동적 실행은 Bazel의 기능으로, 동일한 작업의 로컬 및 원격 실행이 병렬로 시작되고 완료되는 첫 번째 브랜치의 출력을 사용하여 다른 브랜치를 취소합니다. 원격 빌드 시스템의 실행 성능 또는 대규모 공유 캐시와 로컬 실행의 짧은 지연 시간을 결합하여 클린 빌드와 증분 빌드 모두에 최상의 환경을 제공합니다.
이 페이지에서는 동적 실행을 사용 설정, 조정, 디버깅하는 방법을 설명합니다. 로컬 및 원격 실행을 모두 설정하고 성능 향상을 위해 Bazel 설정을 조정하려는 경우 이 페이지를 참고하세요. 원격 실행을 아직 설정하지 않은 경우 먼저 Bazel 원격 실행 개요로 이동하세요.
동적 실행 사용 설정
동적 실행 모듈은 Bazel의 일부이지만 동적 실행을 사용하려면 동일한 Bazel 설정에서 로컬 및 원격으로 모두 컴파일할 수 있어야 합니다.
동적 실행 모듈을 사용 설정하려면 --internal_spawn_scheduler
플래그를 Bazel에 전달합니다. 이렇게 하면 dynamic이라는 새로운 실행 전략이 추가됩니다. 이제
이를 동적으로 실행하려는 니모닉의 전략으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어
--strategy=Javac=dynamic 동적 실행을 사용 설정할 니모닉을 선택하는 방법은 다음 섹션을 참고하세요.
동적 전략을 사용하는 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
원격으로 정상적으로 실행되고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
원격 시스템에 캐시가 있는 경우 --dynamic_local_execution_delay 플래그
는 원격 시스템에서
캐시 적중을 나타낸 후 로컬 실행에 밀리초 단위의 지연 시간을 추가합니다. 이렇게 하면 캐시 적중이 발생할 가능성이 높은 경우 로컬 실행이 실행되지 않습니다. 기본값은 1000ms이지만 일반적으로 캐시 적중이 걸리는 시간보다 약간
길게 조정해야 합니다. 실제 시간은 원격
시스템과 왕복 시간 모두에 따라 다릅니다. 일반적으로 일부 사용자가 왕복 지연 시간을 추가할 만큼 멀리 떨어져 있지 않는 한 지정된 원격 시스템의 모든 사용자에게 값이 동일합니다. Bazel 프로파일링 기능을 사용하여 일반적인 캐시 적중이 걸리는 시간을 확인할 수 있습니다.
동적 실행은 로컬 샌드박스 전략과
영구 작업자 모두에서 사용할 수 있습니다. 영구 작업자는 동적 실행과 함께 사용될 때 샌드박싱으로 자동 실행되며 멀티플렉스
작업자를 사용할 수 없습니다. Darwin 및 Windows 시스템에서 샌드박스
전략은 느릴 수 있습니다. --reuse_sandbox_directories를 전달하여 이러한 시스템에서 샌드박스 생성의 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 플래그는 로컬 실행이 출력에 직접 쓸 수 있도록 허용하여 이 문제를 해결하는 방법을 제공하지만 원격 실행이 먼저 완료되면 중단됩니다.
동적 실행의 브랜치 중 하나가 먼저 완료되지만 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 우수한 블로그 게시물을 참고하세요.
동적 실행은 언제 사용해야 하나요?
동적 실행에는 원격 실행 시스템이 필요합니다. 캐시 누락 은 실패한 작업으로 간주되므로 현재는 캐시 전용 원격 시스템을 사용할 수 없습니다.
모든 유형의 작업이 원격 실행에 적합한 것은 아닙니다. 가장 적합한 후보는 영구 작업자를 사용하여 로컬에서 기본적으로 더 빠른 작업 또는 원격 실행의 오버헤드가 실행 시간을 지배할 만큼 충분히 빠르게 실행되는 작업입니다. 각 로컬 실행 작업은 일정량의 CPU 및 메모리 리소스를 잠그므로 이러한 카테고리에 속하지 않는 작업을 실행하면 이러한 카테고리에 속하는 작업의 실행이 지연됩니다.
5.0.0-pre.20210708.4 출시를 기준으로
성능 프로파일링에는 동적 실행 경합에서 패배한 후 작업 요청을 완료하는 데 걸린 시간을 비롯한
작업자 실행에 관한 데이터가 포함되어 있습니다. 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.
8개의 Javac 작업자를 사용하는 위의 프로필에서 많은 Javac 작업자가
경합에서 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 실행되는 경우 시작된 작업자의 약 절반만 작업을 시작한 후 경합에서 패배합니다.
이전에 권장되었던 --experimental_spawn_scheduler 플래그는 지원 중단되었습니다.
동적 실행을 사용 설정하고 모든
니모닉의 기본 전략으로 dynamic을 설정하여 이러한 종류의 문제가 자주 발생합니다.
성능
동적 실행 접근 방식은 전반적인 성능을 개선하기 위해 추가 리소스를 소비할 가치가 있는 로컬 및 원격 리소스가 충분하다고 가정합니다. 하지만 리소스 사용량이 과도하면 Bazel 자체 또는 Bazel이 실행되는 머신이 느려지거나 원격 시스템에 예기치 않은 부담이 가해질 수 있습니다. 동적 실행의 동작을 변경하는 방법은 다음과 같습니다.
--dynamic_local_execution_delay는 원격 브랜치가 시작된 후 로컬 브랜치의 시작을 밀리초 단위
로 지연시키지만 현재 빌드 중에 원격 캐시 적중이 있는 경우에만 지연됩니다. 이렇게 하면 대부분의 출력을 캐시에서 찾을 수 있을 가능성이 높은 경우 원격 캐싱의 이점을 누리는 빌드가 로컬 리소스를 낭비하지 않습니다. 캐시 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 1까지의 값을 사용하며 0은 이 기능을 사용 중지합니다.
0보다 큰 값으로 설정하면 Bazel은 예약 대기 중인 작업이 많을 때 로컬로 예약된 작업 수를 조정합니다. 1로 설정하면 사용 가능한 CPU 수만큼 많은 작업을 예약할 수 있습니다 (--local_cpu_resources에 따라). 값이 낮을수록 실행할 수 있는 작업 수가 많아짐에 따라 예약된 작업 수가 줄어듭니다. 직관적이지 않을 수 있지만 좋은 원격
시스템을 사용하면 많은 작업이 실행될 때 로컬 실행이 크게 도움이 되지 않으며
로컬 CPU는 원격 작업을 관리하는 데 더 적합합니다.
--experimental_dynamic_slow_remote_time은 원격 브랜치가 최소한 이 시간 동안 실행된 경우 로컬 브랜치 시작에 우선순위를 부여합니다. 일반적으로 가장 최근에 예약된 작업이 경합에서 승리할 가능성이 가장 높으므로 우선순위를 갖지만 원격 시스템이 때때로 멈추거나 시간이 오래 걸리는 경우 빌드를 진행할 수 있습니다. 이는 기본적으로 사용 설정되어 있지 않습니다. 해결해야 하는 원격 시스템의 문제를 숨길 수 있기 때문입니다.
이 옵션을 사용 설정하는 경우 원격 시스템 성능을 모니터링해야 합니다.
--experimental_dynamic_ignore_local_signals를 사용하여 지정된 신호로 인해 로컬 스폰이 종료될 때 원격
브랜치가 인계하도록 할 수 있습니다. 이는
작업자 프로세스가 너무 많은 리소스를 사용할 때 종료될 수 있는 작업자 리소스 한도 (--experimental_worker_memory_limit_mb,
--experimental_worker_sandbox_hardening,
및
--experimental_sandbox_memory_limit_mb) 참고)와 함께 사용하는 것이 주로 유용합니다.
JSON 추적 프로필에는 성능과 리소스 사용량의 균형을 개선하는 방법을 식별하는 데 도움이 되는 여러 성능 관련 그래프가 포함되어 있습니다.
문제 해결
동적 실행 문제는 로컬 및 원격 실행의 특정 조합에서만
나타날 수 있으므로 미묘하고 디버깅하기 어려울 수 있습니다.
--debug_spawn_scheduler는 이러한 문제를 디버깅하는 데 도움이 되는 동적 실행
시스템의 추가 출력을 추가합니다.
--dynamic_local_execution_delay 플래그와 원격 작업 수와 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. 이렇게 하면 빌드가 약간 느려질 수 있지만 (Mac 또는 Windows를 사용하는 경우 위 참고) 실패의 가능한 원인이 제거됩니다.