Pekerja Persisten

Laporkan masalah Lihat sumber Nightly · 8.0 . 7,4 . 7.3 · 7.2 · 7.1 · 7.0 · 6.5

Halaman ini membahas cara menggunakan pekerja persisten, manfaat, persyaratan, dan cara pekerja memengaruhi sandboxing.

Pekerja persisten adalah proses yang berjalan lama yang dimulai oleh server Bazel, yang berfungsi sebagai wrapper di sekitar alat yang sebenarnya (biasanya compiler), atau alat itu sendiri. Agar dapat memanfaatkan pekerja persisten, alat harus mendukung urutan kompilasi, dan wrapper harus menerjemahkan antara API alat dan format permintaan/respons yang dijelaskan di bawah. Pekerja yang sama dapat dipanggil dengan dan tanpa tanda --persistent_worker dalam build yang sama, dan bertanggung jawab untuk memulai dan berkomunikasi dengan alat dengan tepat, serta menonaktifkan pekerja saat keluar. Setiap instance pekerja ditetapkan (tetapi tidak di-chroot ke) direktori kerja terpisah di <outputBase>/bazel-workers.

Menggunakan pekerja persisten adalah strategi eksekusi yang mengurangi overhead pengaktifan, memungkinkan lebih banyak kompilasi JIT, dan memungkinkan penyimpanan dalam cache, misalnya hierarki sintaksis abstrak dalam eksekusi tindakan. Strategi ini mencapai peningkatan ini dengan mengirimkan beberapa permintaan ke proses yang berjalan lama.

Pekerja persisten diterapkan untuk beberapa bahasa, termasuk Java, Scala, Kotlin, dan lainnya.

Program yang menggunakan runtime NodeJS dapat menggunakan library helper @bazel/worker untuk menerapkan protokol pekerja.

Menggunakan pekerja persisten

Bazel 0.27 dan yang lebih tinggi menggunakan pekerja persisten secara default saat menjalankan build, meskipun eksekusi jarak jauh lebih diutamakan. Untuk tindakan yang tidak mendukung pekerja persisten, Bazel akan kembali memulai instance alat untuk setiap tindakan. Anda dapat menetapkan build secara eksplisit untuk menggunakan pekerja persisten dengan menetapkan strategi worker untuk mnemonic alat yang berlaku. Sebagai praktik terbaik, contoh ini menyertakan penentuan local sebagai fallback ke strategi worker:

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

Menggunakan strategi pekerja, bukan strategi lokal, dapat meningkatkan kecepatan kompilasi secara signifikan, bergantung pada penerapan. Untuk Java, build dapat 2–4 kali lebih cepat, terkadang lebih untuk kompilasi inkremental. Kompilasi Bazel sekitar 2,5 kali lebih cepat dengan pekerja. Untuk mengetahui detail selengkapnya, lihat bagian "Memilih jumlah pekerja".

Jika Anda juga memiliki lingkungan build jarak jauh yang cocok dengan lingkungan build lokal, Anda dapat menggunakan strategi dinamis eksperimental, yang menjalankan eksekusi jarak jauh dan eksekusi pekerja secara bersamaan. Untuk mengaktifkan strategi dinamis, teruskan flag --experimental_spawn_scheduler. Strategi ini otomatis mengaktifkan pekerja, sehingga Anda tidak perlu menentukan strategi worker, tetapi Anda tetap dapat menggunakan local atau sandboxed sebagai penggantian.

Memilih jumlah pekerja

Jumlah default instance pekerja per mnemonic adalah 4, tetapi dapat disesuaikan dengan tanda worker_max_instances. Ada kompromi antara penggunaan CPU yang tersedia dengan jumlah kompilasi JIT dan hit cache yang Anda dapatkan. Dengan lebih banyak pekerja, lebih banyak target akan membayar biaya startup untuk menjalankan kode non-JIT dan mengakses cache dingin. Jika Anda memiliki sedikit target untuk di-build, satu pekerja dapat memberikan kompromi terbaik antara kecepatan kompilasi dan penggunaan resource (misalnya, lihat masalah #8586. Flag worker_max_instances menetapkan jumlah maksimum instance pekerja per mnemonik dan kumpulan flag (lihat di bawah), sehingga dalam sistem campuran, Anda mungkin akan menggunakan cukup banyak memori jika mempertahankan nilai default. Untuk build inkremental, manfaat dari beberapa instance pekerja bahkan lebih kecil.

Grafik ini menunjukkan waktu kompilasi dari awal untuk Bazel (target //src:bazel) di workstation Linux Intel Xeon 3,5 GHz dengan 6 core hyper-threaded dan RAM 64 GB. Untuk setiap konfigurasi pekerja, lima build bersih dijalankan dan rata-rata dari empat build terakhir diambil.

Grafik peningkatan performa build bersih

Gambar 1. Grafik peningkatan performa build bersih.

Untuk konfigurasi ini, dua pekerja memberikan kompilasi tercepat, meskipun hanya dengan peningkatan 14% dibandingkan dengan satu pekerja. Satu pekerja adalah opsi yang baik jika Anda ingin menggunakan lebih sedikit memori.

Kompilasi inkremental biasanya memberikan manfaat yang lebih besar. Build bersih relatif jarang, tetapi mengubah satu file di antara kompilasi adalah hal yang umum, terutama dalam pengembangan berbasis pengujian. Contoh di atas juga memiliki beberapa tindakan paket non-Java yang dapat mengaburkan waktu kompilasi inkremental.

Mengompilasi ulang sumber Java saja (//src/main/java/com/google/devtools/build/lib/bazel:BazelServer_deploy.jar) setelah mengubah konstanta string internal di AbstractContainerizingSandboxedSpawn.java akan mempercepat 3x lipat (rata-rata 20 build inkremental dengan satu build pemanasan yang dihapus):

Grafik peningkatan performa build inkremental

Gambar 2. Grafik peningkatan performa build inkremental.

Peningkatan kecepatan bergantung pada perubahan yang dilakukan. Percepatan faktor 6 diukur dalam situasi di atas saat konstanta yang biasa digunakan diubah.

Mengubah pekerja persisten

Anda dapat meneruskan flag --worker_extra_flag untuk menentukan flag startup ke pekerja, yang diberi kunci oleh mnemoni. Misalnya, meneruskan --worker_extra_flag=javac=--debug akan mengaktifkan proses debug hanya untuk Javac. Hanya satu flag pekerja yang dapat ditetapkan per penggunaan flag ini, dan hanya untuk satu mnemoni. Pekerja tidak hanya dibuat secara terpisah untuk setiap mnemoni, tetapi juga untuk variasi dalam flag startup-nya. Setiap kombinasi flag mnemonic dan start-up digabungkan menjadi WorkerKey, dan untuk setiap WorkerKey, hingga worker_max_instances pekerja dapat dibuat. Lihat bagian berikutnya untuk mengetahui cara konfigurasi tindakan juga dapat menentukan flag penyiapan.

Anda dapat menggunakan flag --high_priority_workers untuk menentukan mnemoni yang harus dijalankan sebagai preferensi daripada mnemoni prioritas normal. Hal ini dapat membantu memprioritaskan tindakan yang selalu berada di jalur kritis. Jika ada dua pekerja prioritas tinggi atau lebih yang menjalankan permintaan, semua pekerja lainnya akan dicegah agar tidak berjalan. Flag ini dapat digunakan beberapa kali.

Meneruskan flag --worker_sandboxing membuat setiap permintaan pekerja menggunakan direktori sandbox terpisah untuk semua inputnya. Menyiapkan sandbox memerlukan waktu tambahan, terutama di macOS, tetapi memberikan jaminan ketepatan yang lebih baik.

Flag --worker_quit_after_build terutama berguna untuk proses debug dan pembuatan profil. Flag ini memaksa semua pekerja untuk berhenti setelah build selesai. Anda juga dapat meneruskan --worker_verbose untuk mendapatkan lebih banyak output tentang apa yang dilakukan pekerja. Flag ini tercermin dalam kolom verbosity di WorkRequest, sehingga implementasi pekerja juga lebih panjang.

Pekerja menyimpan log mereka di direktori <outputBase>/bazel-workers, misalnya /tmp/_bazel_larsrc/191013354bebe14fdddae77f2679c3ef/bazel-workers/worker-1-Javac.log. Nama file menyertakan ID pekerja dan mnemoni. Karena dapat ada lebih dari satu WorkerKey per mnemoni, Anda mungkin melihat lebih dari worker_max_instances file log untuk mnemoni tertentu.

Untuk build Android, lihat detailnya di halaman Performa Build Android.

Menerapkan pekerja persisten

Lihat halaman membuat pekerja persisten untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara membuat pekerja.

Contoh ini menunjukkan konfigurasi Starlark untuk pekerja yang menggunakan JSON:

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" }
)

Dengan definisi ini, penggunaan pertama tindakan ini akan dimulai dengan menjalankan baris perintah /bin/some_compiler -max_mem=4G --persistent_worker. Permintaan untuk mengompilasi Foo.java akan terlihat seperti:

CATATAN: Meskipun spesifikasi buffering protokol menggunakan "snake case" (request_id), protokol JSON menggunakan "camel case" (requestId). Dalam dokumen ini, kita akan menggunakan camel case dalam contoh JSON, tetapi snake case saat membahas kolom terlepas dari protokolnya.

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

Pekerja menerimanya di stdin dalam format JSON yang dipisahkan baris baru (karena requires-worker-protocol disetel ke JSON). Pekerja kemudian melakukan tindakan, dan mengirim WorkResponse berformat JSON ke Bazel di stdout-nya. Bazel kemudian menguraikan respons ini dan mengonversinya secara manual menjadi proto WorkResponse. Untuk berkomunikasi dengan pekerja terkait menggunakan protobuf yang dienkode biner, bukan JSON, requires-worker-protocol akan disetel ke proto, seperti ini:

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

Jika Anda tidak menyertakan requires-worker-protocol dalam persyaratan eksekusi, Bazel akan menetapkan komunikasi pekerja secara default untuk menggunakan protobuf.

Bazel memperoleh WorkerKey dari mnemoni dan flag bersama, sehingga jika konfigurasi ini memungkinkan perubahan parameter max_mem, pekerja terpisah akan dibuat untuk setiap nilai yang digunakan. Hal ini dapat menyebabkan konsumsi memori yang berlebihan jika terlalu banyak variasi yang digunakan.

Setiap pekerja saat ini hanya dapat memproses satu permintaan dalam satu waktu. Fitur multiplex worker eksperimental memungkinkan penggunaan beberapa thread, jika alat yang mendasarinya bersifat multithreaded dan wrapper disiapkan untuk memahami hal ini.

Di repo GitHub ini, Anda dapat melihat contoh wrapper pekerja yang ditulis dalam Java dan Python. Jika Anda bekerja di JavaScript atau TypeScript, paket@bazel/worker dan contoh pekerja nodejs mungkin akan membantu.

Bagaimana pengaruh pekerja terhadap sandboxing?

Menggunakan strategi worker secara default tidak menjalankan tindakan di sandbox, mirip dengan strategi local. Anda dapat menetapkan tanda --worker_sandboxing untuk menjalankan semua pekerja di dalam sandbox, sehingga memastikan setiap eksekusi alat hanya melihat file input yang seharusnya dimiliki. Alat ini mungkin masih membocorkan informasi di antara permintaan secara internal, misalnya melalui cache. Menggunakan strategi dynamic memerlukan pekerja untuk di-sandbox.

Untuk memungkinkan penggunaan cache compiler yang benar dengan pekerja, ringkasan akan diteruskan dengan setiap file input. Dengan demikian, compiler atau wrapper dapat memeriksa apakah input masih valid tanpa harus membaca file.

Meskipun menggunakan ringkasan input untuk mencegah penyimpanan dalam cache yang tidak diinginkan, pekerja dengan sandbox menawarkan sandboxing yang kurang ketat daripada sandbox murni, karena alat ini dapat menyimpan status internal lainnya yang telah terpengaruh oleh permintaan sebelumnya.

Pekerja multipleks hanya dapat di-sandbox jika penerapan pekerja mendukungnya, dan sandboxing ini harus diaktifkan secara terpisah dengan flag --experimental_worker_multiplex_sandboxing. Lihat detail selengkapnya di dokumen desain).

Bacaan lebih lanjut

Untuk informasi selengkapnya tentang pekerja persisten, lihat: