 대상에 의해 생성됩니다. Starlark 규칙은 파생 작업을 구성 및 패키지에 따라 결정된 디렉터리에만 배치할 수 있기 때문에 (단, 동일한 패키지의 규칙이 충돌할 수 있음) 더 제한적이지만 자바에서 구현된 규칙은 어디에나 파생될 수 있습니다.

이는 잘못된 기능으로 간주되지만, 예를 들어 소스 파일을 어떤 방식으로 처리해야 하고 여러 규칙 (핸드웨이브 핸드웨이브)에서 참조되는 경우 실행 시간이 크게 절약되기 때문에 제거하기가 매우 어렵습니다. 이로 인해 약간의 RAM이 필요할 수 있습니다. 즉, 공유 작업의 각 인스턴스를 개별적으로 메모리에 저장해야 합니다.

두 작업이 동일한 출력 파일을 생성하는 경우 입력, 출력, 명령줄이 동일해야 합니다. 이 등가 관계는 Actions.canBeShared()에서 구현되며 모든 작업을 확인하여 분석 단계와 실행 단계 사이에 확인됩니다. 이는 SkyframeActionExecutor.findAndStoreArtifactConflicts()에서 구현되며 Bazel에서 빌드의 '전역' 뷰가 필요한 몇 가지 위치 중 하나입니다.

실행 단계

이때 Bazel이 실제로 출력을 생성하는 명령어와 같은 빌드 작업을 실행하기 시작합니다.

분석 단계 후 Bazel이 가장 먼저 해야 할 일은 어떤 아티팩트를 빌드해야 할지 결정하는 것입니다. 이를 위한 로직은 TopLevelArtifactHelper에 인코딩되어 있습니다. 대략적으로 명령줄에 구성된 대상의 filesToBuild와 '이 타겟이 명령줄에 있는 경우 이러한 아티팩트를 빌드합니다'를 명시적으로 표현하기 위한 특수 출력 그룹의 콘텐츠입니다.

다음 단계는 실행 루트를 만드는 것입니다. Bazel은 파일 시스템 (--package_path)의 여러 위치에서 소스 패키지를 읽을 수 있으므로 로컬에서 실행된 작업을 전체 소스 트리와 함께 제공해야 합니다. 이 작업은 SymlinkForest 클래스에서 처리하고, 분석 단계에서 사용되는 모든 대상을 기록하고, 모든 패키지를 실제 위치에서 사용된 대상으로 심볼릭 링크하는 단일 디렉터리 트리를 빌드하는 방식으로 작동합니다. 대안은 올바른 경로를 명령어에 전달하는 것입니다 (--package_path 고려). 이는 바람직하지 않은 이유입니다.

  • 패키지가 패키지 경로 항목에서 다른 경로로 이동될 때 작업 명령줄을 변경합니다 (일반적으로 발생함).
  • 작업이 로컬에서 실행되는 경우와 원격으로 실행되는 경우 서로 다른 명령줄이 생성됩니다.
  • 사용 중인 도구와 관련된 명령줄 변환이 필요합니다(자바 클래스 경로와 C++ 포함 경로와 같은 차이점 고려).
  • 작업의 명령줄을 변경하면 작업의 캐시 항목이 무효화됩니다.
  • --package_path가 서서히 지원 중단되고 있습니다.

그런 다음 Bazel이 작업 그래프 (작업과 입력 및 출력 아티팩트로 구성된 이분산화 방향 그래프)를 순회하고 작업을 실행하기 시작합니다. 각 작업의 실행은 SkyValue 클래스 ActionExecutionValue의 인스턴스로 표현됩니다.

작업을 실행하는 데는 많은 비용이 소요되므로 Skyframe 뒤에서 캐싱할 수 있는 몇 가지 캐싱 레이어가 있습니다.

  • ActionExecutionFunction.stateMap에는 ActionExecutionFunction의 Skyframe 다시 시작을 저렴하게 만드는 데이터가 포함되어 있습니다.
  • 로컬 작업 캐시에는 파일 시스템 상태에 대한 데이터가 포함됩니다.
  • 일반적으로 원격 실행 시스템에는 자체 캐시가 포함됩니다.

오프라인 작업 캐시

이 캐시는 Skyframe 뒤에 있는 또 다른 레이어입니다. 작업이 Skyframe에서 재실행되더라도 여전히 로컬 작업 캐시에서 조회가 될 수 있습니다. 이는 로컬 파일 시스템의 상태를 나타내며 디스크로 직렬화됩니다. 즉, 새 Bazel 서버를 시작할 때 Skyframe 그래프가 비어 있더라도 로컬 작업 캐시를 사용할 수 있습니다.

이 캐시는 ActionCacheChecker.getTokenIfNeedToExecute() 메서드를 사용하여 조회를 확인합니다 .

이름과 달리 파생 아티팩트의 경로에서 이를 내보낸 작업까지의 맵입니다. 작업이 다음과 같이 설명되어 있습니다.

  1. 입력 및 출력 파일의 집합과 체크섬
  2. '작업 키'는 일반적으로 실행된 명령줄이지만, 일반적으로 입력 파일의 체크섬으로 캡처되지 않는 모든 것을 나타냅니다 (예: FileWriteAction의 경우 작성된 데이터의 체크섬).

캐시가 여러 번 이동하지 않도록 전이 해시를 사용하는 개발 단계의 '하향식 작업 캐시'도 개발 중입니다.

입력 검색 및 입력 잘라내기

일부 작업은 단순히 입력 세트를 사용하는 것보다 더 복잡합니다. 작업 입력 세트에 대한 변경사항은 두 가지 형식으로 제공됩니다.

  • 작업이 실행되기 전에 새 입력을 검색하거나 일부 입력이 실제로 필요하지 않다고 결정할 수 있습니다. 표준 예는 C++로, C++ 파일이 전이적 클로저에서 어떤 헤더 파일을 사용하는지 추측하는 것이 더 좋습니다. 모든 파일을 '입력'으로 등록할 수는 없지만, 소스 파일을 스캔하여 범례에 넣는 것입니다.#include
  • 실행 중에 일부 파일이 사용되지 않았을 수 있습니다. C++에서는 이를 '.d 파일'이라고 합니다. 컴파일러는 사후에 어떤 헤더 파일이 사용되었는지 알려주는 역할을 하며, Make는 점진적 성능이 Make보다 떨어질 수 있으므로 Bazel은 이를 활용합니다. include 스캐너는 컴파일러에 의존하기 때문에 include 스캐너보다 더 나은 추정치를 제공합니다.

이러한 메서드는 Action의 메서드를 사용하여 구현됩니다.

  1. Action.discoverInputs()가 호출됩니다. 필요한 것으로 판단된 중첩된 아티팩트 집합을 반환해야 합니다. 구성된 대상 그래프에 동등한 항목이 없는 작업 그래프의 종속 항목 가장자리가 없도록 소스 아티팩트여야 합니다.
  2. 작업은 Action.execute()를 호출하여 실행됩니다.
  3. Action.execute()의 끝에서 이 작업은 Action.updateInputs()를 호출하여 Bazel에 입력 중 일부가 필요하지 않다고 알릴 수 있습니다. 이렇게 하면 사용된 입력이 사용되지 않는 것으로 보고되는 경우 잘못된 증분 빌드가 발생할 수 있습니다.

작업 캐시가 새 작업 인스턴스에서 조회를 반환하면 (예: 서버 재시작 후 생성됨) Bazel이 updateInputs() 자체를 호출하여 입력 세트에 입력 전 탐색 및 제거의 결과가 반영되도록 합니다.

Starlark 작업은 기능을 사용하여 ctx.actions.run()의 unused_inputs_list= 인수를 사용하여 일부 입력을 사용되지 않는 것으로 선언할 수 있습니다.

작업을 실행하는 다양한 방법: 전략/ActionContexts

일부 작업은 다른 방식으로 실행할 수 있습니다. 예를 들어 명령줄은 로컬에서 로컬로 또는 다양한 종류의 샌드박스에서 또는 원격으로 실행할 수 있습니다. 이를 구현하는 개념을 ActionContext (또는 Strategy)라고 합니다. 이름을 바꾸는 것만으로 절반이 성공했기 때문입니다.

작업 컨텍스트의 수명 주기는 다음과 같습니다.

  1. 실행 단계가 시작되면 BlazeModule 인스턴스에 어떤 작업 컨텍스트가 있는지 묻는 메시지가 표시됩니다. 이는 ExecutionTool의 생성자에서 발생합니다. 작업 컨텍스트 유형은 ActionContext의 하위 인터페이스를 참조하는 작업 Class가 작업 컨텍스트에서 구현해야 하는 인터페이스를 통해 식별됩니다.
  2. 사용 가능한 컨텍스트에서 적절한 작업 컨텍스트가 선택되며 ActionExecutionContext 및 BlazeExecutor로 전달됩니다 .
  3. 작업은 ActionExecutionContext.getContext() 및 BlazeExecutor.getStrategy()를 사용하여 컨텍스트를 요청합니다 (실제로 이 방법이 한 가지뿐이어야 합니다).

전략에서는 작업을 수행하기 위해 다른 전략을 자유롭게 사용할 수 있습니다. 예를 들어 로컬 및 원격 작업을 모두 시작한 후 가장 이른 시점에 작업을 실행하는 동적 전략에서 사용됩니다.

한 가지 주목할 만한 전략은 영구적인 작업자 프로세스(WorkerSpawnStrategy)를 구현하는 전략입니다. 일부 도구는 시작 시간이 오래 걸리므로 모든 작업에 대해 새로 하나를 시작하는 대신 작업 간에 재사용해야 한다는 개념입니다. Bazel은 개별 요청 간에 관찰 가능한 상태를 전달하지 않는다는 작업자 약속에 의존하기 때문에 잠재적 정확성을 나타냅니다.

도구가 변경되면 작업자 프로세스를 다시 시작해야 합니다. 작업자 재사용 가능 여부는 WorkerFilesHash를 사용하여 사용되는 도구의 체크섬을 계산하여 결정됩니다. 이는 도구의 어느 부분이 도구의 일부를 나타내는지, 어떤 입력이 입력을 나타내는지를 이해하는 데 달려 있습니다. 이는 작업의 생성자에 의해 결정됩니다. Spawn.getToolFiles()와 Spawn의 실행 파일은 도구의 일부로 계산됩니다.

전략 (또는 액션)에 대해 자세히 알아보기:

  • 작업 실행을 위한 다양한 전략에 관한 정보는 여기에서 확인할 수 있습니다.
  • 로컬 전략 및 원격 작업을 모두 실행하여 어느 작업이 먼저 완료되는지 확인하는 동적 전략에 관한 정보는 여기에서 확인할 수 있습니다.
  • 로컬에서 작업을 실행하는 복잡한 방법은 여기를 참조하세요.

로컬 리소스 관리자

Bazel은 많은 작업을 동시에 실행할 수 있습니다. 동시에 실행해야 하는 로컬 작업 수는 작업마다 다릅니다. 작업에 필요한 리소스가 많을수록 로컬 머신에 과부하가 걸리지 않도록 동시에 실행해야 하는 인스턴스가 줄어듭니다.

이는 ResourceManager 클래스에서 구현됩니다. 각 작업에는 ResourceSet 인스턴스 (CPU 및 RAM) 형식으로 필요한 로컬 리소스의 추정치로 주석을 달아야 합니다. 그런 다음 작업 리소스가 로컬 리소스가 필요한 작업을 하면 ResourceManager.acquireResources()를 호출하고 필요한 리소스를 사용할 수 있을 때까지 차단됩니다.

로컬 리소스 관리에 대한 자세한 설명은 여기에서 확인할 수 있습니다.

출력 디렉터리의 구조

각 작업에는 출력 디렉터리에 있는 별도의 위치가 필요합니다. 파생된 아티팩트의 위치는 일반적으로 다음과 같습니다.

$EXECROOT/bazel-out/<configuration>/bin/<package>/<artifact name>

특정 구성과 연결된 디렉터리의 이름은 어떻게 결정되나요? 2가지의 바람직한 속성이 있습니다.

  1. 동일한 빌드에서 두 개의 구성이 발생할 수 있는 경우 두 디렉터리는 서로 다른 디렉터리를 가져야 합니다. 그래야 둘 다 동일한 버전의 자체 버전을 가질 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 두 구성이 동일한 출력 파일을 생성하는 작업의 명령줄과 같이 일치하지 않으면 Bazel은 어떤 작업을 선택해야 할지 모릅니다('작업 충돌').
  2. 두 구성이 '대략적으로' 동일한 것을 나타내는 경우, 명령줄이 일치하는 경우 한 명령어에서 실행된 작업을 다른 명령어에서 재사용할 수 있도록 이름이 동일해야 합니다. 예를 들어 자바 컴파일러로 변경된 명령줄 옵션을 변경해도 C++ 컴파일 작업이 다시 실행되지 않아야 합니다.

지금까지는 구성 자르기 문제와 유사한 문제를 해결하는 원칙적인 방법을 찾지 못했습니다. 옵션에 대한 자세한 설명은 여기에서 확인할 수 있습니다. 문제가 있는 주요 영역은 Starlark 규칙 (저자가 일반적으로 Bazel에 익숙하지 않은 경우)과 측면으로, '동일한' 출력 파일을 생성할 수 있는 공간의 또 다른 차원을 추가합니다.

현재 접근 방식은 구성의 경로 세그먼트가 다양한 서픽스가 추가된 <CPU>-<compilation mode>인 경우 자바에서 구현된 구성 전환으로 인해 작업 충돌이 발생하지 않도록 하는 것입니다. 또한 사용자가 작업 충돌을 일으킬 수 없도록 Starlark 구성 전환 세트의 체크섬이 추가됩니다. 완벽하지 않습니다. 이는 OutputDirectories.buildMnemonic()에서 구현되며, 각 구성 프래그먼트를 사용하여 출력 디렉터리의 이름에 자체 부분을 추가합니다.

테스트

Bazel은 테스트 실행을 위한 풍부한 지원을 제공합니다. 지원되는 옵션은 다음과 같습니다.

  • 원격으로 테스트 실행 (원격 실행 백엔드를 사용할 수 있는 경우)
  • 테스트를 여러 번 동시에 실행 (타이밍 데이터 풀기 또는 수집용)
  • 샤딩 테스트 (속도를 위해 동일한 테스트의 테스트 사례를 여러 프로세스로 분할)
  • 불안정 테스트 재실행
  • 테스트를 테스트 모음으로 그룹화

테스트는 TestProvider가 있는 일반 구성된 타겟으로, 테스트 실행 방법을 설명합니다.

  • 빌드로 인해 테스트가 실행되는 아티팩트입니다. 이 파일은 직렬화된 TestResultData 메시지를 포함하는 '캐시 상태' 파일입니다.
  • 테스트를 실행해야 하는 횟수
  • 테스트를 분할해야 하는 샤드 수
  • 테스트 실행 방법에 관한 일부 매개변수 (예: 테스트 제한 시간)

실행할 테스트 결정

어떤 테스트를 실행할지 결정하는 것은 정교한 프로세스입니다.

첫째, 타겟 패턴 파싱 중에 테스트 모음이 재귀적으로 확장됩니다. 확장은 TestsForTargetPatternFunction에서 구현됩니다. 놀랍게도 테스트 모음이 테스트를 선언하지 않는 경우 패키지의 모든 테스트를 참조합니다. 이는 $implicit_tests라는 암시적 속성을 테스트 도구 모음 규칙에 추가하여 Package.beforeBuild()에서 구현됩니다.

그런 다음 명령줄 옵션에 따라 크기, 태그, 제한 시간, 언어에 대한 테스트가 필터링됩니다. 이는 TestFilter에서 구현되며 타겟 파싱 중에 TargetPatternPhaseFunction.determineTests()에서 호출되며 결과는 TargetPatternPhaseValue.getTestsToRunLabels()에 입력됩니다. 필터링할 수 있는 규칙 속성을 구성할 수 없는 이유는 분석 단계 전에 발생하기 때문에 구성을 사용할 수 없기 때문입니다.

그러면 이는 BuildView.createResult()에서 추가로 처리됩니다. 즉, 분석에 실패한 대상이 필터링되고 테스트가 배타적인 테스트와 비배타적 테스트로 나뉩니다. 그런 다음 AnalysisResult에 배치됩니다. 이는 ExecutionTool가 실행할 테스트를 파악하는 방법입니다.

이 정교한 프로세스에 투명성을 제공하기 위해 tests() 쿼리 연산자 (TestsFunction에서 구현됨)를 사용하여 특정 대상이 명령줄에 지정된 경우 실행되는 테스트를 지정할 수 있습니다. 안타깝지만 이는 재구현이므로 여러 가지 미묘한 면에서 위와 다를 수 있습니다.

테스트 실행

캐시 상태 아티팩트를 요청하여 테스트를 실행합니다. 그러면 TestRunnerAction가 실행되고 최종적으로 요청된 방식으로 테스트를 실행하는 --test_strategy 명령줄 옵션에서 선택한 TestActionContext를 호출합니다.

테스트는 환경 변수를 사용하여 테스트에서 예상되는 사항을 알려주는 정교한 프로토콜에 따라 실행됩니다. Bazel이 테스트에서 예상하는 내용과 Bazel에서 기대할 수 있는 테스트에 대한 자세한 설명은 여기에서 확인할 수 있습니다. 가장 간단한 종료 코드 0은 성공을 의미하고 다른 것은 실패를 의미합니다.

캐시 상태 파일 외에도 각 테스트 프로세스는 여러 다른 파일을 내보냅니다. 이는 타겟 구성 출력 디렉터리의 testlogs라는 하위 디렉터리인 '테스트 로그 디렉터리'에 배치됩니다.

  • test.xml: 테스트 샤드의 개별 테스트 사례를 자세히 설명하는 JUnit 형식의 XML 파일입니다.
  • test.log - 테스트의 콘솔 출력입니다. stdout 및 stderr은 분리되지 않습니다.
  • '선언되지 않은 출력 디렉터리'인 test.outputs는 터미널에 출력하는 것 외에 파일을 출력하려는 테스트에서도 사용됩니다.

테스트 실행 중에는 일반 타겟 빌드 중에는 할 수 없는 두 가지 일이 있습니다. 바로 독점 테스트 실행과 출력 스트리밍입니다.

일부 테스트는 다른 테스트와 동시에 실행되지 않는 배타적 모드에서 실행해야 합니다. 테스트 규칙에 tags=["exclusive"]를 추가하거나 --test_strategy=exclusive를 사용하여 테스트를 실행하면 삭제될 수 있습니다 . 각 배타적 테스트는 '기본' 빌드 후 테스트 실행을 요청하는 별도의 Skyframe 호출로 실행됩니다. 이는 SkyframeExecutor.runExclusiveTest()에서 구현됩니다.

작업이 완료될 때 터미널 출력이 덤프되는 일반 작업과 달리 사용자는 테스트 출력을 스트리밍하도록 요청하여 장기 실행 테스트의 진행 상황을 파악할 수 있습니다. 이는 --test_output=streamed 명령줄 옵션으로 지정되며 다양한 테스트 출력이 산재되지 않도록 독점적인 테스트 실행을 암시합니다.

이는 적절하게 이름이 지정된 StreamedTestOutput 클래스에서 구현되며, 문제의 테스트의 test.log 파일에 대한 변경사항을 폴링하고 Bazel이 규칙을 지정하는 터미널에 새 바이트를 덤프하는 방식으로 작동합니다.

실행된 테스트의 결과는 다양한 이벤트 (예: TestAttempt, TestResult 또는 TestingCompleteEvent)를 관찰하여 이벤트 버스에서 확인할 수 있습니다. 이러한 결과는 빌드 이벤트 프로토콜로 덤프되고 AggregatingTestListener에 의해 Console로 전송됩니다.

노출 범위 수집

적용 범위는 LCOV 형식의 테스트에서 bazel-testlogs/$PACKAGE/$TARGET/coverage.dat 파일에 의해 보고됩니다 .

적용 범위를 수집하기 위해 각 테스트 실행은 collect_coverage.sh라는 스크립트로 래핑됩니다 .

이 스크립트는 커버리지 수집을 사용 설정하고 커버리지 런타임이 커버리지 파일을 쓰는 위치를 결정하도록 테스트 환경을 설정합니다. 그런 다음 테스트를 실행합니다. 테스트 자체는 여러 하위 프로세스를 실행할 수 있으며 서로 다른 여러 프로그래밍 언어로 작성된 부분 (별도 커버리지 수집 런타임 사용)으로 구성될 수 있습니다. 래퍼 스크립트는 필요한 경우 결과 파일을 LCOV 형식으로 변환하고 단일 파일로 병합합니다.

collect_coverage.sh의 삽입은 테스트 전략에 의해 실행되며 collect_coverage.sh가 테스트 입력에 있어야 합니다. 이렇게 하면 암시적 속성인 :coverage_support가 구성되며 이 플래그는 --coverage_support 구성 플래그의 값으로 확인됩니다 (TestConfiguration.TestOptions.coverageSupport 참고).

오프라인 계측을 수행하는 언어도 있습니다. 즉, 커버리지 계측이 컴파일 시간에 추가되고 (예: C++) 온라인 계측을 실행하는 언어도 있습니다. 즉, 커버리지 계측이 실행 시간에 추가됩니다.

또 다른 핵심 개념은 기준 적용 범위입니다. 라이브러리, 바이너리 또는 테스트에서 실행된 코드가 없는 경우 테스트의 범위를 나타냅니다. 여기서 해결되는 문제는 바이너리의 테스트 적용 범위를 계산하려는 경우 어떤 테스트에도 연결되지 않은 코드가 바이너리에 있을 수 있기 때문에 모든 테스트의 범위를 병합하는 것으로는 충분하지 않다는 것입니다. 따라서 Google에서는 커버리지 라인 없이 적용 범위를 수집하는 파일만 포함하는 모든 바이너리의 커버리지 파일을 내보냅니다. 타겟의 기준 범위 파일은 bazel-testlogs/$PACKAGE/$TARGET/baseline_coverage.dat에 있습니다 . --nobuild_tests_only 플래그를 Bazel에 전달하면 테스트 외에 바이너리 및 라이브러리용으로도 생성됩니다.

현재 기준 적용 범위가 손상되었습니다.

각 규칙의 적용 범위 수집을 위해 두 가지 파일 그룹, 즉 계측된 파일 집합과 계측 메타데이터 파일 집합을 추적합니다.

계측된 파일 집합은 계측할 파일 집합입니다. 온라인 커버리지 런타임의 경우 런타임에 이를 사용하여 계측할 파일을 결정할 수 있습니다. 기준 범위를 구현하는 데에도 사용됩니다.

계측 메타데이터 파일 세트는 Bazel이 테스트에서 요구하는 LCOV 파일을 생성하는 데 필요한 추가 파일의 집합입니다. 실제로 이는 런타임별 파일로 구성됩니다. 예를 들어 gcc는 컴파일 중에 .gcno 파일을 내보냅니다. 커버리지 모드가 사용 설정된 경우 테스트 작업의 입력 세트에 추가됩니다.

적용 범위가 수집되는지 여부는 BuildConfiguration에 저장됩니다. 이 비트에 따라 테스트 작업과 작업 그래프를 변경하는 쉬운 방법이지만, 이 비트가 뒤집히면 모든 대상을 다시 분석해야 합니다. C++와 같은 일부 언어에서는 커버리지를 수집할 수 있는 코드를 방출하기 위해 다른 컴파일러 옵션을 사용해야 하므로 이 문제를 다소 완화합니다. 어쨌든 재분석이 필요하기 때문입니다.

커버리지 지원 파일은 호출 정책으로 재정의될 수 있도록 암시적 종속 항목의 라벨을 통해 종속됩니다. 따라서 Bazel의 여러 버전 간에 파일이 다를 수 있습니다. 이상적으로는 이러한 차이가 제거되고 그중 하나가 표준화되는 것이 이상적입니다.

또한 Bazel 호출의 모든 테스트에 대해 수집된 범위를 병합하는 '범위 보고서'도 생성됩니다. 이 작업은 CoverageReportActionFactory에서 처리하며 BuildView.createResult()에서 호출됩니다 . 실행된 첫 번째 테스트의 :coverage_report_generator 속성을 확인하여 필요한 도구에 액세스할 수 있습니다.

쿼리 엔진

Bazel에는 다양한 그래프에 관한 다양한 사항을 질문하는 데 사용되는 언어가 거의 없습니다. 다음 쿼리 종류가 제공됩니다.

  • bazel query는 타겟 그래프를 조사하는 데 사용됩니다.
  • 구성된 대상 그래프를 조사하는 데 bazel cquery 사용
  • bazel aquery는 작업 그래프를 조사하는 데 사용됩니다.

각각 AbstractBlazeQueryEnvironment의 서브클래스를 구현하여 구현됩니다. QueryFunction를 서브클래스로 분류하여 추가 쿼리 함수를 실행할 수 있습니다. 스트리밍 쿼리 결과를 허용하기 위해 일부 데이터 구조로 수집하는 대신 query2.engine.Callback이 QueryFunction에 전달되어 반환하려는 결과를 호출합니다.

쿼리 결과는 라벨, 라벨, 규칙 클래스, XML, protobuf 등 다양한 방식으로 내보낼 수 있습니다. 이는 OutputFormatter의 서브클래스로 구현됩니다.

일부 쿼리 출력 형식 (proto)의 미묘한 요구사항은 Bazel이 출력을 출력하고 특정 대상이 변경되었는지 확인할 수 있도록 패키지 로드가 제공하는 _모든 정보를 내보내야 한다는 것입니다. 따라서 속성 값은 직렬화할 수 있어야 합니다. 따라서 복잡한 Starlark 값을 가진 속성이 없는 속성 유형은 거의 없습니다. 일반적인 해결책은 라벨을 사용하고 해당 라벨이 있는 규칙에 복잡한 정보를 연결하는 것입니다. 이는 매우 만족스러운 해결책은 아니며 이 요구사항을 충족하는 것이 좋습니다.

모듈 시스템

모듈을 Bazel에 추가하여 확장할 수 있습니다. 각 모듈은 하위 클래스인 BlazeModule (Bazel이 Blaze라고 불렸던 당시의 기록)이며 명령어 실행 중 다양한 이벤트에 관한 정보를 가져옵니다.

Bazel의 일부 버전 (예: Google에서 사용하는 버전)에만 필요한 다양한 '비핵심' 기능을 구현하는 데 주로 사용됩니다.

  • 원격 실행 시스템 인터페이스
  • 새 명령어

BlazeModule에서 제공하는 확장 프로그램 세트는 다소 불안정합니다. 좋은 디자인 원칙의 예시로 사용하지 마세요.

이벤트 버스

BlazeModule이 나머지 Bazel과 통신하는 주요 방법은 이벤트 버스(EventBus)입니다. 새 인스턴스는 모든 빌드에 대해 생성되고, Bazel의 다양한 부분은 인스턴스에 이벤트를 게시할 수 있으며, 모듈은 관심 있는 이벤트에 대한 리스너를 등록할 수 있습니다. 예를 들어 다음 항목이 이벤트로 표시됩니다.

  • 빌드할 빌드 타겟 목록이 결정되었습니다(TargetParsingCompleteEvent).
  • 최상위 구성이 결정됨(BuildConfigurationEvent)
  • 대상이 빌드되었는지 여부를 성공했습니다 (TargetCompleteEvent).
  • 테스트 실행됨 (TestAttempt, TestSummary)

이러한 이벤트 중 일부는 빌드 이벤트 프로토콜에서 Bazel 외부에 표시됩니다(BuildEvent). 이렇게 하면 BlazeModule뿐만 아니라 Bazel 프로세스 외부의 항목도 빌드를 관찰할 수 있습니다. 프로토콜 메시지가 포함된 파일로 액세스하거나 Bazel이 이벤트 (빌드 이벤트 서비스라고 함)에 연결하여 이벤트를 스트리밍할 수 있습니다.

이는 build.lib.buildeventservice 및 build.lib.buildeventstream 자바 패키지에서 구현됩니다.

외부 저장소

Bazel은 원래 모노레포 (빌드해야 하는 모든 것이 포함된 단일 소스 트리)에 사용하도록 설계되었지만, Bazel이 반드시 이것이 사실인 것은 아닙니다. '외부 저장소'는 이러한 두 세계를 연결하는 데 사용되는 추상화입니다. 이 두 가지는 빌드에 필요하지만 기본 소스 트리에 없는 코드를 나타냅니다.

WORKSPACE 파일

외부 저장소 집합은 WORKSPACE 파일을 파싱하여 결정됩니다. 예를 들어 다음과 같은 선언이 있습니다.

    local_repository(name="foo", path="/foo/bar")

@foo라는 저장소를 사용할 수 있습니다. 이 경우 Starlark 파일에서 새 저장소 규칙을 정의할 수 있습니다. 그러면 새 Starlark 코드를 로드하는 데 사용할 수 있고 새 저장소 규칙을 정의하는 데 사용할 수 있습니다.

이 경우를 처리하기 위해 WorkspaceFileFunction의 WORKSPACE 파일 파싱은 load() 문으로 표현되는 청크로 분할됩니다. 청크 인덱스는 WorkspaceFileKey.getIndex()로 표시되며, 인덱스 X는 X번째 load() 문까지 판정을 의미합니다.WorkspaceFileFunction

저장소 가져오기

Bazel에서 저장소 코드를 사용하려면 먼저 가져와야 합니다. 그러면 Bazel이 $OUTPUT_BASE/external/<repository name> 아래에 디렉터리를 만듭니다.

저장소를 가져오는 단계는 다음과 같습니다.

  1. PackageLookupFunction는 저장소가 필요함을 깨닫고 RepositoryName를 SkyKey로 만들고 RepositoryLoaderFunction를 호출합니다.
  2. RepositoryLoaderFunction는 명확하지 않은 이유로 요청을 RepositoryDelegatorFunction에 전달합니다. 코드에서는 Skyframe이 다시 시작되는 경우 다시 다운로드하지 않도록 하기 위해 작성되었다고 합니다. 하지만 확연한 근거는 아닙니다.
  3. RepositoryDelegatorFunction는 요청된 저장소를 찾을 때까지 WORKSPACE 파일의 청크를 반복하여 가져오려는 저장소 규칙을 찾습니다.
  4. 저장소 가져오기를 구현하는 적절한 RepositoryFunction를 찾았습니다. 이는 저장소의 Starlark 구현이거나 자바로 구현된 저장소의 하드 코딩된 지도입니다.

저장소를 가져오는 데 비용이 매우 많이 들 수 있기 때문에 다양한 캐싱 레이어가 있습니다.

  1. 다운로드된 파일의 캐시에는 체크섬(RepositoryCache)으로 키가 지정됩니다. 이를 위해서는 체크섬을 WORKSPACE 파일에서 사용할 수 있어야 하지만 그래도 밀폐에는 좋습니다. 이는 실행 중인 작업공간 또는 출력 기반과 관계없이 동일한 워크스테이션의 모든 Bazel 서버 인스턴스에서 공유됩니다.
  2. '마커 파일'은 $OUTPUT_BASE/external을 가져오는 데 사용된 규칙의 체크섬이 포함된 각 저장소 아래에 작성됩니다. Bazel 서버가 다시 시작되었지만 체크섬이 변경되지 않으면 다시 가져오지 않습니다. 이는 RepositoryDelegatorFunction.DigestWriter에서 구현됩니다 .
  3. --distdir 명령줄 옵션은 다운로드할 아티팩트를 찾는 데 사용되는 다른 캐시를 지정합니다. 이는 Bazel이 인터넷에서 임의의 항목을 가져오지 않는 엔터프라이즈 설정에 유용합니다. 이는 DownloadManager에 의해 구현됩니다 .

저장소가 다운로드되면 저장소 내의 아티팩트는 소스 아티팩트로 처리됩니다. 일반적으로 Bazel은 소스 아티팩트에서 stat()을 호출하여 최신 상태를 확인하므로 이러한 아티팩트는 변경 중인 저장소의 정의가 변경되면 무효화되기 때문입니다. 따라서 외부 저장소에 있는 아티팩트의 FileStateValue는 외부 저장소에 종속되어야 합니다. ExternalFilesHelper에서 처리합니다.

관리형 디렉터리

때로 외부 저장소가 작업공간 루트 아래에 있는 파일을 수정해야 할 수도 있습니다(예: 다운로드한 패키지를 소스 트리의 하위 디렉터리에 보관하는 패키지 관리자). 이는 Bazel이 소스 파일이 자체적으로는 수정되지 않고 패키지가 작업공간 루트 아래에 있는 모든 디렉터리를 참조할 수 있도록 한다고 가정하는 것과 상충합니다. Bazel은 이러한 종류의 외부 저장소를 작동시키기 위해 다음 두 가지 작업을 수행합니다.

  1. 사용자가 Bazel이 도달할 수 없는 작업공간의 하위 디렉터리를 지정할 수 있습니다. .bazelignore이라는 파일에 나열되고 기능은 BlacklistedPackagePrefixesFunction로 구현됩니다.
  2. 작업공간 하위 디렉터리에서 작업공간 하위 디렉터리가 처리되는 외부 저장소에 대한 매핑을 ManagedDirectoriesKnowledge로 인코딩하고, 이를 참조하는 FileStateValue는 일반 외부 저장소와 동일한 방식으로 처리합니다.

저장소 매핑

여러 저장소가 동일한 저장소에 종속되기를 원하지만 버전이 다를 수 있습니다 (예: '다이아몬드 종속 항목 문제'의 경우). 예를 들어 빌드에 있는 별도의 저장소에 있는 두 바이너리가 Guava에 종속되기를 원하는 경우 두 바이너리 모두 @guava//으로 시작하는 라벨이 있는 Guava를 참조하며 다른 버전을 의미할 것으로 예상합니다.

따라서 Bazel을 사용하면 @guava// 문자열이 한 바이너리의 저장소에 있는 하나의 Guava 저장소 (예: @guava1//)와 다른 Guava 저장소의 다른 저장소 (예: @guava2//)를 참조할 수 있도록 외부 저장소 라벨을 다시 매핑할 수 있습니다.

또는 다이아몬드를 조인하는 데에도 사용할 수 있습니다. 저장소가 @guava1//에 종속되고 다른 것이 @guava2//에 종속되는 경우 저장소 매핑을 사용하면 한 저장소가 두 저장소를 다시 매핑하여 표준 @guava// 저장소를 사용할 수 있습니다.

매핑은 WORKSPACE 파일에 개별 저장소 정의의 repo_mapping 속성으로 지정됩니다. 그러면 SkyFrame에 WorkspaceFileValue의 멤버로 표시되며, 이 요소는 다음을 위해 연결됩니다.

  • RuleClass.populateRuleAttributeValues()로 패키지에 있는 규칙의 라벨 값 속성을 변환하는 데 사용되는 Package.Builder.repositoryMapping
  • Package.repositoryMapping: 분석 단계에서 사용됨 (로드 단계에서 파싱되지 않는 $(location)과 같은 문제를 해결함)
  • load() 문의 라벨 확인을 위한 BzlLoadFunction

JNI 비트

Bazel 서버는 대부분 자바로 작성되었습니다. 단, 자바가 자체적으로 실행할 수 없거나 구현 시 자체적으로 수행할 수 없는 부분은 예외입니다. 이는 주로 파일 시스템과의 상호작용, 프로세스 제어, 기타 다양한 하위 수준의 항목으로 제한됩니다.

C++ 코드는 src/main/native 아래에 있으며 네이티브 메서드가 있는 자바 클래스는 다음과 같습니다.

  • NativePosixFiles 및 NativePosixFileSystem
  • ProcessUtils
  • WindowsFileOperations 및 WindowsFileProcesses
  • com.google.devtools.build.lib.platform

콘솔 출력

콘솔 출력을 내보내는 것은 간단한 것처럼 보일 수 있지만 여러 프로세스 (때로는 원격), 세분화된 캐싱, 좋은 색상의 다채로운 터미널 출력을 얻고 싶다는 욕구를 불러일으키며, 장기 실행 서버를 보유하는 일은 그리 간단하지 않습니다.

RPC 호출이 클라이언트에서 수신되는 즉시 stdout 및 stderr용 RpcOutputStream 인스턴스가 생성되어 클라이언트에게 출력된 데이터를 클라이언트에 전달합니다. 그런 다음 OutErr(stdout, stderr) 쌍으로 래핑됩니다. 콘솔에 출력해야 하는 모든 내용은 이러한 스트림을 거칩니다. 그런 다음 이러한 스트림이 BlazeCommandDispatcher.execExclusively()에 전달됩니다.

출력은 기본적으로 ANSI 이스케이프 시퀀스로 인쇄됩니다. 원하지 않는 경우 (--color=no) AnsiStrippingOutputStream로 제거됩니다. 또한 System.out 및 System.err는 이러한 출력 스트림으로 리디렉션됩니다. 이렇게 하면 System.err.println()를 사용하여 디버깅 정보를 출력하고 클라이언트의 터미널 출력(서버의 출력과 다름)으로 돌아갈 수 있습니다. 프로세스에서 바이너리 출력 (예: bazel query --output=proto)을 생성하는 경우 stdout의 mungout이 발생하지 않도록 주의하세요.

짧은 메시지 (오류, 경고 등)는 EventHandler 인터페이스를 통해 표현됩니다. 특히 이들은 EventBus에 게시되는 것과 다릅니다 (이로 인해 혼동됨). 각 Event에는 EventKind (오류, 경고, 정보 외 몇 가지)가 있으며 Location (이벤트가 발생한 소스 코드의 위치)가 있을 수 있습니다.

일부 EventHandler 구현은 수신한 이벤트를 저장합니다. 캐시된 캐시 처리로 인해 발생하는 경고 등 다양한 종류의 캐시된 처리로 인해 UI에 정보를 재생하는 데 사용됩니다.

일부 EventHandler에서는 최종적으로 이벤트 버스로 가는 경로를 찾는 이벤트 게시를 허용합니다 (일반 Event는 _표시되지 _않음). 다음은 ExtendedEventHandler의 구현이며 주요 용도는 캐시된 EventBus 이벤트를 재생하는 것입니다. 이러한 EventBus 이벤트는 모두 Postable를 구현하지만 EventBus에 게시된 모든 항목이 반드시 이 인터페이스를 구현하는 것은 아닙니다. ExtendedEventHandler에 의해 캐시된 이벤트만 해당합니다. 이는 대부분 좋은 일이지만 적용되지는 않습니다.

터미널 출력은 대부분 UiEventHandler를 통해 내보내지며, 이는 Bazel이 수행하는 모든 화려한 출력 형식과 진행 보고 기능을 담당합니다. 두 가지 입력이 있습니다.

  • 이벤트 버스
  • Reporter를 통해 이벤트 스트림이 파이프된 경우

명령어 실행 머신 (예: Bazel의 나머지 부분)이 클라이언트에 대한 RPC 스트림에 유일하게 직접 연결되는 것은 이러한 스트림에 대한 직접 액세스를 허용하는 Reporter.getOutErr()를 통하는 것입니다. 명령어가 대량의 바이너리 데이터 (예: bazel query)를 덤프해야 하는 경우에만 사용됩니다.

Bazel 프로파일링

Bazel은 빠릅니다. 또한 Bazel은 속도가 느립니다. 빌드가 견딜 수 있는 수준까지만 커지기 때문입니다. 이러한 이유로 Bazel에는 빌드와 Bazel 자체를 프로파일링하는 데 사용할 수 있는 프로파일러가 있습니다. 적절한 이름의 Profiler 클래스에 구현됩니다. 오버헤드가 견딜 수 있도록 요약 데이터만 기록합니다. 하지만 명령줄 --record_full_profiler_data를 사용하면 가능한 모든 내용을 기록할 수 있습니다.

프로필은 Chrome 프로파일러 형식으로 내보내며, Chrome에서 가장 잘 표시됩니다. 데이터 모델은 작업 스택입니다. 하나는 작업 시작과 종료 작업을 할 수 있고 두 작업 창은 깔끔하게 중첩되어 있습니다. 각 자바 스레드는 자체 작업 스택을 가져옵니다. TODO: 작업 및 연속 통과 스타일에서는 어떻게 작동하나요?

프로파일러는 각각 BlazeRuntime.initProfiler() 및 BlazeRuntime.afterCommand()에서 시작 및 중지되며 모든 프로필을 프로파일링할 수 있도록 최대한 오랫동안 실시간 연결을 시도합니다. 프로필에 항목을 추가하려면 Profiler.instance().profile()를 호출합니다. Closeable를 반환하며 클로저가 작업의 종료를 나타냅니다. try-with-resources 문과 함께 사용하는 것이 가장 좋습니다.

MemoryProfiler에서 기본 메모리 프로파일링도 수행합니다. 또한 항상 사용 설정되어 있으며 대부분 최대 힙 크기 및 GC 동작을 기록합니다.

Bazel 테스트

Bazel에는 두 가지 주요 테스트, 즉 Bazel을 '블랙박스'로 관찰하는 테스트와 분석 단계만 실행하는 테스트가 있습니다. 이전의 '통합 테스트'와 후자의 '단위 테스트'라고 부르지만 덜 통합된 통합 테스트와 더 유사합니다. 필요한 경우 몇 가지 실제 단위 테스트도 있습니다.

통합 테스트에는 두 가지 종류가 있습니다.

  1. src/test/shell에서 매우 정교한 bash 테스트 프레임워크를 사용하여 구현된 프레임워크
  2. 자바로 구현된 함수. 이는 BuildIntegrationTestCase의 서브클래스로 구현됩니다.

BuildIntegrationTestCase는 대부분의 테스트 시나리오에 적합하므로 기본 통합 테스트 프레임워크입니다. 자바 프레임워크이므로 디버깅이 가능하고 많은 일반적인 개발 도구와 원활하게 통합됩니다. Bazel 저장소에는 BuildIntegrationTestCase 클래스의 예가 많이 있습니다.

분석 테스트는 BuildViewTestCase의 서브클래스로 구현됩니다. BUILD 파일을 작성하는 데 사용할 수 있는 스크래치 파일 시스템이 있는 경우 다양한 도우미 메서드가 구성된 대상을 요청하고 구성을 변경하며 분석 결과에 관한 다양한 항목을 어설션할 수 있습니다.