영구 작업자

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이 페이지에서는 영구 작업자를 사용하는 방법, 이점, 요구사항, 작업자가 샌드박스에 미치는 영향을 설명합니다.

영구 작업자는 Bazel 서버에 의해 시작된 장기 실행 프로세스로서 실제 도구 (일반적으로 컴파일러)에서 래퍼 역할을 하거나 도구 자체입니다. 영구 작업자의 이점을 얻으려면 도구는 일련의 컴파일 실행을 지원해야 하며 래퍼는 도구의 API와 아래에 설명된 요청/응답 형식 간에 변환해야 합니다. 동일한 작업자가 동일한 빌드에서 --persistent_worker 플래그를 사용하거나 사용하지 않고 호출될 수 있으며, 도구를 적절하게 시작하고 통신하며 종료 시 작업자를 종료해야 합니다. 각 작업자 인스턴스는 <outputBase>/bazel-workers 아래에 있는 별도의 작업 디렉터리에 할당됩니다(단, 이것으로 ch루팅되지는 않음).

영구 작업자 사용은 시작 오버헤드를 줄이고 더 많은 JIT 컴파일을 허용하며 작업 실행에서 추상 구문 트리 등의 캐싱을 사용 설정하는 실행 전략입니다. 이 전략은 장기 실행 프로세스에 여러 요청을 전송하여 이러한 개선을 달성합니다.

영구 작업자는 Java, Scala, Kotlin 등을 비롯한 여러 언어로 구현됩니다.

NodeJS 런타임을 사용하는 프로그램은 @bazel/worker 도우미 라이브러리를 사용하여 작업자 프로토콜을 구현할 수 있습니다.

영구 작업자 사용

Bazel 0.27 이상은 빌드를 실행할 때 기본적으로 영구 작업자를 사용하지만 원격 실행이 우선합니다. 영구 작업자를 지원하지 않는 작업의 경우 Bazel이 각 작업의 도구 인스턴스 시작으로 대체합니다. 적용 가능한 도구 니모닉에 worker 전략을 설정하여 영구 작업자를 사용하도록 빌드를 명시적으로 설정할 수 있습니다. 이 예에는 localworker 전략의 대체로 지정하는 것이 좋습니다.

bazel build //my:target --strategy=Javac=worker,local

로컬 전략 대신 작업자 전략을 사용하면 구현에 따라 컴파일 속도가 크게 향상될 수 있습니다. Java의 경우 빌드 속도가 2~4배 더 빠를 수 있으며 증분 컴파일의 경우 더 빠른 경우도 있습니다. Bazel 컴파일은 worker를 사용할 경우 약 2.5배 빠릅니다. 자세한 내용은 '작업자 수 선택' 섹션을 참조하세요.

로컬 빌드 환경과 일치하는 원격 빌드 환경도 있는 경우 원격 실행 및 작업자 실행을 경합하는 실험용 동적 전략을 사용할 수 있습니다. 동적 전략을 사용 설정하려면 --experimental_spawn_scheduler 플래그를 전달합니다. 이 전략은 자동으로 작업자를 사용 설정하므로 worker 전략을 지정할 필요가 없지만 local 또는 sandboxed를 대체로 사용할 수 있습니다.

작업자 수 선택

니모닉당 기본 작업자 인스턴스 수는 4이지만 worker_max_instances 플래그를 사용하여 조정할 수 있습니다. 가용 CPU를 잘 활용하는 것과 JIT 컴파일의 양과 발생하는 캐시 적중 사이에는 상쇄 효과가 있습니다. 작업자가 많을수록 JIT가 적용되지 않은 코드를 실행하고 콜드 캐시에 도달하는 데 따른 시작 비용이 더 많아집니다. 빌드할 대상 수가 적은 경우 단일 작업자가 컴파일 속도와 리소스 사용량 사이에서 최적의 균형을 제공할 수 있습니다 (예: 문제 #8586). worker_max_instances 플래그는 니모닉 및 플래그 세트당 최대 작업자 인스턴스 수를 설정하므로 (아래 참조) 혼합 시스템에서 기본값을 유지하면 상당히 많은 메모리를 사용하게 될 수 있습니다. 증분 빌드의 경우 여러 작업자 인스턴스의 이점은 훨씬 작습니다.

이 그래프는 64GB RAM을 사용하는 6코어 하이퍼 스레드 Intel Xeon 3.5GHz Linux 워크스테이션에서 Bazel (대상 //src:bazel)의 처음부터 컴파일 시간을 보여줍니다. 작업자 구성별로 5개의 클린 빌드가 실행되고 마지막 4개의 평균 빌드가 사용됩니다.

클린 빌드의 성능 개선 그래프

그림 1. 클린 빌드의 성능 향상 그래프

이 구성의 경우 두 작업자가 컴파일을 가장 빠르게 제공하지만, 작업자 한 명에 비해 개선은 14%에 불과합니다. 메모리를 더 적게 사용하려면 작업자 1개가 적합한 옵션입니다.

증분 컴파일은 일반적으로 더 많은 이점을 제공합니다. 클린 빌드는 비교적 드물지만, 컴파일 간에 단일 파일을 변경하는 것은 일반적이며, 테스트 기반 개발에서는 더욱 그렇습니다. 위의 예에는 증분 컴파일 시간을 덮어쓸 수 있는 Java가 아닌 패키징 작업도 있습니다.

AbstractContainerizingSandboxedSpawn.java에서 내부 문자열 상수를 변경한 후 자바 소스만(//src/main/java/com/google/devtools/build/lib/bazel:BazelServer_deploy.jar) 다시 컴파일하면 속도가 3배 증가합니다 (준비 빌드 1개가 삭제된 후 평균 20개의 증분 빌드).

증분 빌드의 성능 향상 그래프

그림 2. 증분 빌드의 성능 향상 그래프

변경 속도에 따라 속도가 달라집니다. 계수 6의 속도 증가는 일반적으로 사용되는 상수가 변경되는 위의 상황에서 측정됩니다.

영구 작업자 수정

--worker_extra_flag 플래그를 전달하여 니모닉으로 키가 지정된 작업자에 시작 플래그를 지정할 수 있습니다. 예를 들어 --worker_extra_flag=javac=--debug를 전달하면 Javac의 디버깅만 사용 설정됩니다. 이 플래그 사용당 하나의 작업자 플래그만 설정할 수 있으며 하나의 니모닉에 대해서만 설정할 수 있습니다. 작업자는 각 니모닉에 관해 개별적으로 생성되는 것이 아니라 시작 플래그의 변형에도 생성됩니다. 니모닉 플래그와 시작 플래그의 각 조합은 WorkerKey로 결합되며 WorkerKey마다 최대 worker_max_instances개의 작업자를 만들 수 있습니다. 작업 구성이 설정 플래그를 지정할 수 있는 방법은 다음 섹션을 참고하세요.

--high_priority_workers 플래그를 사용하여 일반 우선순위 니모닉보다 먼저 실행해야 하는 니모닉을 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 항상 중요한 경로에 있는 작업의 우선순위를 정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 요청을 실행하는 우선순위가 높은 작업자가 2개 이상 있으면 다른 모든 작업자가 실행되지 않습니다. 이 플래그는 여러 번 사용할 수 있습니다.

--worker_sandboxing 플래그를 전달하면 각 작업자 요청이 모든 입력에 별도의 샌드박스 디렉터리를 사용합니다. 특히 macOS에서 sandbox를 설정하는 데는 추가 시간이 걸리지만 더 나은 정확성을 보장합니다.

--worker_quit_after_build 플래그는 주로 디버깅과 프로파일링에 유용합니다. 이 플래그는 빌드가 완료되면 모든 작업자를 강제로 종료합니다. --worker_verbose를 전달하여 작업자의 작업에 관한 추가 출력을 가져올 수도 있습니다. 이 플래그는 WorkRequestverbosity 필드에 반영되므로 작업자 구현도 더 상세할 수 있습니다.

작업자는 <outputBase>/bazel-workers 디렉터리(예: /tmp/_bazel_larsrc/191013354bebe14fdddae77f2679c3ef/bazel-workers/worker-1-Javac.log)에 로그를 저장합니다. 파일 이름에는 작업자 ID와 니모닉이 포함됩니다. 니모닉당 WorkerKey가 두 개 이상 있을 수 있으므로 특정 니모닉에 대해 worker_max_instances개 이상의 로그 파일이 표시될 수 있습니다.

Android 빌드는 Android 빌드 성능 페이지에서 세부정보를 참고하세요.

영구 작업자 구현

작업자를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 영구 작업자 만들기 페이지를 참조하세요.

이 예에서는 JSON을 사용하는 작업자의 Starlark 구성을 보여줍니다.

args_file = ctx.actions.declare_file(ctx.label.name + "_args_file")
ctx.actions.write(
    output = args_file,
    content = "\n".join(["-g", "-source", "1.5"] + ctx.files.srcs),
)
ctx.actions.run(
    mnemonic = "SomeCompiler",
    executable = "bin/some_compiler_wrapper",
    inputs = inputs,
    outputs = outputs,
    arguments = [ "-max_mem=4G",  "@%s" % args_file.path],
    execution_requirements = {
        "supports-workers" : "1", "requires-worker-protocol" : "json" }
)

이 정의에서 이 작업을 처음 사용할 때는 명령줄 /bin/some_compiler -max_mem=4G --persistent_worker 실행부터 시작합니다. 그러면 Foo.java 컴파일 요청은 다음과 같이 표시됩니다.

참고: 프로토콜 버퍼 사양에서는 '스네이크 케이스' (request_id)를 사용하지만 JSON 프로토콜에서는 '카멜 표기법' (requestId)을 사용합니다. 이 문서에서는 JSON 예에서는 카멜 표기법을 사용하지만 프로토콜과 관계없이 필드를 설명할 때는 스네이크 표기법을 사용합니다.

{
  "arguments": [ "-g", "-source", "1.5", "Foo.java" ]
  "inputs": [
    { "path": "symlinkfarm/input1", "digest": "d49a..." },
    { "path": "symlinkfarm/input2", "digest": "093d..." },
  ],
}

작업자는 stdin에서 줄바꿈으로 구분된 JSON 형식으로 이를 수신합니다 (requires-worker-protocol가 JSON으로 설정되었기 때문). 그런 다음 작업자가 작업을 수행하고 JSON 형식의 WorkResponse를 stdout에 있는 Bazel로 전송합니다. 그런 다음 Bazel은 이 응답을 파싱하여 수동으로 WorkResponse proto로 변환합니다. JSON 대신 바이너리로 인코딩된 protobuf를 사용하여 연결된 작업자와 통신하려면 requires-worker-protocol을 다음과 같이 proto로 설정하세요.

  execution_requirements = {
    "supports-workers" : "1" ,
    "requires-worker-protocol" : "proto"
  }

실행 요구사항에 requires-worker-protocol를 포함하지 않으면 Bazel이 protobuf를 사용하도록 작업자 통신을 기본값으로 설정합니다.

Bazel은 니모닉 및 공유 플래그에서 WorkerKey를 파생하므로 이 구성에서 max_mem 매개변수 변경이 허용되면 사용된 각 값에 대해 별도의 작업자가 생성됩니다. 너무 많은 변형을 사용하면 메모리가 과도하게 소모될 수 있습니다.

각 작업자는 현재 한 번에 하나의 요청만 처리할 수 있습니다. 실험용 멀티플렉스 작업자 기능을 사용하면 기본 도구가 멀티스레드이고 래퍼가 이를 이해하도록 설정된 경우 여러 스레드를 사용할 수 있습니다.

이 GitHub 저장소에서 Python과 자바로 작성된 작업자 래퍼 예를 확인할 수 있습니다. 자바스크립트 또는 TypeScript로 작업하는 경우 @bazel/worker 패키지nodejs 작업자 예시가 유용할 수 있습니다.

작업자는 샌드박스에 어떤 영향을 미치나요?

기본적으로 worker 전략을 사용하면 local 전략과 유사하게 sandbox에서 작업이 실행되지 않습니다. 샌드박스 내에서 모든 작업자를 실행하도록 --worker_sandboxing 플래그를 설정하여 도구를 실행할 때마다 반드시 입력 파일만 보도록 할 수 있습니다. 이 도구는 여전히 요청 간에 정보를 내부적으로 유출할 수 있습니다(예: 캐시를 통해). dynamic 전략을 사용하려면 작업자가 샌드박스 처리되어야 합니다.

작업자와 함께 컴파일러 캐시를 올바르게 사용할 수 있도록 각 입력 파일과 함께 다이제스트가 전달됩니다. 따라서 컴파일러 또는 래퍼는 파일을 읽지 않고도 입력이 여전히 유효한지 확인할 수 있습니다.

입력 다이제스트를 사용하여 원치 않는 캐싱을 방지하더라도 샌드박스 작업자는 순수 샌드박스보다 덜 엄격한 샌드박스를 제공합니다. 도구가 이전 요청의 영향을 받은 다른 내부 상태를 유지할 수 있기 때문입니다.

멀티플렉스 작업자는 작업자 구현에서 지원하는 경우에만 샌드박스 처리할 수 있으며 이 샌드박스는 --experimental_worker_multiplex_sandboxing 플래그를 사용하여 별도로 사용 설정해야 합니다. 자세한 내용은 디자인 문서를 참고하세요.

추가 자료

영구 작업자에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.