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永続ワーカー

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このページでは、永続ワーカーの使用方法、メリット、要件、ワーカーがサンドボックス化に与える影響について説明します。

永続ワーカーは、Bazel サーバーが開始する長時間実行プロセスです。実際のツール（通常はコンパイラ）のラッパーとして機能するか、ツール自体です。永続ワーカーのメリットを享受するには、ツールが連続したコンパイルをサポートしている必要があります。また、ラッパーは、ツールの API と後述のリクエスト / レスポンス形式を変換する必要があります。同じワーカーは、同じビルド内で --persistent_worker フラグの有無にかかわらず呼び出される可能性があり、ツールを適切に起動して通信し、終了時にワーカーをシャットダウンします。各ワーカーインスタンスには、<outputBase>/bazel-workers の下にある個別の作業ディレクトリが割り当てられます（ただし、chroot 権限はされません）。

永続ワーカーの使用は実行戦略の一つです。これにより、起動オーバーヘッドが削減され、JIT コンパイルが増加し、アクション実行時の抽象構文ツリーなどのキャッシュ保存が可能になります。この戦略では、複数のリクエストを長時間実行プロセスに送信することで、これらの改善を実現しています。

永続ワーカーは、Java、Scala、Kotlin など、複数の言語で実装されています。

NodeJS ランタイムを使用するプログラムは、@bazel/worker ヘルパーライブラリを使用してワーカープロトコルを実装できます。

永続ワーカーを使用する

Bazel 0.27 以降では、ビルドの実行時にデフォルトで永続ワーカーが使用されますが、リモート実行が優先されます。永続ワーカーをサポートしていないアクションの場合、Bazel はアクションごとにツールインスタンスを開始します。永続ワーカーを使用するようにビルドを明示的に設定するには、該当するツールの worker 戦略を設定します。ベストプラクティスとして、次の例では worker 戦略のフォールバックとして local を指定しています。

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

ローカル戦略ではなくワーカー戦略を使用すると、実装によってはコンパイル速度が大幅に向上します。Java の場合、ビルドは 2～4 倍高速化されます。増分コンパイルではさらに高速化されることもあります。Bazel のコンパイルは、ワーカーを使用すると約 2.5 倍速くなります。詳細については、ワーカー数の選択をご覧ください。

ローカルビルド環境と一致するリモートビルド環境もある場合は、リモート実行とワーカー実行を競合させる試験運用版の動的戦略を使用できます。動的戦略を有効にするには、--experimental_spawn_scheduler フラグを渡します。この戦略ではワーカーが自動的に有効になるため、worker 戦略を指定する必要はありませんが、フォールバックとして local または sandboxed を使用できます。

ワーカー数の選択

メモニカあたりのデフォルトのワーカーインスタンス数は 4 ですが、worker_max_instances フラグで調整できます。使用可能な CPU の有効活用と、JIT コンパイルとキャッシュヒットの量はトレードオフの関係にあります。ワーカーが増えると、JIT されていないコードの実行やコールドキャッシュのヒットが発生するため、ターゲットも多くなります。ビルドするターゲットの数が少ない場合、1 つのワーカーでコンパイル速度とリソース使用量のトレードオフが最適になる可能性があります（たとえば、問題 #8586 を参照）。worker_max_instances フラグは、メモニカとフラグセットあたりのワーカーインスタンスの最大数を設定します（後述）。混在システムでは、デフォルト値のままにすると、かなりのメモリを使用する可能性があります。増分ビルドの場合、複数のワーカーインスタンスのメリットはさらに小さくなります。

このグラフは、64 GB の RAM を搭載した 6 コアハイパースレッドの Intel Xeon 3.5 GHz Linux ワークステーションでの Bazel（ターゲット //src:bazel）のゼロからのコンパイル時間を示しています。ワーカー構成ごとに 5 件のクリーンビルドが実行され、最後の 4 件の平均が使用されます。

クリーンビルドのパフォーマンス向上のグラフ

図 1. クリーンビルドのパフォーマンス向上のグラフ。

この構成では、2 つのワーカーのほうがコンパイルが最も速くなりますが、1 つのワーカーの場合と比べて改善はわずか 14% です。メモリ使用量を抑えたい場合は、1 つのワーカーが適しています。

一般的に、増分コンパイルの方が大きなメリットがあります。クリーンビルドは比較的まれですが、特にテスト駆動開発では、コンパイルの合間に単一のファイルを変更することが一般的です。上記の例には、Java 以外のパッケージ化アクションもあります。これにより、増分コンパイル時間が無視される可能性があります。

AbstractContainerizingSandboxedSpawn.java で内部文字列定数を変更した後に Java ソースのみ（//src/main/java/com/google/devtools/build/lib/bazel:BazelServer_deploy.jar）を再コンパイルすると、3 倍の速度向上（平均 20 回の増分ビルド、1 回のウォームアップビルドを破棄）が得られます。

増分ビルドのパフォーマンス向上のグラフ

図 2. 増分ビルドのパフォーマンス向上のグラフ。

速度の向上は、変更内容によって異なります。上記の状況で、よく使用される定数が変更されると、6 倍の高速化が測定されます。

永続ワーカーの変更

--worker_extra_flag フラグを渡して、ワーカーに起動フラグを指定できます。このフラグは、メモニカでキーが設定されます。たとえば、--worker_extra_flag=javac=--debug を渡すと、Javac のデバッグのみが有効になります。このフラグの使用ごとに設定できるワーカーフラグは 1 つだけです。また、1 つのメモニクスにのみ設定できます。ワーカーは、ニモニックごとに個別に作成されるだけでなく、起動フラグの変化に応じても作成されます。ニーモニックフラグと起動フラグの各組み合わせが WorkerKey に結合され、WorkerKey ごとに最大 worker_max_instances 個のワーカーを作成できます。アクションの構成で設定フラグを指定する方法については、次のセクションをご覧ください。

--high_priority_workers フラグを使用して、通常の優先度のメモニカよりも優先して実行するメモニカを指定できます。これにより、常にクリティカルパスに存在するアクションを優先できます。優先度の高いワーカーがリクエストを実行している場合、他のすべてのワーカーは実行されません。このフラグは複数回使用できます。

--worker_sandboxing フラグを渡すと、各ワーカーリクエストはすべての入力に個別のサンドボックスディレクトリを使用します。サンドボックスのセットアップは、特に macOS の場合に時間がかかりますが、正確性の保証が向上します。

--worker_quit_after_build フラグは主にデバッグとプロファイリングに役立ちます。このフラグは、ビルドが完了すると、すべてのワーカーを強制的に終了します。--worker_verbose を渡して、ワーカーの処理内容に関する詳細な出力を取得することもできます。このフラグは WorkRequest の verbosity フィールドに反映され、ワーカの実装も詳細にできます。

ワーカーはログを <outputBase>/bazel-workers ディレクトリ（/tmp/_bazel_larsrc/191013354bebe14fdddae77f2679c3ef/bazel-workers/worker-1-Javac.log など）に保存します。ファイル名には、ワーカー ID とメモニクスが含まれます。1 つのニーモニックに複数の WorkerKey が存在する可能性があるため、1 つのニーモニックに複数の worker_max_instances ログファイルが表示されることがあります。

Android ビルドについては、Android ビルドのパフォーマンスページで詳細をご覧ください。

永続ワーカーの実装

ワーカーの作成方法の詳細については、永続ワーカーを作成するをご覧ください。

次の例は、JSON を使用するワーカーの Starlark 構成を示しています。

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" }
)

この定義では、このアクションの最初の使用は、コマンドライン /bin/some_compiler -max_mem=4G --persistent_worker の実行から始まります。Foo.java をコンパイルするリクエストは次のようになります。

注: プロトコルバッファの仕様では「スネークケース」（request_id）を使用しますが、JSON プロトコルでは「キャメルケース」（requestId）を使用します。このドキュメントでは、JSON の例でキャメルケースを使用しますが、プロトコルに関係なくフィールドについて説明する場合はスネークケースを使用します。

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

ワーカーは、stdin で改行区切りの JSON 形式でこれを受け取ります（requires-worker-protocol が JSON に設定されているため）。ワーカーはアクションを実行し、JSON 形式の WorkResponse を stdout で Bazel に送信します。Bazel は、このレスポンスを解析し、手動で WorkResponse proto に変換します。JSON ではなくバイナリでエンコードされた protobuf を使用して関連するワーカーと通信するには、次のように requires-worker-protocol を proto に設定します。

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

実行要件に requires-worker-protocol を含めない場合、Bazel はデフォルトでワーカー通信に protobuf を使用します。

Bazel は、メモニカと共有フラグから WorkerKey を導出します。この構成で max_mem パラメータを変更できる場合、使用される値ごとに個別のワーカーが生成されます。バリエーションを使いすぎると、メモリ消費量が増加する可能性があります。

現在、各ワーカーが一度に処理できるリクエストは 1 つのみです。試験運用版のマルチプレックスワーカー機能を使用すると、基盤となるツールがマルチスレッドであり、ラッパーがこれを認識するように設定されている場合に、複数のスレッドを使用できます。

この GitHub リポジトリでは、Java と Python で記述されたワーカーラッパーの例を確認できます。JavaScript または TypeScript を使用している場合は、@bazel/worker パッケージと nodejs ワーカーの例が役に立ちます。

ワーカーがサンドボックス化に与える影響

worker 戦略を使用する場合、デフォルトでは local 戦略と同様に、アクションはサンドボックスで実行されません。--worker_sandboxing フラグを設定して、すべてのワーカーをサンドボックス内で実行し、ツールの各実行で、本来存在するはずの入力ファイルのみを参照するようにすることができます。それでも、キャッシュなどを通じて、リクエスト間で情報が内部的に漏洩する可能性があります。dynamic 戦略を使用するには、ワーカーをサンドボックス化する必要があります。

ワーカーでコンパイラキャッシュを正しく使用できるように、各入力ファイルとともにダイジェストが渡されます。したがって、コンパイラまたはラッパーは、ファイルを読み取ることなく入力がまだ有効かどうかを確認できます。

入力ダイジェストを使用して不要なキャッシュを防ぐ場合でも、サンドボックス化されたワーカーは、ツールが以前のリクエストの影響を受けた他の内部状態を保持する可能性があるため、純粋なサンドボックスよりも厳格なサンドボックス化を提供しません。

マルチプレックスワーカーをサンドボックス化できるのは、ワーカーの実装がサンドボックス化をサポートしている場合のみです。このサンドボックス化は、--experimental_worker_multiplex_sandboxing フラグで個別に有効にする必要があります。詳しくは、設計ドキュメントをご覧ください）。