Nesta página, descrevemos como limitar e reduzir o uso de memória pelo Bazel.
Como executar o Bazel com RAM limitada
Em determinadas situações, talvez você queira que o Bazel use a memória mínima. É possível definir
heap máximo por meio da sinalização de inicialização
--host_jvm_args,
como --host_jvm_args=-Xmx2g.
Negocie velocidades de build incrementais por memória
Se os builds forem muito grandes, o Bazel poderá gerar uma OutOfMemoryError (OOM) quando
não há memória suficiente. É possível fazer com que o Bazel use menos memória
de builds incrementais mais lentos passando as seguintes flags de comando:
--discard_analysis_cache,
--nokeep_state_after_build,
e
--notrack_incremental_state.
Essas flags minimizarão a memória que o Bazel usa em um build, ao custo de tornando futuros builds mais lentos do que um build incremental padrão.
Também é possível transmitir qualquer uma dessas sinalizações individualmente:
--discard_analysis_cachereduz a memória usada durante a execução análise). Builds incrementais não vão precisar refazer o carregamento de pacotes, mas refazer a análise e a execução (embora o cache de ação no disco possa impedir a maior parte da reexecução).--notrack_incremental_statenão vai armazenar nenhuma borda na memória interna gráfico de dependências, de modo que ele não possa ser usado em builds incrementais. O próximo build vai descartar esses dados, mas eles serão preservados até lá para depuração interna, a menos que--nokeep_state_after_buildseja especificado.--nokeep_state_after_builddescartará todos os dados após o build para que builds incrementais precisam ser criados do zero (exceto para a ação em disco) cache). Por si só, isso não afeta a marca marcante do build atual.
Troque a flexibilidade de build por memória com o Skyfocus (experimental)
Se você quiser que o Bazel use menos memória e mantenha velocidades de build incrementais, pode informar ao Bazel o conjunto de trabalho de arquivos que você modificará. O Bazel só mantém o estado necessário para recriar as mudanças de forma incremental. esses arquivos. Esse recurso é chamado de Skyfocus.
Para usar o Skyfocus, transmita a flag --experimental_enable_skyfocus:
bazel build //pkg:target --experimental_enable_skyfocus
Por padrão, o conjunto de trabalho será o conjunto de arquivos próximo ao alvo
construído. No exemplo, todos os arquivos em //pkg serão mantidos no conjunto de trabalho e
as alterações em arquivos fora do conjunto de trabalho não serão permitidas até que você emita
bazel clean ou reinicie o servidor do Bazel.
Para especificar um conjunto exato de arquivos ou diretórios, use o
--experimental_working_set, da seguinte maneira:
bazel build //pkg:target --experimental_enable_skyfocus
--experimental_working_set=path/to/another/dir,path/to/tests/dir
Você também pode transmitir --experimental_skyfocus_dump_post_gc_stats para mostrar
de redução de memória:
Colocando todos os dados, você deve ver algo assim:
$ bazel test //pkg:target //tests/... --experimental_enable_skyfocus --experimental_working_set dir1,dir2,dir3/subdir --experimental_skyfocus_dump_post_gc_stats
INFO: --experimental_enable_skyfocus is enabled. Blaze will reclaim memory not needed to build the working set. Run 'blaze dump --skyframe=working_set' to show the working set, after this command.
WARNING: Changes outside of the working set will cause a build error.
INFO: Analyzed 149 targets (4533 packages loaded, 169438 targets configured).
INFO: Found 25 targets and 124 test targets...
INFO: Updated working set successfully.
INFO: Focusing on 334 roots, 3 leafs... (use --experimental_skyfocus_dump_keys to show them)
INFO: Heap: 1237MB -> 676MB (-45.31%)
INFO: Elapsed time: 192.670s ...
INFO: Build completed successfully, 62303 total actions
Neste exemplo, o uso do Skyfocus permitiu que o Bazel descarregasse 561 MB (45%) de memória.
e incrementais para processar mudanças em arquivos em dir1, dir2 e
O dir3/subdir vai manter a velocidade, mas o Bazel não vai poder
e recompilar arquivos alterados fora desses diretórios.
Criação de perfil de memória
O Bazel vem com um perfilador de memória integrado que pode ajudar a verificar o uso de memória da sua regra. Leia mais sobre esse processo na Seção de criação de perfil de memória do nosso documentação sobre como melhorar o desempenho de regras personalizadas.