概览
Skyframe StateMachine
是位于堆上的解构函数对象。当所需值不是立即可用,而是异步计算时,它支持灵活和无冗余的评估1。StateMachine
在等待期间无法占用线程资源,而必须暂停和恢复。因此,解构会公开明确的重新入口点,以便跳过之前的计算。
StateMachine
可用于表示序列、分支、结构化逻辑并发,专为 Skyframe 互动量身打造。StateMachine
可以组合成更大的 StateMachine
并共享子 StateMachine
。并发始终按结构进行分层,并且完全采用逻辑方式。每个并发子任务都在单个共享父 SkyFunction 线程中运行。
简介
本部分简要激励并介绍了 StateMachine
(位于 java.com.google.devtools.build.skyframe.state
软件包中)。
Skyframe 重启简介
Skyframe 是一个用于对依赖关系图执行并行评估的框架。图中的每个节点都对应于 SkyFunction 的求值,其中 SkyKey 用于指定参数,SkyValue 用于指定结果。在这种计算模型中,SkyFunction 可以通过 SkyKey 查找 SkyValues,从而触发对其他 SkyFunction 的递归并行评估。如果请求的 SkyValue 因计算的某个子图不完整而尚未准备就绪,请求的 SkyFunction 会观察 null
getValue
响应,并应返回 null
(而非 SkyValue),表明它因缺少输入而未完成。当先前请求的所有 Sky 值都可用时,SkyFrame 会重启 SkyFunction。
在引入 SkyKeyComputeState
之前,处理重启的传统方式是完全重新运行计算。虽然这种方法的复杂度为二次复杂度,但以这种方式编写的函数最终会完成,因为每次重运行时,返回 null
的查找次数会减少。借助 SkyKeyComputeState
,您可以将手动指定的检查点数据与 SkyFunction 相关联,从而显著减少重新计算次数。
StateMachine
是位于 SkyKeyComputeState
中的对象,通过公开挂起和恢复执行钩子,在 SkyFunction 重启时消除几乎所有重新计算(假设 SkyKeyComputeState
不会从缓存中移除)。
SkyKeyComputeState
中的有状态计算
从面向对象的设计的角度来看,可以考虑将计算对象存储在 SkyKeyComputeState
中,而不是存储纯数据值。在 Java 中,对具有行为的对象的最低描述是函数接口,事实证明这已经足够了。StateMachine
具有以下奇怪的递归定义2。
@FunctionalInterface
public interface StateMachine {
StateMachine step(Tasks tasks) throws InterruptedException;
}
Tasks
接口类似于 SkyFunction.Environment
,但它专为异步而设计,并添加了对逻辑并发子任务的支持3。
step
的返回值是另一个 StateMachine
,允许以归纳方式指定一系列步骤。StateMachine
完成后,step
会返回 DONE
。例如:
class HelloWorld implements StateMachine {
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
System.out.println("hello");
return this::step2; // The next step is HelloWorld.step2.
}
private StateMachine step2(Tasks tasks) {
System.out.println("world");
// DONE is special value defined in the `StateMachine` interface signaling
// that the computation is done.
return DONE;
}
}
描述了 StateMachine
,其输出如下。
hello
world
请注意,由于 step2
满足 StateMachine
的函数接口定义,因此方法引用 this::step2
也是一种 StateMachine
。在 StateMachine
中指定下一个状态的最常用方法是使用方法引用。
直观地说,将计算分解为 StateMachine
步(而不是单体式函数)可提供挂起和恢复计算所需的钩子。当 StateMachine.step
返回时,会有一个显式的挂起点。返回的 StateMachine
值指定的接续点是一个显式恢复点。因此,可以避免重新计算,因为计算可以从上次中断的地方继续。
回调、接续和异步计算
从技术层面来说,StateMachine
可用作接续,用于确定要执行的后续计算。StateMachine
可以通过从 step
函数返回来自愿挂起,而不是进行阻塞,这会将控制权转回 Driver
实例。然后,Driver
可以切换到就绪的 StateMachine
,或者将控制权移回给 Skyframe。
传统上,回调和接续被混为一谈。不过,StateMachine
会区分这两者。
- 回调 - 描述异步计算结果的存储位置。
- 接续 - 指定下一个执行状态。
调用异步操作时需要回调,这意味着实际操作不会在调用方法后立即发生,就像 SkyValue 查找一样。回调应尽可能简单。
接续是 StateMachine
的 StateMachine
返回值,用于封装所有异步计算解析后进行的复杂执行。这种结构化方法有助于让回调的复杂性保持在可管理的范围内。
Tasks
Tasks
接口为 StateMachine
提供了一个 API,用于按 SkyKey 查找 SkyValue 并调度并发子任务。
interface Tasks {
void enqueue(StateMachine subtask);
void lookUp(SkyKey key, Consumer<SkyValue> sink);
<E extends Exception>
void lookUp(SkyKey key, Class<E> exceptionClass, ValueOrExceptionSink<E> sink);
// lookUp overloads for 2 and 3 exception types exist, but are elided here.
}
SkyValue 查询
StateMachine
使用 Tasks.lookUp
重载来查找 SkyValue。它们类似于 SkyFunction.Environment.getValue
和 SkyFunction.Environment.getValueOrThrow
,具有类似的异常处理语义。该实现不会立即执行查找,而是会先批量4尽可能多的查找,然后再执行查找。值可能无法立即提供,例如,需要重启 Skyframe,因此调用方使用回调指定如何处理生成的值。
StateMachine
处理器(Driver
和桥接到 SkyFrame)可确保在下一个状态开始之前值可用。相关示例如下。
class DoesLookup implements StateMachine, Consumer<SkyValue> {
private Value value;
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
tasks.lookUp(new Key(), (Consumer<SkyValue>) this);
return this::processValue;
}
// The `lookUp` call in `step` causes this to be called before `processValue`.
@Override // Implementation of Consumer<SkyValue>.
public void accept(SkyValue value) {
this.value = (Value)value;
}
private StateMachine processValue(Tasks tasks) {
System.out.println(value); // Prints the string representation of `value`.
return DONE;
}
}
在上面的示例中,第一步会查找 new Key()
,并将 this
作为使用方传递。之所以能实现这一点,是因为 DoesLookup
实现了 Consumer<SkyValue>
。
根据协定,在下一个状态 DoesLookup.processValue
开始之前,DoesLookup.step
的所有查找都已完成。因此,在 processValue
中访问 value
时,value
可用。
子任务
Tasks.enqueue
请求执行逻辑上并发的子任务。子任务也是 StateMachine
,可以执行常规 StateMachine
可以执行的任何操作,包括以递归方式创建更多子任务或查找 SkyValues。与 lookUp
非常相似,状态机驱动程序会确保所有子任务均已完成,然后再继续执行下一步。示例如下。
class Subtasks implements StateMachine {
private int i = 0;
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
tasks.enqueue(new Subtask1());
tasks.enqueue(new Subtask2());
// The next step is Subtasks.processResults. It won't be called until both
// Subtask1 and Subtask 2 are complete.
return this::processResults;
}
private StateMachine processResults(Tasks tasks) {
System.out.println(i); // Prints "3".
return DONE; // Subtasks is done.
}
private class Subtask1 implements StateMachine {
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
i += 1;
return DONE; // Subtask1 is done.
}
}
private class Subtask2 implements StateMachine {
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
i += 2;
return DONE; // Subtask2 is done.
}
}
}
虽然 Subtask1
和 Subtask2
在逻辑上是并发的,但所有内容都在单个线程中运行,因此 i
的“并发”更新不需要任何同步。
结构化并发
由于每个 lookUp
和 enqueue
都必须先解析,然后才能进入下一个状态,这意味着并发性自然会局限于树结构。您可以创建层次5 并发,如以下示例所示。
从 UML 中很难看出并发结构形成了树形结构。有一个其他视图,可以更好地显示树结构。
结构化并发更易于推理。
组合和控制流模式
本部分介绍了如何组合多个 StateMachine
的示例,以及某些控制流问题的解决方案。
顺序状态
这是最常见且最直接的控制流模式。SkyKeyComputeState
中的有状态计算中显示了此示例。
分支
StateMachine
中的分支状态可通过使用常规 Java 控制流返回不同的值来实现,如以下示例所示。
class Branch implements StateMachine {
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
// Returns different state machines, depending on condition.
if (shouldUseA()) {
return this::performA;
}
return this::performB;
}
…
}
某些分支为了提前完成,通常会返回 DONE
。
高级顺序组合
由于 StateMachine
控制结构是无内存的,因此有时将 StateMachine
定义作为子任务共享可能会很不方便。设 M1 和 M2 是共享 StateMachine
S 的 StateMachine
实例,其中 M1 和 M2 分别为序列 <A, S, B> 和 <X, S, Y>。问题在于,S 在完成后不知道是继续执行 B 还是 Y,并且 StateMachine
无法保留调用堆栈。本部分将介绍实现此目的的一些方法。
StateMachine
作为终端序列元素
这并不能解决提出的初始问题。仅当共享的 StateMachine
是序列中的终端时,才会演示顺序组合。
// S is the shared state machine.
class S implements StateMachine { … }
class M1 implements StateMachine {
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
performA();
return new S();
}
}
class M2 implements StateMachine {
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
performX();
return new S();
}
}
即使 S 本身就是一个复杂的状态机,上述方法仍然适用。
序列化组合的子任务
由于队列中的子任务保证会在下一个状态之前完成,因此有时可以稍微滥用6子任务机制。
class M1 implements StateMachine {
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
performA();
// S starts after `step` returns and by contract must complete before `doB`
// begins. It is effectively sequential, inducing the sequence < A, S, B >.
tasks.enqueue(new S());
return this::doB;
}
private StateMachine doB(Tasks tasks) {
performB();
return DONE;
}
}
class M2 implements StateMachine {
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
performX();
// Similarly, this induces the sequence < X, S, Y>.
tasks.enqueue(new S());
return this::doY;
}
private StateMachine doY(Tasks tasks) {
performY();
return DONE;
}
}
runAfter
注入
有时,无法滥用 Tasks.enqueue
,因为在执行 S 之前,必须完成其他并行子任务或 Tasks.lookUp
调用。在这种情况下,将 runAfter
参数注入 S 可用于告知 S 后续要执行的操作。
class S implements StateMachine {
// Specifies what to run after S completes.
private final StateMachine runAfter;
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
… // Performs some computations.
return this::processResults;
}
@Nullable
private StateMachine processResults(Tasks tasks) {
… // Does some additional processing.
// Executes the state machine defined by `runAfter` after S completes.
return runAfter;
}
}
class M1 implements StateMachine {
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
performA();
// Passes `this::doB` as the `runAfter` parameter of S, resulting in the
// sequence < A, S, B >.
return new S(/* runAfter= */ this::doB);
}
private StateMachine doB(Tasks tasks) {
performB();
return DONE;
}
}
class M2 implements StateMachine {
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
performX();
// Passes `this::doY` as the `runAfter` parameter of S, resulting in the
// sequence < X, S, Y >.
return new S(/* runAfter= */ this::doY);
}
private StateMachine doY(Tasks tasks) {
performY();
return DONE;
}
}
此方法比滥用子任务更简洁。不过,过于宽松地应用此方法(例如,通过 runAfter
嵌套多个 StateMachine
)会导致回调地狱。最好改用普通顺序状态来拆分顺序 runAfter
。
return new S(/* runAfter= */ new T(/* runAfter= */ this::nextStep))
可以替换为以下内容。
private StateMachine step1(Tasks tasks) {
doStep1();
return new S(/* runAfter= */ this::intermediateStep);
}
private StateMachine intermediateStep(Tasks tasks) {
return new T(/* runAfter= */ this::nextStep);
}
禁止访问替代方案:runAfterUnlessError
在早期草稿中,我们曾考虑过一种 runAfterUnlessError
,它会在出现错误时提前终止。之所以这样做,是因为错误通常会被检查两次,一次由具有 runAfter
引用的 StateMachine
进行检查,一次由 runAfter
机器本身进行检查。
经过一番考虑,我们决定代码的一致性比去重错误检查更重要。如果 runAfter
机制的运作方式与始终需要进行错误检查的 tasks.enqueue
机制不一致,就会令人困惑。
直接委托
每当发生正式状态转换时,主 Driver
循环都会推进。根据协定,推进状态意味着在下一个状态执行之前,所有之前加入队列的 SkyValue 查找和子任务都会解析。有时,委托 StateMachine
的逻辑会使阶段推进不必要或会适得其反。例如,如果委托的第一个 step
执行可以与委托状态查找并行处理的 SkyKey 查找,则阶段推进会使这些查询依序进行。执行直接委托可能更有意义,如以下示例所示。
class Parent implements StateMachine {
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks ) {
tasks.lookUp(new Key1(), this);
// Directly delegates to `Delegate`.
//
// The (valid) alternative:
// return new Delegate(this::afterDelegation);
// would cause `Delegate.step` to execute after `step` completes which would
// cause lookups of `Key1` and `Key2` to be sequential instead of parallel.
return new Delegate(this::afterDelegation).step(tasks);
}
private StateMachine afterDelegation(Tasks tasks) {
…
}
}
class Delegate implements StateMachine {
private final StateMachine runAfter;
Delegate(StateMachine runAfter) {
this.runAfter = runAfter;
}
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
tasks.lookUp(new Key2(), this);
return …;
}
// Rest of implementation.
…
private StateMachine complete(Tasks tasks) {
…
return runAfter;
}
}
数据流
之前的讨论重点是管理控制流。本部分介绍了数据值的传播。
实现 Tasks.lookUp
回调
SkyValue 查找中提供了实现 Tasks.lookUp
回调的示例。本部分提供了处理多个 SkyValue 的理由和建议方法。
Tasks.lookUp
回调
Tasks.lookUp
方法将回调 sink
作为参数。
void lookUp(SkyKey key, Consumer<SkyValue> sink);
惯用方法是使用 Java lambda 来实现此操作:
tasks.lookUp(key, value -> myValue = (MyValueClass)value);
其中 myValue
是执行查找的 StateMachine
实例的成员变量。不过,与在 StateMachine
实现中实现 Consumer<SkyValue>
接口相比,lambda 需要额外的内存分配。当有多个模糊的查找时,lambda 仍然很有用。
Tasks.lookUp
还有与 SkyFunction.Environment.getValueOrThrow
类似的错误处理重载。
<E extends Exception> void lookUp(
SkyKey key, Class<E> exceptionClass, ValueOrExceptionSink<E> sink);
interface ValueOrExceptionSink<E extends Exception> {
void acceptValueOrException(@Nullable SkyValue value, @Nullable E exception);
}
实现示例如下所示。
class PerformLookupWithError extends StateMachine, ValueOrExceptionSink<MyException> {
private MyValue value;
private MyException error;
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
tasks.lookUp(new MyKey(), MyException.class, ValueOrExceptionSink<MyException>) this);
return this::processResult;
}
@Override
public acceptValueOrException(@Nullable SkyValue value, @Nullable MyException exception) {
if (value != null) {
this.value = (MyValue)value;
return;
}
if (exception != null) {
this.error = exception;
return;
}
throw new IllegalArgumentException("Both parameters were unexpectedly null.");
}
private StateMachine processResult(Tasks tasks) {
if (exception != null) {
// Handles the error.
…
return DONE;
}
// Processes `value`, which is non-null.
…
}
}
与不进行错误处理的查找一样,让 StateMachine
类直接实现回调可为 lamba 节省内存分配。
错误处理提供了更多详细信息,但从本质上讲,错误和正常值的传播没有太大区别。
使用多个 SkyValue
通常需要进行多次 SkyValue 查询。大多数情况下,一种有效的方法是开启 SkyValue 类型。以下示例是从原型正式版代码简化而来。
@Nullable
private StateMachine fetchConfigurationAndPackage(Tasks tasks) {
var configurationKey = configuredTarget.getConfigurationKey();
if (configurationKey != null) {
tasks.lookUp(configurationKey, (Consumer<SkyValue>) this);
}
var packageId = configuredTarget.getLabel().getPackageIdentifier();
tasks.lookUp(PackageValue.key(packageId), (Consumer<SkyValue>) this);
return this::constructResult;
}
@Override // Implementation of `Consumer<SkyValue>`.
public void accept(SkyValue value) {
if (value instanceof BuildConfigurationValue) {
this.configurationValue = (BuildConfigurationValue) value;
return;
}
if (value instanceof PackageValue) {
this.pkg = ((PackageValue) value).getPackage();
return;
}
throw new IllegalArgumentException("unexpected value: " + value);
}
由于值类型不同,因此可以明确共享 Consumer<SkyValue>
回调实现。否则,可以回退到基于 lambda 的实现或实现适当回调的完整内部类实例。
在 StateMachine
之间传播值
到目前为止,本文档仅介绍了如何在子任务中安排工作,但子任务还需要向调用方报告值。由于子任务在逻辑上是异步的,因此系统会使用回调将其结果传达给调用方。为了实现这一点,子任务定义了一个通过其构造函数注入的接收器接口。
class BarProducer implements StateMachine {
// Callers of BarProducer implement the following interface to accept its
// results. Exactly one of the two methods will be called by the time
// BarProducer completes.
interface ResultSink {
void acceptBarValue(Bar value);
void acceptBarError(BarException exception);
}
private final ResultSink sink;
BarProducer(ResultSink sink) {
this.sink = sink;
}
… // StateMachine steps that end with this::complete.
private StateMachine complete(Tasks tasks) {
if (hasError()) {
sink.acceptBarError(getError());
return DONE;
}
sink.acceptBarValue(getValue());
return DONE;
}
}
调用方 StateMachine
将如下所示。
class Caller implements StateMachine, BarProducer.ResultSink {
interface ResultSink {
void acceptCallerValue(Bar value);
void acceptCallerError(BarException error);
}
private final ResultSink sink;
private Bar value;
Caller(ResultSink sink) {
this.sink = sink;
}
@Override
@Nullable
public StateMachine step(Tasks tasks) {
tasks.enqueue(new BarProducer((BarProducer.ResultSink) this));
return this::processResult;
}
@Override
public void acceptBarValue(Bar value) {
this.value = value;
}
@Override
public void acceptBarError(BarException error) {
sink.acceptCallerError(error);
}
private StateMachine processResult(Tasks tasks) {
// Since all enqueued subtasks resolve before `processResult` starts, one of
// the `BarResultSink` callbacks must have been called by this point.
if (value == null) {
return DONE; // There was a previously reported error.
}
var finalResult = computeResult(value);
sink.acceptCallerValue(finalResult);
return DONE;
}
}
上面的示例展示了以下几点。Caller
必须回传其结果并定义自己的 Caller.ResultSink
。Caller
会实现 BarProducer.ResultSink
回调。恢复后,processResult
会检查 value
是否为 null,以确定是否发生了错误。接受子任务或 SkyValue 查询的输出后,这是一种常见的行为模式。
请注意,acceptBarError
的实现会按照错误上报的要求,立即将结果转发给 Caller.ResultSink
。
Driver
与 SkyFunction 的桥接中介绍了顶级 StateMachine
的替代方案。
错误处理
Tasks.lookUp
回调和在 StateMachines
之间传播值中已经提供了一些错误处理示例。系统不会抛出 InterruptedException
以外的异常,而是将其作为值通过回调传递。此类回调通常具有独占或语义,且只传递值或错误之一。
下一部分介绍了与 Skyframe 错误处理的细微但重要的互动。
错误提示 (--nokeep_going)
在错误上报期间,即使请求的所有 SkyValue 都不可用,SkyFunction 也可能会重启。在这种情况下,根据 Tasks
API 协定,后续状态将永远不会达到。不过,StateMachine
应该仍会传播异常。
无论是否达到下一个状态,都必须进行传播,因此错误处理回调必须执行此任务。对于内部 StateMachine
,这可以通过调用父回调来实现。
在与 SkyFunction 接口的顶级 StateMachine
中,可以通过调用 ValueOrExceptionProducer
的 setException
方法来实现此目的。然后,即使缺少 SkyValues,ValueOrExceptionProducer.tryProduceValue
也会抛出异常。
如果直接使用 Driver
,请务必检查 SkyFunction 中是否已传播错误,即使机器尚未完成处理也是如此。
事件处理
对于需要发出事件的 SkyFunction,会将 StoredEventHandler
注入 SkyKeyComputeState,并进一步注入需要这些事件的 StateMachine
。过去,需要使用 StoredEventHandler
,因为 Skyframe 会丢弃某些事件,除非重播,但随后此问题得到了修复。保留了 StoredEventHandler
注入,因为它简化了从错误处理回调发出的事件的实现。
Driver
和与 SkyFunctions 的桥接
Driver
负责管理 StateMachine
的执行,从指定的根 StateMachine
开始。由于 StateMachine
可以递归地将子任务 StateMachine
加入队列,因此单个 Driver
可以管理多个子任务。这些子任务会创建一个树形结构,这是结构化并发的结果。Driver
可跨子任务批量进行 SkyValue 查找,以提高效率。
围绕 Driver
构建了许多类,并提供了以下 API。
public final class Driver {
public Driver(StateMachine root);
public boolean drive(SkyFunction.Environment env) throws InterruptedException;
}
Driver
接受单个根 StateMachine
作为参数。调用 Driver.drive
会在不重启 Skyframe 的情况下尽可能执行 StateMachine
。当 StateMachine
完成时,它会返回 true,否则返回 false,表示并非所有值均可用。
Driver
会维护 StateMachine
的并发状态,非常适合嵌入到 SkyKeyComputeState
中。
直接实例化 Driver
StateMachine
实现通常通过回调传达其结果。您可以直接实例化 Driver
,如以下示例所示。
Driver
嵌入在 SkyKeyComputeState
实现中,以及稍后定义的相应 ResultSink
的实现中。在顶层,State
对象是适合计算结果的接收器,因为它的存在时间肯定比 Driver
更长。
class State implements SkyKeyComputeState, ResultProducer.ResultSink {
// The `Driver` instance, containing the full tree of all `StateMachine`
// states. Responsible for calling `StateMachine.step` implementations when
// asynchronous values are available and performing batched SkyFrame lookups.
//
// Non-null while `result` is being computed.
private Driver resultProducer;
// Variable for storing the result of the `StateMachine`
//
// Will be non-null after the computation completes.
//
private ResultType result;
// Implements `ResultProducer.ResultSink`.
//
// `ResultProducer` propagates its final value through a callback that is
// implemented here.
@Override
public void acceptResult(ResultType result) {
this.result = result;
}
}
以下代码描绘了 ResultProducer
。
class ResultProducer implements StateMachine {
interface ResultSink {
void acceptResult(ResultType value);
}
private final Parameters parameters;
private final ResultSink sink;
… // Other internal state.
ResultProducer(Parameters parameters, ResultSink sink) {
this.parameters = parameters;
this.sink = sink;
}
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
… // Implementation.
return this::complete;
}
private StateMachine complete(Tasks tasks) {
sink.acceptResult(getResult());
return DONE;
}
}
然后,用于延迟计算结果的代码可能如下所示。
@Nullable
private Result computeResult(State state, Skyfunction.Environment env)
throws InterruptedException {
if (state.result != null) {
return state.result;
}
if (state.resultProducer == null) {
state.resultProducer = new Driver(new ResultProducer(
new Parameters(), (ResultProducer.ResultSink)state));
}
if (state.resultProducer.drive(env)) {
// Clears the `Driver` instance as it is no longer needed.
state.resultProducer = null;
}
return state.result;
}
嵌入 Driver
如果 StateMachine
生成值且未引发任何异常,则嵌入 Driver
是另一种可能的实现方式,如下例所示。
class ResultProducer implements StateMachine {
private final Parameters parameters;
private final Driver driver;
private ResultType result;
ResultProducer(Parameters parameters) {
this.parameters = parameters;
this.driver = new Driver(this);
}
@Nullable // Null when a Skyframe restart is needed.
public ResultType tryProduceValue( SkyFunction.Environment env)
throws InterruptedException {
if (!driver.drive(env)) {
return null;
}
return result;
}
@Override
public StateMachine step(Tasks tasks) {
… // Implementation.
}
SkyFunction 的代码可能如下所示(其中 State
是 SkyKeyComputeState
的函数专用类型)。
@Nullable // Null when a Skyframe restart is needed.
Result computeResult(SkyFunction.Environment env, State state)
throws InterruptedException {
if (state.result != null) {
return state.result;
}
if (state.resultProducer == null) {
state.resultProducer = new ResultProducer(new Parameters());
}
var result = state.resultProducer.tryProduceValue(env);
if (result == null) {
return null;
}
state.resultProducer = null;
return state.result = result;
}
在 StateMachine
实现中嵌入 Driver
更适合 Skyframe 的同步编码风格。
可能会产生异常的 StateMachine
否则,您可以使用可嵌入 SkyKeyComputeState
的 ValueOrExceptionProducer
和 ValueOrException2Producer
类,这些类具有与同步 SkyFunction 代码匹配的同步 API。
ValueOrExceptionProducer
抽象类包含以下方法。
public abstract class ValueOrExceptionProducer<V, E extends Exception>
implements StateMachine {
@Nullable
public final V tryProduceValue(Environment env)
throws InterruptedException, E {
… // Implementation.
}
protected final void setValue(V value) { … // Implementation. }
protected final void setException(E exception) { … // Implementation. }
}
它包含一个嵌入的 Driver
实例,与嵌入驱动程序中的 ResultProducer
类非常相似,并且以类似的方式与 SkyFunction 交互。实现会在发生上述任一情况时调用 setValue
或 setException
,而不是定义 ResultSink
。如果同时发生这两种情况,则例外情况优先。tryProduceValue
方法可将异步回调代码桥接到同步代码,并在设置异常时抛出异常。
如前所述,在错误上报过程中,即使机器尚未完成,也可能会发生错误,因为并非所有输入都处于可用状态。为此,tryProduceValue
会抛出任何已设置的异常,即使在机器完成之前也是如此。
结语:最终移除回调
StateMachine
是一种高效但大量使用样板代码的方式来执行异步计算。在 Bazel 代码的某些部分,接续(尤其是传递给 ListenableFuture
的 Runnable
形式)很常见,但在分析 SkyFunction 中并不常见。分析主要受 CPU 限制,并且没有适用于磁盘 I/O 的高效异步 API。最终,最好优化掉回调,因为它们有学习曲线,并且会影响可读性。
最有前景的替代方案之一是 Java 虚拟线程。所有内容都替换为同步阻塞调用,而无需编写回调。之所以能够这样做,是因为与平台线程不同,绑定虚拟线程资源的费用应该更低。但是,即使使用虚拟线程,用线程创建和同步基元替换简单的同步操作也代价过高。我们执行了从 StateMachine
到 Java 虚拟线程的迁移,这些线程速度减慢了几个数量级,导致端到端分析延迟时间几乎增加了 3 倍。由于虚拟线程仍处于预览版阶段,因此在性能提升后,我们可能会稍后执行此迁移。
另一种可考虑的方法是等待 Loom 协程(如果有的话)。这样做的好处在于,您或许可以通过使用协作式多任务处理来减少同步开销。
如果所有其他方法都行不通,低级字节码重写也是一种可行的替代方案。通过充分优化,您或许可以实现接近手写回调代码的性能。
附录
回调地狱
回调地狱是使用回调的异步代码中臭名昭著的问题。这是因为后续步骤的接续嵌套在前一步中。如果步骤很多,这种嵌套可能非常深。如果与控制流结合使用,代码将变得不可管理。
class CallbackHell implements StateMachine {
@Override
public StateMachine step(Tasks task) {
doA();
return (t, l) -> {
doB();
return (t1, l2) -> {
doC();
return DONE;
};
};
}
}
嵌套实现的优势之一是可以保留外部步骤的堆栈帧。在 Java 中,捕获的 lambda 变量必须实际上是最终变量,因此使用此类变量可能会很麻烦。通过将方法引用作为接续(而非 lambda)返回,可以避免深层嵌套,如下所示。
class CallbackHellAvoided implements StateMachine {
@Override
public StateMachine step(Tasks task) {
doA();
return this::step2;
}
private StateMachine step2(Tasks tasks) {
doB();
return this::step3;
}
private StateMachine step3(Tasks tasks) {
doC();
return DONE;
}
}
如果 runAfter
注入模式的使用过于密集,也可能会发生回调地狱,但通过将注入与顺序步骤穿插,可以避免这种情况。
示例:链式 SkyValue 查找
通常,应用逻辑需要依赖于 SkyValue 查找的链,例如,如果第二个 SkyKey 依赖于第一个 SkyValue。粗略地考虑一下,这会导致复杂的深层嵌套回调结构。
private ValueType1 value1;
private ValueType2 value2;
private StateMachine step1(...) {
tasks.lookUp(key1, (Consumer<SkyValue>) this); // key1 has type KeyType1.
return this::step2;
}
@Override
public void accept(SkyValue value) {
this.value1 = (ValueType1) value;
}
private StateMachine step2(...) {
KeyType2 key2 = computeKey(value1);
tasks.lookup(key2, this::acceptValueType2);
return this::step3;
}
private void acceptValueType2(SkyValue value) {
this.value2 = (ValueType2) value;
}
不过,由于接续项被指定为方法引用,因此在状态转换期间,代码看起来是过程化的:step2
紧随 step1
之后。请注意,此处使用 lambda 分配 value2
。这样,代码的顺序就与从上到下的计算顺序一致。
其他提示
可读性:执行排序
为了提高可读性,请尽量按执行顺序保留 StateMachine.step
实现,并将回调实现紧跟在代码中传递它们的位置后面。在控制流分支的情况下,这并不总是可行的。在这种情况下,提供更多说明可能会很有帮助。
在示例:链式 SkyValue 查询中,创建了一个中间方法引用来实现此目的。这样做会牺牲一点性能来换取可读性,在本例中,这可能值得。
代际假设
中等生命周期的 Java 对象会破坏 Java 垃圾回收器的代假设,后者旨在处理生命周期非常短或永久存在的对象。从定义上讲,SkyKeyComputeState
中的对象违反了这一假设。此类对象包含根位于 Driver
的所有仍在运行的 StateMachine
构建的树,在挂起等待异步计算完成时具有中间生命周期。
在 JDK19 中,这种情况似乎不太严重,但在使用 StateMachine
时,有时可能会发现 GC 时间增加,即使实际生成的垃圾量大幅减少也是如此。由于 StateMachine
的有效期处于中间阶段,因此可以升级到旧代,导致其用时更快,因此需要清理开销更高的主要 GC 或完整 GC。
初始预防措施是尽量减少使用 StateMachine
变量,但这并不总是可行的,例如,如果需要在多个状态中使用某个值。在可行的情况下,局部堆栈 step
变量是新生代变量,并且会高效地进行垃圾回收。
对于 StateMachine
变量,将内容分解为子任务并遵循在 StateMachine
之间传播值的推荐模式也很有帮助。请注意,遵循此模式时,只有子 StateMachine
会引用父 StateMachine
,反之亦然。这意味着,当子任务使用结果回调完成并更新父任务时,子任务会自然超出作用域并符合 GC 条件。
最后,在某些情况下,早期状态需要 StateMachine
变量,但后期状态不需要该变量。一旦确定不再需要大型对象的引用,将其设为 null 会非常有用。
命名状态
为方法命名时,通常可以根据该方法中发生的行为来命名方法。目前尚不清楚如何在 StateMachine
中执行此操作,因为没有堆栈。例如,假设方法 foo
调用子方法 bar
。在 StateMachine
中,这可以转换为状态序列 foo
,后跟 bar
。foo
不再包含行为 bar
。因此,状态的方法名称的范围往往较窄,可能会反映本地行为。
并发树形图
以下是结构化并发中图表的另一种视图,该视图更能直观地描述树结构。这些块构成了一棵小树。
-
这与 Skyframe 的惯例相反,Skyframe 的惯例是当值不可用时从头开始重启。 ↩
-
请注意,允许
step
抛出InterruptedException
,但示例省略了这个设置。Bazel 代码中有一些低级方法会抛出此异常,该异常会向上传播到运行StateMachine
的Driver
(稍后会介绍)。可以不将其声明为在不需要时抛出。↩ -
并发子任务的动机是
ConfiguredTargetFunction
,它会为每个依赖项执行独立的工作。每个依赖项都有自己的独立StateMachine
,而不是操纵复杂的数据结构来一次性处理所有依赖项,从而导致效率低下。 ↩ -
单个步骤中的多个
tasks.lookUp
调用会分批处理。通过并发子任务中发生的查找,可以创建其他批处理。 ↩ -
这样做类似于生成线程并加入该线程以实现顺序组合。 ↩