Kararlı Çalışanlar

Sorun bildirme Kaynağı görüntüleme Nightly · 7.4 . 7.3 · 7.2 · 7.1 · 7.0 · 6.5

Bu sayfada, kalıcı çalışanların nasıl kullanılacağı, avantajları, koşulları ve çalışanların korumalı alanı nasıl etkilediği ele alınmaktadır.

Kalıcı işleyici, Bazel sunucusu tarafından başlatılan ve gerçek araç (genellikle bir derleyici) etrafında sarmalayıcı olarak işlev gören veya aracı kendisi olan uzun süreli bir işlemdir. Kalıcı çalışanlardan yararlanmak için aracının bir dizi derleme yapmayı desteklemesi ve sarmalayıcının aracının API'si ile aşağıda açıklanan istek/yanıt biçimi arasında çeviri yapması gerekir. Aynı işçi, aynı derlemede --persistent_worker işaretiyle ve işaretsiz olarak çağrılabilir. İşçi, aracı uygun şekilde başlatmaktan ve araçla konuşmaktan, ayrıca çıkışta işçileri kapatmaktan sorumludur. Her çalışan örneğine <outputBase>/bazel-workers altında ayrı bir çalışma dizini atanır (ancak bu dizin için kök dizini ayarlanmaz).

Kalıcı çalışanlar kullanmak, başlangıç maliyetini düşüren, daha fazla JIT derlemesine olanak tanıyan ve örneğin işlem yürütmedeki soyut söz dizimi ağaçlarının önbelleğe alınmasını sağlayan bir yürütme stratejisidir. Bu strateji, uzun süreli bir sürece birden fazla istek göndererek bu iyileştirmeleri gerçekleştirir.

Kalıcı çalışanlar Java, Scala, Kotlin ve daha birçok dil için uygulanır.

NodeJS çalışma zamanı kullanan programlar, çalışan protokolünü uygulamak için @bazel/worker yardımcı kitaplığını kullanabilir.

Kalıcı çalışanları kullanma

Bazel 0.27 ve sonraki sürümler, derlemeleri çalıştırırken varsayılan olarak kalıcı çalışanları kullanır ancak uzaktan çalıştırma önceliklidir. Kalıcı çalışanları desteklemeyen işlemlerde, Bazel her işlem için bir araç örneği başlatır. Geçerli araç anımsatıcıları için worker stratejisini ayarlayarak derlemenizi kalıcı çalışanları kullanacak şekilde açıkça ayarlayabilirsiniz. En iyi uygulama olarak bu örnekte, worker stratejisine yedek olarak local belirtilmiştir:

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

Yerel strateji yerine çalışan stratejisi kullanmak, uygulamaya bağlı olarak derleme hızını önemli ölçüde artırabilir. Java için derlemeler 2-4 kat daha hızlı olabilir. Artımlı derlemede bu süre bazen daha da uzayabilir. Bazel derlemesi, işçiler kullanılarak yaklaşık 2,5 kat daha hızlıdır. Daha fazla bilgi için "Çalışan sayısını seçme" bölümüne bakın.

Yerel derleme ortamınızla eşleşen uzak bir derleme ortamınız da varsa uzaktan yürütme ve işleyici yürütme işlemlerini yarıştıran deneysel dinamik stratejiyi kullanabilirsiniz. Dinamik stratejiyi etkinleştirmek için --experimental_spawn_scheduler bayrağını iletin. Bu strateji, işçileri otomatik olarak etkinleştirir. Bu nedenle, worker stratejisini belirtmeniz gerekmez. Ancak yedek olarak local veya sandboxed'yi kullanmaya devam edebilirsiniz.

Çalışan sayısını seçme

Anımsatıcı başına varsayılan çalışan örneği sayısı 4'tür ancak worker_max_instances işaretiyle ayarlanabilir. Mevcut CPU'ları iyi kullanma ile aldığınız JIT derleme ve önbellek isabetlerinin miktarı arasında bir denge vardır. Daha fazla çalışan olduğunda, daha fazla hedef, JIT'siz kod çalıştırma ve soğuk önbellekleri kullanmayla ilgili başlangıç maliyetlerini karşılar. Derlemeniz gereken az sayıda hedef varsa tek bir çalışan, derleme hızı ile kaynak kullanımı arasında en iyi dengeyi sağlayabilir (örneğin, 8586 numaralı soruna bakın). worker_max_instances işareti, her mnemoni ve işaret grubu için maksimum işleyici örneği sayısını belirler (aşağıya bakın). Bu nedenle, karma bir sistemde varsayılan değeri kullanırsanız çok fazla bellek kullanabilirsiniz. Artımlı derlemelerde birden çok çalışan örneğinin avantajı daha da azdır.

Bu grafikte, 64 GB RAM'e sahip 6 çekirdekli hiper iş parçacıklı Intel Xeon 3,5 GHz Linux iş istasyonunda Bazel'in (hedef //src:bazel) sıfırdan derleme süreleri gösterilmektedir. Her çalışan yapılandırması için beş temiz derleme çalıştırılır ve son dört derlemenin ortalaması alınır.

Temiz derlemelerde performans iyileştirmelerini gösteren grafik

Şekil 1. Temiz derlemelerin performans iyileştirmelerini gösteren grafik.

Bu yapılandırmada, iki çalışan en hızlı derlemeyi sağlar. Bir çalışana kıyasla yalnızca %14 iyileşme görülür. Daha az bellek kullanmak istiyorsanız bir işleyici iyi bir seçenektir.

Artımlı derleme genellikle daha da fazla avantaj sağlar. Temiz derlemeler nispeten nadirdir ancak derlemeler arasında tek bir dosyanın değiştirilmesi, özellikle test odaklı geliştirmede yaygındır. Yukarıdaki örnekte, artımlı derleme süresini gölgeleyebilecek bazı Java dışı paketleme işlemleri de vardır.

AbstractContainerizingSandboxedSpawn.java dosyasında dahili bir dize sabitinin değiştirilmesinden sonra yalnızca Java kaynaklarını yeniden derlemek (//src/main/java/com/google/devtools/build/lib/bazel:BazelServer_deploy.jar), 3 kat hızlanma sağlar (bir ısıtma derlemesi atlanarak ortalama 20 artımlı derleme):

Artımlı derlemelerdeki performans iyileştirmelerinin grafiği

Şekil 2. Artımlı derlemelerin performans iyileştirmelerinin grafiği.

Bu hız, yapılan değişikliğe bağlıdır. Yukarıdaki durumda, yaygın olarak kullanılan bir sabit değiştiğinde 6 kat hızlanma ölçülür.

Kalıcı çalışanları değiştirme

Çalışanlara başlangıç işaretlerini belirtmek için --worker_extra_flag işaretini iletebilirsiniz. Örneğin, --worker_extra_flag=javac=--debug parametresini iletmek yalnızca Javac için hata ayıklamayı etkinleştirir. Bu işaretin kullanımı başına ve yalnızca bir anımsatıcı için yalnızca bir çalışan işareti ayarlanabilir. İşçiler her anımsatıcı için ayrı ayrı değil, aynı zamanda başlangıç bayraklarındaki varyasyonlar için de oluşturulur. Her bir kısaltma ve başlangıç işareti kombinasyonu bir WorkerKey olarak birleştirilir ve her WorkerKey için en fazla worker_max_instances çalışan oluşturulabilir. İşlem yapılandırmasının, kurulum işaretlerini nasıl belirtebileceği hakkında bilgi edinmek için sonraki bölüme bakın.

Normal öncelikli anımsatıcılara tercih edilerek çalıştırılması gereken bir anımsatıcı belirtmek için --high_priority_workers işaretini kullanabilirsiniz. Bu, her zaman kritik yolda olan işlemlere öncelik vermenize yardımcı olabilir. İstekleri yürüten iki veya daha fazla yüksek öncelikli çalışan varsa diğer tüm çalışanların çalışması engellenir. Bu işaret birden fazla kez kullanılabilir.

--worker_sandboxing işaretçisi iletildiği takdirde her çalışan isteği, tüm girişleri için ayrı bir korumalı alan dizini kullanır. Korumalı alan oluşturmak, özellikle macOS'te biraz daha zaman alır ancak daha doğru sonuçlar elde etmenizi sağlar.

--worker_quit_after_build işareti, temel olarak hata ayıklama ve profil oluşturma işlemleri için kullanışlıdır. Bu işaret, derleme tamamlandığında tüm çalışanları işi bırakmaya zorlar. Ayrıca, çalışanların ne yaptığıyla ilgili daha fazla sonuç almak için --worker_verbose parametresini de iletebilirsiniz. Bu işaret, WorkRequest alanındaki verbosity alanına yansıtılır. Böylece, işleyici uygulamalarının daha ayrıntılı olması sağlanır.

Çalışanlar günlüklerini <outputBase>/bazel-workers dizininde (ör. /tmp/_bazel_larsrc/191013354bebe14fdddae77f2679c3ef/bazel-workers/worker-1-Javac.log) depolar. Dosya adı, çalışan kimliğini ve anımsatıcıyı içerir. Her anımsatıcı için birden fazla WorkerKey olabilir. Bu nedenle, belirli bir anımsatıcı için worker_max_instances'ten fazla günlük dosyası görebilirsiniz.

Android derlemeleri için Android Derleme Performansı sayfasında ayrıntıları inceleyin.

Kalıcı çalışanları hayata geçirme

Çalışan oluşturma hakkında daha fazla bilgi için kalıcı çalışan oluşturma sayfasına bakın.

Bu örnekte, JSON kullanan bir işleyici için Starlark yapılandırması gösterilmektedir:

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" }
)

Bu tanım doğrultusunda, bu işlemin ilk kullanımı /bin/some_compiler -max_mem=4G --persistent_worker komut satırının yürütülmesiyle başlar. Foo.java derleme isteği şu şekilde görünür:

NOT: Protokol arabelleği spesifikasyonunda "alt tireli" (request_id) kullanılırken JSON protokolünde "büyük/küçük harfli" (requestId) kullanılır. Bu dokümanda, JSON örneklerinde büyük/küçük harfli, protokolden bağımsız olarak alandan bahsederken ise alt tireli kullanılır.

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

Çalışan, bunu stdin üzerinde yeni satırla sınırlandırılmış JSON biçiminde alır (requires-worker-protocol JSON olarak ayarlandığından). İşleyici daha sonra işlemi gerçekleştirir ve stdout'sinde Bazel'e JSON biçiminde bir WorkResponse gönderir. Ardından Bazel bu yanıtı ayrıştırır ve manuel olarak WorkResponse proto'ya dönüştürür. İlişkili çalışanla JSON yerine ikili kodlu protobuf kullanarak iletişim kurmak için requires-worker-protocol, proto olarak şu şekilde ayarlanır:

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

requires-worker-protocol'ü yürütme koşullarına eklemezseniz Bazel, varsayılan olarak işçi iletişiminde protobuf'i kullanır.

Bazel, WorkerKey değerini kısaltmadan ve paylaşılan işaretlerden türetmektedir. Bu nedenle, bu yapılandırma max_mem parametresinin değiştirilmesine izin veriyorsa kullanılan her değer için ayrı bir işleyici oluşturulur. Çok fazla varyasyon kullanılırsa bu durum aşırı bellek tüketimine yol açabilir.

Her çalışan şu anda bir seferde yalnızca bir isteği işleyebilir. Deneysel çoklu işleyici özelliği, temel araç çoklu iş parçacıklıysa ve sarmalayıcı bunu anlayacak şekilde ayarlandıysa birden fazla iş parçacığı kullanılmasına olanak tanır.

Bu GitHub deposunda, Java ve Python'da yazılan örnek çalışan sarmalayıcılarını görebilirsiniz. JavaScript veya TypeScript üzerinde çalışıyorsanız @bazel/worker paketi ve nodejs çalışan örneği faydalı olabilir.

İşçiler korumalı alanı nasıl etkiler?

Varsayılan olarak worker stratejisinin kullanılması, local stratejisine benzer şekilde işlemi bir korumalı alanda çalıştırmaz. --worker_sandboxing işaretini korumalı alan içindeki tüm çalışanları çalıştıracak şekilde ayarlayabilirsiniz. Böylece, aracın her yürütmesinin yalnızca olması gereken giriş dosyalarını gördüğünden emin olursunuz. Araç, istekler arasında dahili olarak (ör. önbelleğe alma yoluyla) bilgi sızdırmaya devam edebilir. dynamic stratejisini kullanmak için çalışanların korumalı alana yerleştirilmesi gerekir.

Derleyici önbelleklerinin işleyicilerle doğru şekilde kullanılmasına izin vermek için her giriş dosyasıyla birlikte bir özet gönderilir. Böylece derleyici veya sarmalayıcı, dosyayı okumak zorunda kalmadan girişin hâlâ geçerli olup olmadığını kontrol edebilir.

İstenmeyen önbelleğe almayı korumak için giriş özetleri kullanılırken bile, korumalı alana alınan çalışanlar yalnızca korumalı alana göre daha az katı korumalı alan sunar. Bunun nedeni, araç önceki isteklerden etkilenen diğer dahili durumları koruyabilmesidir.

Multiplex çalışanları, yalnızca çalışan uygulaması destekliyorsa korumalı alana alınabilir. Bu korumalı alan, --experimental_worker_multiplex_sandboxing işaretiyle ayrı olarak etkinleştirilmelidir. Daha fazla ayrıntı için tasarım dokümanındaki bilgileri inceleyin.

Daha fazla bilgi

Kalıcı çalışanlar hakkında daha fazla bilgi için aşağıdakilere bakın: