ผู้ปฏิบัติงานถาวร

หน้านี้จะอธิบายวิธีใช้ผู้ปฏิบัติงานถาวร รวมถึงประโยชน์ ข้อกำหนด และวิธีที่ผู้ปฏิบัติงานส่งผลต่อการทำแซนด์บ็อกซ์

ผู้ปฏิบัติงานถาวรคือกระบวนการที่ทำงานเป็นเวลานานซึ่งเซิร์ฟเวอร์ Bazel เริ่มต้นขึ้น โดยทำหน้าที่เป็น Wrapper รอบๆ เครื่องมือจริง (โดยปกติจะเป็นคอมไพเลอร์) หรือเป็น เครื่องมือเอง เครื่องมือต้องรองรับการคอมไพล์ตามลำดับ และ Wrapper ต้องแปลระหว่าง API ของเครื่องมือกับรูปแบบคำขอ/การตอบสนองที่อธิบายไว้ด้านล่างเพื่อให้ได้รับประโยชน์จากผู้ปฏิบัติงานถาวร ระบบอาจเรียกผู้ปฏิบัติงานคนเดียวกันโดยมีและไม่มีแฟล็ก --persistent_worker ในบิลด์เดียวกัน และผู้ปฏิบัติงานมีหน้าที่รับผิดชอบในการเริ่มต้นและสื่อสารกับเครื่องมืออย่างเหมาะสม รวมถึงการหยุดผู้ปฏิบัติงานเมื่อออกจากระบบ ระบบจะกำหนดไดเรกทอรีการทำงานแยกต่างหากภายใต้ <outputBase>/bazel-workersให้กับอินสแตนซ์ผู้ปฏิบัติงานแต่ละรายการ (แต่ไม่ได้จำกัดการเข้าถึงรูทไดเรกทอรี)

การใช้ผู้ปฏิบัติงานถาวรเป็น กลยุทธ์การดำเนินการที่ช่วยลด ค่าใช้จ่ายในการเริ่มต้น อนุญาตให้มีการคอมไพล์ JIT มากขึ้น และเปิดใช้การแคช เช่น ต้นไม้ไวยากรณ์นามธรรมในการดำเนินการ กลยุทธ์นี้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพโดยการส่งคำขอหลายรายการไปยังกระบวนการที่ทำงานเป็นเวลานาน

ระบบได้นำผู้ปฏิบัติงานถาวรไปใช้กับหลายภาษา รวมถึง Java, Scala, Kotlin และอื่นๆ

โปรแกรมที่ใช้รันไทม์ NodeJS สามารถใช้ไลบรารีตัวช่วย @bazel/worker เพื่อ ใช้โปรโตคอลผู้ปฏิบัติงานได้

การใช้ผู้ปฏิบัติงานถาวร

Bazel 0.27 ขึ้นไป จะใช้ผู้ปฏิบัติงานถาวรโดยค่าเริ่มต้นเมื่อดำเนินการบิลด์ แม้ว่าการดำเนินการระยะไกล จะมีลำดับความสำคัญสูงกว่า สำหรับ Actions ที่ไม่รองรับผู้ปฏิบัติงานถาวร Bazel จะกลับไปเริ่มต้นอินสแตนซ์เครื่องมือสำหรับแต่ละ Action คุณสามารถตั้งค่าบิลด์ให้ใช้ผู้ปฏิบัติงานถาวรอย่างชัดแจ้งได้โดยตั้งค่ากลยุทธ์ worker strategy สำหรับตัวย่อของเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างนี้รวมถึงการระบุ local เป็นกลยุทธ์สำรองสำหรับกลยุทธ์ worker ซึ่งเป็นแนวทางปฏิบัติแนะนำ

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

การใช้กลยุทธ์ผู้ปฏิบัติงานแทนกลยุทธ์ภายในเครื่องสามารถเพิ่มความเร็วในการคอมไพล์ได้อย่างมาก ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการใช้งาน สำหรับ Java บิลด์อาจเร็วขึ้น 2-4 เท่า และบางครั้งอาจเร็วกว่านี้สำหรับการคอมไพล์แบบเพิ่ม การคอมไพล์ Bazel จะเร็วขึ้นประมาณ 2.5 เท่าเมื่อใช้ผู้ปฏิบัติงาน ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ส่วน "การเลือกจำนวนผู้ปฏิบัติงาน"

หากคุณมีสภาพแวดล้อมของบิลด์ระยะไกลที่ตรงกับสภาพแวดล้อมของบิลด์ในเครื่อง คุณสามารถใช้กลยุทธ์ไดนามิกแบบทดลอง ซึ่งจะแข่งกันระหว่างการดำเนินการระยะไกลกับการดำเนินการของผู้ปฏิบัติงาน หากต้องการเปิดใช้กลยุทธ์ไดนามิก ให้ส่งแฟล็ก --experimental_spawn_scheduler กลยุทธ์นี้จะเปิดใช้ผู้ปฏิบัติงานโดยอัตโนมัติ คุณจึงไม่จำเป็นต้องระบุกลยุทธ์ worker แต่ยังคงใช้ local หรือ sandboxed เป็นกลยุทธ์สำรองได้

การเลือกจำนวนผู้ปฏิบัติงาน

จำนวนอินสแตนซ์ผู้ปฏิบัติงานเริ่มต้นต่อตัวย่อคือ 4 แต่สามารถปรับได้ ด้วย worker_max_instances แฟล็ก คุณต้องเลือกระหว่างการใช้ CPU ที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุดกับจำนวนการคอมไพล์ JIT และการเข้าถึงแคชที่คุณได้รับ หากมีผู้ปฏิบัติงานมากขึ้น เป้าหมายจำนวนมากขึ้นจะต้องเสียค่าใช้จ่ายในการเริ่มต้นในการเรียกใช้โค้ดที่ไม่ใช่ JIT และเข้าถึงแคชที่ไม่ได้ใช้งาน หากมีเป้าหมายจำนวนน้อยที่จะสร้าง ผู้ปฏิบัติงานคนเดียวอาจให้ ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดระหว่างความเร็วในการคอมไพล์กับการใช้ทรัพยากร (เช่น ดู ปัญหา #8586) แฟล็ก worker_max_instances จะกำหนดจำนวนอินสแตนซ์ผู้ปฏิบัติงานสูงสุดต่อตัวย่อและชุดแฟล็ก (ดูด้านล่าง) ดังนั้นในระบบแบบผสม คุณอาจใช้หน่วยความจำจำนวนมากหากเก็บค่าเริ่มต้นไว้ สำหรับบิลด์แบบเพิ่ม ประโยชน์ของอินสแตนซ์ผู้ปฏิบัติงานหลายรายการจะน้อยลง

กราฟนี้แสดงเวลาในการคอมไพล์ตั้งแต่ต้นสำหรับ Bazel (เป้าหมาย //src:bazel) ในเวิร์กสเตชัน Linux Intel Xeon 3.5 GHz แบบ Hyper-Threaded 6 คอร์ที่มี RAM 64 GB ระบบจะเรียกใช้บิลด์เปล่า 5 รายการสำหรับการกำหนดค่าผู้ปฏิบัติงานแต่ละรายการ และใช้ค่าเฉลี่ยของ 4 รายการสุดท้าย

กราฟการปรับปรุงประสิทธิภาพของบิลด์เปล่า

รูปที่ 1 กราฟแสดงการปรับปรุงประสิทธิภาพของบิลด์เปล่า

สำหรับการกำหนดค่านี้ ผู้ปฏิบัติงาน 2 คนจะให้การคอมไพล์ที่เร็วที่สุด แม้ว่าจะมีการปรับปรุงเพียง 14% เมื่อเทียบกับผู้ปฏิบัติงาน 1 คน ผู้ปฏิบัติงาน 1 คนเป็นตัวเลือกที่ดีหากคุณต้องการใช้หน่วยความจำน้อยลง

โดยปกติการคอมไพล์แบบเพิ่มจะได้รับประโยชน์มากยิ่งขึ้น บิลด์เปล่าเกิดขึ้นไม่บ่อยนัก แต่การเปลี่ยนไฟล์เดียวระหว่างการคอมไพล์เป็นเรื่องปกติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการพัฒนาแบบทดสอบเป็นตัวขับเคลื่อน ตัวอย่างข้างต้นยังมีการดำเนินการสร้างแพ็กเกจที่ไม่ใช่ Java ซึ่งอาจบดบังเวลาคอมไพล์แบบเพิ่ม

การคอมไพล์ซอร์สโค้ด Java เท่านั้น (//src/main/java/com/google/devtools/build/lib/bazel:BazelServer_deploy.jar) หลังจากเปลี่ยนค่าคงที่สตริงภายในใน AbstractContainerizingSandboxedSpawn.java จะช่วยเพิ่มความเร็ว 3 เท่า (ค่าเฉลี่ยของบิลด์แบบเพิ่ม 20 รายการโดยไม่รวมบิลด์วอร์มอัป 1 รายการ)

กราฟการปรับปรุงประสิทธิภาพของการสร้างแบบเพิ่ม

รูปที่ 2 กราฟแสดงการปรับปรุงประสิทธิภาพของบิลด์แบบเพิ่ม

ความเร็วที่เพิ่มขึ้นจะขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น ในสถานการณ์ข้างต้น ระบบวัดความเร็วที่เพิ่มขึ้น 6 เท่าเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงค่าคงที่ที่ใช้กันโดยทั่วไป

การแก้ไขผู้ปฏิบัติงานถาวร

คุณสามารถส่งแฟล็ก --worker_extra_flag เพื่อระบุแฟล็กการเริ่มต้นให้กับผู้ปฏิบัติงาน โดยใช้ตัวย่อเป็นคีย์ เช่น การส่ง --worker_extra_flag=javac=--debug จะเปิดใช้การแก้ไขข้อบกพร่องสำหรับ Javac เท่านั้น คุณตั้งค่าแฟล็กผู้ปฏิบัติงานได้เพียง 1 รายการต่อการใช้แฟล็กนี้ และสำหรับตัวย่อเพียง 1 รายการเท่านั้น ระบบไม่ได้สร้างผู้ปฏิบัติงานแยกกันสำหรับตัวย่อแต่ละรายการเท่านั้น แต่ยังสร้างสำหรับตัวย่อที่มีแฟล็กการเริ่มต้นที่แตกต่างกันด้วย ระบบจะรวมตัวย่อและแฟล็กการเริ่มต้นแต่ละรายการเข้าด้วยกันเป็น WorkerKey และสร้างผู้ปฏิบัติงานได้สูงสุด worker_max_instances รายการสำหรับ WorkerKey แต่ละรายการ ดูวิธีที่การกำหนดค่า Action สามารถระบุแฟล็กการตั้งค่าได้ในส่วนถัดไป

การส่งแฟล็ก --worker_sandboxing จะทำให้คำขอของผู้ปฏิบัติงานแต่ละรายการใช้ไดเรกทอรี Sandbox แยกต่างหากสำหรับอินพุตทั้งหมด การตั้งค่า Sandbox ใช้เวลาเพิ่มขึ้นเล็กน้อย โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน macOS แต่รับประกันความถูกต้องได้ดียิ่งขึ้น

แฟล็ก --worker_quit_after_build มีประโยชน์หลักๆ สำหรับการแก้ไขข้อบกพร่องและการสร้างโปรไฟล์ แฟล็กนี้จะบังคับให้ผู้ปฏิบัติงานทั้งหมดหยุดทำงานเมื่อบิลด์เสร็จสมบูรณ์ นอกจากนี้ คุณยังส่ง --worker_verbose เพื่อ รับเอาต์พุตเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่ผู้ปฏิบัติงานกำลังทำอยู่ได้ด้วย แฟล็กนี้จะแสดงในช่อง verbosity ใน WorkRequest ซึ่งช่วยให้การใช้งานของผู้ปฏิบัติงานมีรายละเอียดมากขึ้นด้วย

ผู้ปฏิบัติงานจะจัดเก็บบันทึกในไดเรกทอรี <outputBase>/bazel-workers เช่น ตัวอย่าง /tmp/_bazel_larsrc/191013354bebe14fdddae77f2679c3ef/bazel-workers/worker-1-Javac.log ชื่อไฟล์จะมีรหัสผู้ปฏิบัติงานและตัวย่อ เนื่องจากตัวย่อ 1 รายการอาจมี WorkerKey มากกว่า 1 รายการ คุณจึงอาจเห็นไฟล์บันทึกมากกว่า worker_max_instances รายการสำหรับตัวย่อที่กำหนด

สำหรับบิลด์ Android โปรดดูรายละเอียดที่ หน้าประสิทธิภาพการทำงานของบิลด์ Android

การใช้ผู้ปฏิบัติงานถาวร

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีสร้างผู้ปฏิบัติงานได้ที่หน้าการสร้างผู้ปฏิบัติงานถาวรสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีสร้างผู้ปฏิบัติงาน

ตัวอย่างนี้แสดงการกำหนดค่า Starlark สำหรับผู้ปฏิบัติงานที่ใช้ JSON

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" }
)

เมื่อใช้คำจำกัดความนี้ การใช้ Action นี้ครั้งแรกจะเริ่มต้นด้วยการเรียกใช้บรรทัดคำสั่ง /bin/some_compiler -max_mem=4G --persistent_worker จากนั้นคำขอให้คอมไพล์ Foo.java จะมีลักษณะดังนี้

หมายเหตุ: แม้ว่าข้อกำหนดบัฟเฟอร์โปรโตคอลจะใช้ "snake case" (request_id) แต่โปรโตคอล JSON จะใช้ "camel case" (requestId) ในเอกสารนี้ เราจะใช้ camel case ในตัวอย่าง JSON แต่ใช้ snake case เมื่อพูดถึงช่องโดยไม่คำนึงถึงโปรโตคอล

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

ผู้ปฏิบัติงานจะได้รับข้อมูลนี้ใน stdin ในรูปแบบ JSON ที่คั่นด้วยการขึ้นบรรทัดใหม่ (เนื่องจากตั้งค่า requires-worker-protocol เป็น JSON) จากนั้นผู้ปฏิบัติงานจะดำเนินการและส่ง WorkResponse ที่จัดรูปแบบ JSON ไปยัง stdout ของ Bazel จากนั้น Bazel จะแยกวิเคราะห์การตอบสนองนี้และแปลงเป็นการตอบสนอง WorkResponse ด้วยตนเอง หากต้องการสื่อสารกับผู้ปฏิบัติงานที่เชื่อมโยงโดยใช้ protobuf ที่เข้ารหัสแบบไบนารีแทน JSON, requires-worker-protocol จะถูกตั้งค่าเป็น proto ดังนี้

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

หากคุณไม่ใส่ requires-worker-protocol ในข้อกำหนดการดำเนินการ Bazel จะตั้งค่าการสื่อสารของผู้ปฏิบัติงานให้ใช้ protobuf โดยค่าเริ่มต้น

Bazel จะอนุมาน WorkerKey จากตัวย่อและแฟล็กที่แชร์ ดังนั้นหากการกำหนดค่านี้อนุญาตให้เปลี่ยนพารามิเตอร์ max_mem ระบบจะสร้างผู้ปฏิบัติงานแยกต่างหากสำหรับแต่ละค่าที่ใช้ ซึ่งอาจทำให้ใช้หน่วยความจำมากเกินไปหากใช้ตัวแปรมากเกินไป

ปัจจุบันผู้ปฏิบัติงานแต่ละคนสามารถประมวลผลคำขอได้ครั้งละ 1 รายการเท่านั้น ฟีเจอร์ผู้ปฏิบัติงานแบบมัลติเพล็กซ์แบบทดลองอนุญาตให้ใช้หลายเธรด หากเครื่องมือพื้นฐานเป็นแบบมัลติเธรดและตั้งค่า Wrapper ให้เข้าใจฟีเจอร์นี้

คุณสามารถดู Wrapper ผู้ปฏิบัติงานตัวอย่างที่เขียนด้วย Java และ Python ได้ใน ที่เก็บ GitHub นี้ หากคุณ ทำงานใน JavaScript หรือ TypeScript แพ็กเกจ @bazel/worker และ ตัวอย่างผู้ปฏิบัติงาน nodejs อาจเป็นประโยชน์

ผู้ปฏิบัติงานส่งผลต่อการจำกัดการเข้าถึงอย่างไร

การใช้กลยุทธ์ worker โดยค่าเริ่มต้นจะไม่เรียกใช้ Action ใน Sandbox ซึ่งคล้ายกับกลยุทธ์ local คุณสามารถตั้งค่าแฟล็ก --worker_sandboxing เพื่อเรียกใช้ผู้ปฏิบัติงานทั้งหมดภายใน Sandbox เพื่อให้แน่ใจว่าการดำเนินการเครื่องมือแต่ละครั้งจะเห็นเฉพาะไฟล์อินพุตที่ควรมี เครื่องมืออาจยังคงรั่วไหลข้อมูลระหว่างคำขอภายใน เช่น ผ่านแคช การใช้กลยุทธ์ dynamic กำหนดให้ผู้ปฏิบัติงานต้องอยู่ใน Sandbox

ระบบจะส่ง Digest ไปพร้อมกับไฟล์อินพุตแต่ละไฟล์เพื่อให้ใช้แคชคอมไพเลอร์กับผู้ปฏิบัติงานได้อย่างถูกต้อง คอมไพเลอร์หรือ Wrapper จึงตรวจสอบได้ว่าอินพุตยังคงถูกต้องหรือไม่โดยไม่ต้องอ่านไฟล์

แม้จะใช้ Digest อินพุตเพื่อป้องกันการแคชที่ไม่ต้องการ แต่ผู้ปฏิบัติงานที่อยู่ใน Sandbox จะมีการจำกัดการเข้าถึงที่เข้มงวดน้อยกว่า Sandbox แบบเพียว เนื่องจากเครื่องมืออาจเก็บสถานะภายในอื่นๆ ที่ได้รับผลกระทบจากคำขอก่อนหน้า

ผู้ปฏิบัติงานแบบมัลติเพล็กซ์จะอยู่ใน Sandbox ได้ก็ต่อเมื่อการใช้งานของผู้ปฏิบัติงานรองรับ และต้องเปิดใช้การจำกัดการเข้าถึงนี้แยกต่างหากด้วยแฟล็ก --experimental_worker_multiplex_sandboxing ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ใน เอกสารการออกแบบ)

อ่านเพิ่มเติม

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้ปฏิบัติงานถาวรได้ที่