동적 실행은 Bazel의 기능으로, 동일한 작업의 로컬 및 원격 실행이 병렬로 시작되고 완료된 첫 번째 브랜치의 출력을 사용하여 다른 브랜치를 취소합니다. 원격 빌드 시스템의 실행 성능 또는 대규모 공유 캐시를 로컬 실행의 짧은 지연 시간과 결합하여 클린 빌드와 증분 빌드 모두에 최적의 환경을 제공합니다.
이 페이지에서는 동적 실행을 사용 설정하고, 조정하고, 디버그하는 방법을 설명합니다. 로컬 실행과 원격 실행을 모두 설정했고 성능 향상을 위해 Bazel 설정을 조정하려는 경우 이 페이지를 참고하세요. 원격 실행이 아직 설정되어 있지 않은 경우 먼저 Bazel 원격 실행 개요로 이동하세요.
동적 실행을 사용 설정하시겠어요?
동적 실행 모듈은 Bazel의 일부이지만 동적 실행을 사용하려면 동일한 Bazel 설정에서 로컬과 원격으로 모두 컴파일할 수 있어야 합니다.
동적 실행 모듈을 사용 설정하려면 --internal_spawn_scheduler 플래그를 Bazel에 전달합니다. 이렇게 하면 dynamic라는 새로운 실행 전략이 추가됩니다. 이제 이를 --strategy=Javac=dynamic와 같이 동적으로 실행하려는 니모닉의 전략으로 사용할 수 있습니다. 동적 실행을 사용 설정할 니모닉을 선택하는 방법은 다음 섹션을 참고하세요.
동적 전략을 사용하는 모든 니모닉의 경우 원격 실행 전략은 --dynamic_remote_strategy 플래그에서 가져오고 로컬 전략은 --dynamic_local_strategy 플래그에서 가져옵니다. --dynamic_local_strategy=worker,sandboxed를 전달하면 동적 실행의 로컬 브랜치가 작업자 또는 샌드박스 실행을 순서대로 시도하도록 기본값이 설정됩니다. --dynamic_local_strategy=Javac=worker를 전달하면 Javac 니모닉의 기본값만 재정의됩니다. 원격 버전도 동일한 방식으로 작동합니다. 두 플래그 모두 여러 번 지정할 수 있습니다. 작업을 로컬에서 실행할 수 없는 경우 평소와 같이 원격으로 실행되며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
원격 시스템에 캐시가 있는 경우 --dynamic_local_execution_delay 플래그는 원격 시스템에서 캐시 적중을 나타낸 후 로컬 실행에 밀리초 단위의 지연 시간을 추가합니다. 이렇게 하면 캐시 적중이 더 많을 가능성이 있을 때 로컬 실행이 방지됩니다. 기본값은 1000ms이지만 캐시 적중이 보통 걸리는 시간보다 약간 길게 조정해야 합니다. 실제 시간은 원격 시스템과 왕복에 걸리는 시간에 따라 다릅니다. 일반적으로 값은 왕복 지연 시간을 추가할 만큼 멀리 떨어져 있는 사용자가 없는 한 지정된 원격 시스템의 모든 사용자에게 동일합니다. Bazel 프로파일링 기능을 사용하여 일반적인 캐시 적중이 얼마나 걸리는지 확인할 수 있습니다.
동적 실행은 로컬 샌드박스 전략과 영구 작업자와 함께 사용할 수 있습니다. 영구 작업자는 동적 실행과 함께 사용될 때 샌드박싱으로 자동 실행되며 멀티플렉스 작업자를 사용할 수 없습니다. Darwin 및 Windows 시스템에서는 샌드박스 전략이 느릴 수 있습니다. --reuse_sandbox_directories를 전달하여 이러한 시스템에서 샌드박스를 만드는 오버헤드를 줄일 수 있습니다.
동적 실행은 standalone 전략으로도 실행할 수 있지만 standalone 전략은 실행을 시작할 때 출력 잠금을 가져와야 하므로 원격 전략이 먼저 완료되는 것을 효과적으로 차단합니다. --experimental_local_lockfree_output 플래그를 사용하면 로컬 실행이 출력에 직접 쓸 수 있지만 원격 실행이 먼저 완료되면 중단되도록 허용하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.
동적 실행의 한 브랜치가 먼저 완료되었지만 실패하면 전체 작업이 실패합니다. 이는 로컬 실행과 원격 실행 간의 차이가 눈에 띄지 않도록 하기 위한 의도적인 선택입니다.
동적 실행 및 잠금 작동 방식에 관한 자세한 내용은 Julio Merino의 훌륭한 블로그 게시물을 참고하세요.
동적 실행은 언제 사용해야 하나요?
동적 실행에는 원격 실행 시스템이 필요합니다. 캐시 누락은 실패한 작업으로 간주되므로 현재는 캐시 전용 원격 시스템을 사용할 수 없습니다.
일부 유형의 작업은 원격 실행에 적합하지 않습니다. 가장 적합한 후보는 영구 작업자를 사용하는 등 로컬에서 본질적으로 더 빠른 후보이거나 원격 실행 오버헤드가 실행 시간을 지배할 만큼 충분히 빠르게 실행되는 후보입니다. 각 로컬 실행 작업은 일정량의 CPU 및 메모리 리소스를 잠그므로 이러한 카테고리에 속하지 않는 작업을 실행하면 속하는 작업의 실행이 지연될 뿐입니다.
5.0.0-pre.20210708.4 출시부터 성능 프로파일링에는 동적 실행 경주에서 패배한 후 작업 요청을 완료하는 데 걸린 시간을 비롯한 작업자 실행에 관한 데이터가 포함됩니다. 동적 실행 작업자 스레드가 리소스를 획득하는 데 상당한 시간을 소비하거나 async-worker-finish에 많은 시간을 소비하는 경우 작업자 스레드를 지연시키는 느린 로컬 작업이 있을 수 있습니다.
위 프로필에서는 8개의 Javac 작업자를 사용하며, 많은 Javac 작업자가 경주에서 패배하고 async-worker-finish 스레드에서 작업을 완료하는 것을 볼 수 있습니다. 이는 작업자를 지연시킬 만큼 충분한 리소스를 사용하는 작업자가 아닌 니모닉으로 인해 발생했습니다.
동적 실행으로 Javac만 실행하면 작업을 시작한 작업자의 절반 정도만 작업 시작 후 경쟁에서 패배합니다.
이전에 권장된 --experimental_spawn_scheduler 플래그가 지원 중단되었습니다.
동적 실행을 사용 설정하고 dynamic을 모든 니모닉의 기본 전략으로 설정하므로 이러한 종류의 문제가 자주 발생합니다.
성능
동적 실행 접근 방식은 전반적인 성능을 개선하기 위해 추가 리소스를 사용할 가치가 있는 로컬 및 원격 리소스가 충분하다고 가정합니다. 하지만 리소스 사용량이 너무 많으면 Bazel 자체나 실행되는 머신이 느려지거나 원격 시스템에 예기치 않은 압력이 가해질 수 있습니다. 동적 실행의 동작을 변경하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
--dynamic_local_execution_delay는 원격 브랜치가 시작된 후 밀리초 단위로 로컬 브랜치의 시작을 지연하지만, 현재 빌드 중에 원격 캐시 적중이 있는 경우에만 지연합니다. 이렇게 하면 원격 캐싱의 이점을 누리는 빌드가 대부분의 출력을 캐시에서 찾을 수 있는 경우 로컬 리소스를 낭비하지 않습니다. 캐시의 품질에 따라 이를 줄이면 더 많은 로컬 리소스를 사용하는 대신 빌드 속도가 향상될 수 있습니다.
--experimental_dynamic_local_load_factor는 실험적인 고급 리소스 관리 옵션입니다. 0에서 1 사이의 값을 사용하며 0은 이 기능을 사용 중지합니다.
0보다 큰 값으로 설정하면 Bazel은 예약되기를 기다리는 작업이 많은 경우 로컬로 예약된 작업 수를 조정합니다. 1로 설정하면 사용 가능한 CPU 수 (--local_cpu_resources에 따라)만큼 많은 작업을 예약할 수 있습니다. 값이 낮을수록 실행할 수 있는 작업 수가 많아지므로 예약되는 작업 수가 그에 따라 줄어듭니다. 직관적이지 않게 들릴 수 있지만, 원격 시스템이 제대로 작동하면 많은 작업이 실행될 때 로컬 실행은 별로 도움이 되지 않으며 로컬 CPU는 원격 작업을 관리하는 데 사용하는 것이 좋습니다.
--experimental_dynamic_slow_remote_time는 원격 브랜치가 최소한 이 시간 동안 실행된 경우 로컬 브랜치 시작에 우선순위를 부여합니다. 일반적으로 가장 최근에 예약된 작업이 우선순위를 갖습니다. 이 작업이 경주에서 승리할 가능성이 가장 크기 때문입니다. 하지만 원격 시스템이 가끔 멈추거나 시간이 오래 걸리는 경우 빌드를 진행할 수 있습니다. 이 기능은 기본적으로 사용 설정되어 있지 않습니다. 이 기능이 사용 설정되면 해결해야 하는 원격 시스템 문제가 숨겨질 수 있기 때문입니다. 이 옵션을 사용 설정한 경우 원격 시스템 성능을 모니터링해야 합니다.
--experimental_dynamic_ignore_local_signals는 지정된 신호로 인해 로컬 스폰이 종료될 때 원격 브랜치가 인계받도록 하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 작업자 프로세스가 너무 많은 리소스를 사용할 때 종료될 수 있는 작업자 리소스 제한 (--experimental_worker_memory_limit_mb, --experimental_worker_sandbox_hardening, --experimental_sandbox_memory_limit_mb 참고)과 함께 사용하는 것이 주로 유용합니다.
JSON 추적 프로필에는 성능과 리소스 사용량의 균형을 개선하는 방법을 파악하는 데 도움이 되는 여러 성능 관련 그래프가 포함되어 있습니다.
문제 해결
동적 실행 문제는 로컬 및 원격 실행의 특정 조합에서만 나타날 수 있으므로 미묘하고 디버그하기 어려울 수 있습니다.
--debug_spawn_scheduler는 이러한 문제를 디버그하는 데 도움이 되는 동적 실행 시스템의 추가 출력을 추가합니다. --dynamic_local_execution_delay 플래그와 원격 작업 수 및 로컬 작업 수를 조정하여 문제를 더 쉽게 재현할 수도 있습니다.
standalone 전략을 사용하여 동적 실행에 문제가 있는 경우 --experimental_local_lockfree_output 없이 실행하거나 로컬 작업을 샌드박스에서 실행해 보세요. 이로 인해 빌드가 약간 느려질 수 있지만 (Mac 또는 Windows를 사용하는 경우 위 참고) 실패의 원인이 될 수 있는 몇 가지 요인이 제거됩니다.