本頁面說明如何使用永久工作站、優點、要求及 瞭解工作站對沙箱的影響。
持續性工作者是 Bazel 伺服器啟動的長時間執行程序，可做為實際工具 (通常是編譯器) 的包裝函式，或做為工具本身。為了讓持續性工作者發揮效益，工具必須支援執行一系列編譯作業，而包裝函式需要在工具的 API 和下方所述要求/回應格式之間進行轉譯。同一個 worker 可能會在相同版本中搭配或不搭配 --persistent_worker 標記呼叫，並負責適當地啟動並與工具對話，以及在退出時關閉 worker。每個工作站執行個體都會獲派
(並非獨立的工作目錄)
<outputBase>/bazel-workers。
使用永久工作站 執行策略， 啟動負擔、增加 JIT 編譯，並啟用快取 範例。這項策略會向長時間執行的程序傳送多個要求，進而達成這些改善。
永久工作站適用於多種語言，包括 Java、 Scala、 Kotlin 等等。
使用 NodeJS 執行階段的程式可使用 @bazel/worker 輔助程式庫來實作 worker 通訊協定。
使用持續性 worker
Bazel 0.27 以上版本預設會在執行建構作業時使用持續性工作站，但遠端執行作業會優先執行。針對不支援永久工作站的動作，
Bazel 會改回為每個動作啟動工具執行個體。您可以為適用的工具助憶法設定 worker 策略，明確設定建構作業使用持續性工作站。為了提供最佳做法，這個範例會將 local 指定為 worker 策略的備用方案：
bazel build //my:target --strategy=Javac=worker,local
使用 worker 策略而非本機策略，可大幅提升編譯速度 (視實作方式而定)。對於 Java，建構作業的速度可加快 2 至 4 倍，漸進式編譯的速度則可能更快。使用 worker 編譯 Bazel 的速度約為 2.5 倍。詳情請參閱 「選擇工作站數量」專區。
您是否有與本機版本相符的遠端建構環境
您可以使用
動態策略，
它會影響遠端執行和工作站執行作業。如要啟用動態策略，請傳遞 --experimental_spawn_scheduler 標記。這項策略會自動啟用 worker，因此您不需要指定 worker 策略，但仍可使用 local 或 sandboxed 做為備用。
選擇工作站數量
每個記憶庫的預設工作站執行個體數量為 4 個，但可以調整
使用
worker_max_instances
旗標。兩者之間有何權衡取捨
並獲得 JIT 編譯和快取命中的數量。員工人數越多，就可獲得更多
目標將支付執行非 JIT 程式碼的啟動成本，以及冷到
快取。如果您要建構的目標數量不多，單一工作站可能會提供
在編譯速度和資源用量之間取得最佳取捨 (例如
請參閱問題 #8586。
worker_max_instances 旗標會設定每個專案的工作站執行個體數量上限
助憶鍵和旗幟 (請見下方) 因此，在混合的系統中，您最終可以使用
會大量記憶體。如果是漸進式建構作業
使用多個工作站執行個體
就能享有更小的優勢
此圖表顯示 Bazel (目標) 的從頭編譯時間
//src:bazel) (位於 6 核心超執行緒 Intel Xeon 3.5 GHz Linux 工作站)
搭載 64 GB RAM針對每個工作站設定，系統會執行五項簡潔建構作業，並
以及最後 4 格的平均分數
圖 1. 清理建構作業的效能改善圖表。
在這個設定中，兩個工作站可提供最快的編譯速度，但與一個工作站相比，只提升了 14%。如果您想節省記憶體，使用一個 worker 會是不錯的選擇。
漸進式編譯通常能更完善。乾淨的建構作業 但在編譯之間變更單一檔案很常見， 特別是以測試導向開發上述範例也包含一些非 Java 封裝動作，可能會影響增量編譯時間。
僅重新編譯 Java 來源
(//src/main/java/com/google/devtools/build/lib/bazel:BazelServer_deploy.jar)
但每次變更
AbstractContainerizingSandboxedSpawn.java
速度可達 3 倍 (平均有 20 個暖身版本，執行版本平均為 20 個漸進式版本)
已捨棄)：
圖 2. 漸進式建構的效能改善圖表。
速度提升幅度取決於所做的變更。在上述情況下，當常用的常數發生變化時，系統會以 6 倍的速度進行測量。
修改持續性 worker
您可以傳遞 --worker_extra_flag 標記，為工作站指定啟動標記，並以助憶法做為索引。舉例來說，傳遞 --worker_extra_flag=javac=--debug 只會為 Javac 啟用偵錯功能。每次使用此標記時，只能設定一個工作站旗標，而且一次只能設定一個記憶式。
系統不僅會為每個助憶法分別建立 worker，也會為其啟動旗標的變化建立 worker。每個助憶法和啟動旗標組合都會合併為 WorkerKey，且每個 WorkerKey 最多可建立 worker_max_instances 個 worker。請參閱下一節，瞭解動作設定如何指定設定標記。
您可以使用
--high_priority_workers
標記，指定要按一般優先度優先執行的記憶法
助憶鍵這有助於優先處理最重要的關鍵動作
路徑。如果有兩個以上高優先順序的工作站正在執行要求，則所有
導致其他工作站無法執行這個標記可重複使用。
傳送
--worker_sandboxing
標記時，每個 worker 要求都會針對其所有作業使用獨立的沙箱目錄
輸入內容設定沙箱需要一點時間，
尤其是在 macOS 上，但提供更好的正確性保證。
--worker_quit_after_build 標記主要用於偵錯和剖析。這個標記會強制所有工作站
而不需要在建構完成後結束您也可以傳遞 --worker_verbose，取得更多關於 worker 執行作業的輸出內容。這個標記反映在
WorkRequest 中的 verbosity 欄位，可讓工作站實作
更詳細。
工作站會將記錄儲存在 <outputBase>/bazel-workers 目錄中，
例子
/tmp/_bazel_larsrc/191013354bebe14fdddae77f2679c3ef/bazel-workers/worker-1-Javac.log。
檔案名稱包含工作站 ID 和記憶法。由於每個助憶法可能會有多個 WorkerKey，因此您可能會看到特定助憶法的 worker_max_instances 記錄檔。
如要進一步瞭解 Android 版本，請參閱 Android 版本效能頁面。
實作永久工作站
如要進一步瞭解如何建立工作站，請參閱「建立持續性工作站」頁面。
下方範例為使用 JSON 的工作站，顯示 Starlark 設定：
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" }
)
根據這項定義，這項動作的第一步是從執行
指令列 /bin/some_compiler -max_mem=4G --persistent_worker。要求
編譯 Foo.java 後看起來會像這樣：
注意：雖然通訊協定緩衝區規格使用「駝峰式大小寫」(request_id)，但 JSON 通訊協定則使用「駝峰式大小寫」(requestId)。在本文件中，我們會在 JSON 範例中使用駝峰式大小寫，但在討論欄位時，無論通訊協定為何，都會使用駝峰式大小寫。
{
"arguments": [ "-g", "-source", "1.5", "Foo.java" ]
"inputs": [
{ "path": "symlinkfarm/input1", "digest": "d49a..." },
{ "path": "symlinkfarm/input2", "digest": "093d..." },
],
}
工作者會以 JSON (以換行符號分隔) 格式 (因為 requires-worker-protocol 已設為 JSON) 在 stdin 上接收此資料。接著，worker 會執行動作，並透過 stdout 將 JSON 格式的 WorkResponse 傳送至 Bazel。Bazel，然後
剖析此回應，然後手動將其轉換為 WorkResponse proto。目的地：
使用二進位編碼的 protobuf 來與相關聯的工作站通訊
JSON，requires-worker-protocol 會設為 proto，如下所示：
execution_requirements = {
"supports-workers" : "1" ,
"requires-worker-protocol" : "proto"
}
如果您未在執行要求中加入 requires-worker-protocol，Bazel 會預設使用 protobuf 的 worker 通訊。
Bazel 會從助憶鍵和共用標記衍生出 WorkerKey，因此如有
設定允許變更 max_mem 參數，其他工作站
。如果使用太多變化版本，可能會導致記憶體用量過多。
每個 worker 目前一次只能處理一個要求。實驗功能 多工工作站功能可讓您 執行緒，前提是基礎工具為多執行緒，且包裝函式設定為 瞭解這點
在 這個 GitHub 存放區中，您可以看到以 Java 和 Python 編寫的工作站包裝函式範例。如果發生以下情況： 是透過 JavaScript 或 TypeScript 運作 @bazel/worker 套件 和 nodejs 工作站範例 可能會有幫助
工作站對沙箱有何影響？
根據預設，使用 worker 策略不會在沙箱中執行動作，這與 local 策略類似。您可以設定 --worker_sandboxing 標記，讓所有 worker 在沙箱中執行，確保每次執行工具時，只會看到應有的輸入檔案。但這項工具仍可能在要求之間洩漏資訊，例如透過快取。採用「dynamic」策略
「工作站必須受到沙箱保護」。
為讓工作站正確使用編譯器快取，系統會將摘要與每個輸入檔案一併傳遞。因此，編譯器或包裝函式可以檢查輸入 而無需讀取檔案。
即使使用輸入摘要來防止不需要的快取，沙箱機制仍然有效 工作人員提供的沙盒技術比純沙盒來得低，因為這項工具 可保留先前要求所影響的其他內部狀態。
只有在 worker 實作支援的情況下，才能啟用多重廣告工作站的沙箱機制，
而且，您必須透過
--experimental_worker_multiplex_sandboxing 標記。詳情請參閱設計文件。
延伸閱讀
如要進一步瞭解持續性工作站，請參閱：