หน้านี้จะอธิบายวิธีใช้เวิร์กเกอร์แบบถาวร ประโยชน์ ข้อกําหนด และผลกระทบที่เวิร์กเกอร์มีต่อแซนด์บ็อกซ์
ผู้ปฏิบัติงานถาวรเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานซึ่งเริ่มต้นโดยเซิร์ฟเวอร์ Bazel ซึ่งทำหน้าที่เป็น Wrapper รอบๆ เครื่องมือจริง (โดยปกติคือคอมไพเลอร์) หรือก็คือเครื่องมือเอง เพื่อรับประโยชน์จากผู้ปฏิบัติงานอย่างต่อเนื่อง เครื่องมือนี้ต้องรองรับการคอมไพล์ตามลำดับ และ Wrapper จะต้องแปลระหว่าง API ของเครื่องมือกับรูปแบบคำขอ/คำตอบที่อธิบายไว้ด้านล่าง อาจมีเรียกใช้ Worker เดียวกันโดยใส่หรือไม่ใส่ Flag --persistent_worker
ในบิลด์เดียวกัน และมีหน้าที่รับผิดชอบในการเริ่มต้นและพูดคุยกับเครื่องมืออย่างเหมาะสม รวมถึงปิด Worker เมื่อออก ระบบจะกำหนดอินสแตนซ์ของ W worker แต่ละรายการ (แต่ไม่ได้เปลี่ยนเส้นทางไปยัง) ไดเรกทอรีการทำงานแยกต่างหากภายใต้ <outputBase>/bazel-workers
การใช้เวิร์กเกอร์แบบถาวรเป็นกลยุทธ์การดําเนินการที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการเริ่มต้น อนุญาตให้คอมไพล์ JIT ได้มากขึ้น และเปิดใช้การแคช เช่น ต้นไม้ไวยากรณ์นามธรรมในการดําเนินการ กลยุทธ์นี้ทำให้การปรับปรุงเหล่านี้บรรลุผลโดยส่งคำขอหลายรายการไปยังกระบวนการที่ทำงานเป็นเวลานาน
เรามีการใช้งาน Persisted Worker สำหรับหลายภาษา ซึ่งรวมถึง Java, Scala, Kotlin และอื่นๆ
โปรแกรมที่ใช้รันไทม์ NodeJS สามารถใช้ไลบรารีตัวช่วย @bazel/worker เพื่อติดตั้งใช้งานโปรโตคอลสำหรับแรงงาน
การใช้ผู้ปฏิบัติงานแบบถาวร
Bazel 0.27 ขึ้นไปจะใช้เวิร์กเกอร์แบบถาวรโดยค่าเริ่มต้นเมื่อทำการบิลด์ แม้ว่าการดําเนินการจากระยะไกลจะมีความสำคัญมากกว่า สำหรับการดำเนินการที่ไม่รองรับคนทำงานถาวร Bazel จะกลับไปเริ่มอินสแตนซ์เครื่องมือสำหรับแต่ละการดำเนินการ คุณสามารถตั้งค่าบิลด์ให้ใช้ผู้ปฏิบัติงานแบบถาวรได้อย่างชัดเจนโดยการตั้งค่าworker
strategy สำหรับคําช่วยจําของเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง แนวทางปฏิบัติแนะนำคือให้ระบุ local
เป็นกลยุทธ์สำรองสำหรับกลยุทธ์ worker
ดังตัวอย่างต่อไปนี้
bazel build //my:target --strategy=Javac=worker,local
การใช้กลยุทธ์สำหรับโหนดทำงานแทนกลยุทธ์ในเครื่องสามารถเพิ่มความเร็วในการคอมไพล์ได้อย่างมาก ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการใช้งาน สำหรับ Java การสร้างจะเร็วขึ้น 2-4 เท่า และบางครั้งอาจเร็วกว่านั้นสำหรับการคอมไพล์แบบเพิ่ม การคอมไพล์ Bazel จะเร็วขึ้นประมาณ 2.5 เท่าเมื่อมีโหนดทำงาน ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ส่วน "การเลือกจํานวนคนงาน"
หากมีสภาพแวดล้อมการสร้างระยะไกลที่ตรงกับสภาพแวดล้อมการสร้างในเครื่อง คุณสามารถใช้กลยุทธ์แบบไดนามิกเวอร์ชันทดลอง ซึ่งจะแข่งกันระหว่างการดําเนินการระยะไกลกับการดําเนินการของเวิร์กเกอร์ หากต้องการเปิดใช้กลยุทธ์แบบไดนามิก ให้ส่ง Flag --experimental_spawn_scheduler กลยุทธ์นี้จะเปิดใช้แรงงานโดยอัตโนมัติ คุณจึงไม่ต้องระบุกลยุทธ์ worker
แต่ยังคงใช้ local
หรือ sandboxed
เป็นกลยุทธ์สำรองได้
การเลือกจํานวนผู้ปฏิบัติงาน
จำนวนอินสแตนซ์เริ่มต้นของผู้ปฏิบัติงานต่อความทรงจำคือ 4 แต่ปรับได้ด้วยแฟล็ก worker_max_instances
การใช้ CPU ที่มีอยู่อย่างคุ้มค่าและจำนวนการคอมไพล์ JIT และการตีคู่แคชที่คุณได้รับนั้นมีความเกี่ยวข้องกัน เมื่อมีผู้ปฏิบัติงานมากขึ้น เป้าหมายจำนวนมากขึ้นจะต้องจ่ายค่าเริ่มต้นของการทำงานโค้ดที่ไม่ใช่ JIT และการใช้แคชเย็น หากมีเป้าหมายจำนวนไม่มากนัก การใช้ผู้ปฏิบัติงานเพียงรายเดียวอาจให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดระหว่างความเร็วในการคอมไพล์กับการใช้ทรัพยากร (เช่น ดูปัญหา #8586)
Flag worker_max_instances
จะตั้งค่าจํานวนอินสแตนซ์ที่ทำงานสูงสุดต่อชุดคําช่วยจําและ Flag (ดูด้านล่าง) ดังนั้นในระบบแบบผสม คุณอาจต้องใช้หน่วยความจําค่อนข้างมากหากใช้ค่าเริ่มต้น สำหรับบิลด์ที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ประโยชน์ของอินสแตนซ์ผู้ปฏิบัติงานหลายรายการจะยิ่งน้อยลง
กราฟนี้แสดงเวลาคอมไพล์ Bazel (เป้าหมาย //src:bazel
) ตั้งแต่ต้นในเวิร์กสเตชัน Linux ที่ใช้ Intel Xeon 3.5 GHz แบบ 6 คอร์ที่มี Hyper-Threading และ RAM 64 GB สําหรับการกําหนดค่าผู้ปฏิบัติงานแต่ละรายการ ระบบจะเรียกใช้บิลด์ที่สะอาด 5 ครั้งและนําค่าเฉลี่ยของ 4 ครั้งล่าสุด
รูปที่ 1 กราฟการปรับปรุงประสิทธิภาพของบิลด์ที่สะอาด
สําหรับการกําหนดค่านี้ 2 เวิร์กเกอร์จะคอมไพล์ได้เร็วที่สุด แต่มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นเพียง 14% เมื่อเทียบกับ 1 เวิร์กเกอร์ ผู้ปฏิบัติงาน 1 คนเป็นตัวเลือกที่ดีหากคุณต้องการใช้หน่วยความจำน้อยลง
โดยทั่วไปแล้วการคอมไพล์แบบเพิ่มมักจะให้ประโยชน์มากกว่า บิลด์ที่สะอาดนั้นค่อนข้างเกิดขึ้นไม่บ่อยนัก แต่การเปลี่ยนแปลงไฟล์เดียวระหว่างการคอมไพล์นั้นเกิดขึ้นได้บ่อยครั้ง โดยเฉพาะในการพัฒนาแบบทดสอบเป็นแนวทาง ตัวอย่างข้างต้นยังมีการดำเนินการบางอย่างที่ไม่ใช่การแพ็กเกจ Java ซึ่งอาจบดบังเวลาคอมไพล์ที่เพิ่มขึ้น
การคอมไพล์ซอร์สโค้ด Java อีกครั้งเท่านั้น (//src/main/java/com/google/devtools/build/lib/bazel:BazelServer_deploy.jar
) หลังจากที่เปลี่ยนค่าคงที่สตริงภายในใน AbstractContainerizingSandboxedSpawn.java จะช่วยเพิ่มความเร็วขึ้น 3 เท่า (โดยเฉลี่ย 20 บิลด์แบบเพิ่มที่มี 1 บิลด์อุ่นเครื่องถูกทิ้ง)
รูปที่ 2 กราฟการปรับปรุงประสิทธิภาพของบิลด์ที่เพิ่มขึ้น
ความเร็วที่เพิ่มขึ้นจะขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น การเพิ่มความเร็วของปัจจัย 6 จะวัดในสถานการณ์ข้างต้นเมื่อค่าคงที่ที่ใช้กันทั่วไปมีการเปลี่ยนแปลง
การแก้ไขผู้ปฏิบัติงานแบบถาวร
คุณสามารถส่ง Flag --worker_extra_flag
เพื่อระบุ Flag เริ่มต้นให้กับ Worker โดยคีย์ตามคําช่วยจํา เช่น การใส่ --worker_extra_flag=javac=--debug
จะเปิดการแก้ไขข้อบกพร่องสำหรับ Javac เท่านั้น
คุณตั้งค่า Flag ของ WOrker ได้เพียง 1 รายการต่อการใช้ Flag นี้ และสำหรับคําช่วยจํารายการเดียวเท่านั้น
ผู้ปฏิบัติงานไม่ได้สร้างขึ้นแยกกันสำหรับ Mnemonic แต่ละรายการ แต่รวมถึงตัวแปรต่างๆ ใน Flag เริ่มต้นใช้งานด้วย ระบบจะรวมการแจ้งเตือนหน่วยความจำและการเริ่มต้นใช้งานแต่ละรายการเข้าด้วยกันเป็น WorkerKey
และอาจสร้างผู้ปฏิบัติงาน WorkerKey
ได้สูงสุด worker_max_instances
ราย โปรดดูส่วนถัดไปเพื่อดูว่าการกำหนดค่าการดําเนินการระบุ Flag การตั้งค่าได้อย่างไร
คุณสามารถใช้ Flag --high_priority_workers
เพื่อระบุคําช่วยจําที่ควรเรียกใช้แทนคําช่วยจําที่มีลําดับความสําคัญเป็นปกติ ซึ่งจะช่วยจัดลำดับความสำคัญของการดำเนินการที่อยู่ในเส้นทางวิกฤติอยู่เสมอ หากมีผู้ปฏิบัติงานที่มีลําดับความสําคัญสูงดําเนินการตามคําขอ 2 คนขึ้นไป ระบบจะป้องกันไม่ให้ผู้ปฏิบัติงานคนอื่นๆ ทํางาน คุณใช้ Flag นี้ซ้ำได้
การส่งผ่าน Flag --worker_sandboxing
ทำให้ผู้ปฏิบัติงานแต่ละคำขอใช้ไดเรกทอรีแซนด์บ็อกซ์แยกต่างหากสำหรับอินพุตทั้งหมด การตั้งค่า Sandbox จะใช้เวลาเพิ่มเติมอีกสักหน่อย โดยเฉพาะใน macOS แต่จะให้การรับประกันความถูกต้องที่ดีขึ้น
Flag --worker_quit_after_build
มีประโยชน์สําหรับการแก้ไขข้อบกพร่องและการสร้างโปรไฟล์เป็นหลัก Flag นี้จะบังคับให้เวิร์กเกอร์ทั้งหมดหยุดทำงานเมื่อบิวด์เสร็จแล้ว นอกจากนี้ คุณยังส่ง --worker_verbose
เพื่อรับเอาต์พุตเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่ผู้ดําเนินการทําอยู่ได้ด้วย แฟล็กนี้จะแสดงในฟิลด์ verbosity
ใน WorkRequest
ซึ่งช่วยให้การติดตั้งใช้งาน Executor แสดงผลได้ละเอียดยิ่งขึ้นด้วย
ผู้ปฏิบัติงานเก็บบันทึกในไดเรกทอรี <outputBase>/bazel-workers
ตัวอย่างเช่น /tmp/_bazel_larsrc/191013354bebe14fdddae77f2679c3ef/bazel-workers/worker-1-Javac.log
ชื่อไฟล์จะประกอบด้วยรหัสผู้ปฏิบัติงานและเทคนิคช่วยจำ เนื่องจากอาจมี WorkerKey
มากกว่า 1 ครั้งต่อการช่วยจำ คุณอาจเห็นไฟล์บันทึกมากกว่า worker_max_instances
ไฟล์สำหรับช่วยจำหนึ่งๆ
สำหรับบิลด์ Android โปรดดูรายละเอียดที่หน้าประสิทธิภาพบิลด์ Android
การใช้ผู้ปฏิบัติงานแบบถาวร
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีสร้างผู้ปฏิบัติงานในหน้าการสร้างผู้ปฏิบัติงานถาวร
ตัวอย่างนี้แสดงการกำหนดค่า Starlark สำหรับเวิร์กเกอร์ที่ใช้ 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 การใช้งานครั้งแรกของการดำเนินการนี้จะเริ่มต้นด้วยการดำเนินการบรรทัดคำสั่ง /bin/some_compiler -max_mem=4G --persistent_worker
จากนั้นคำขอคอมไพล์ Foo.java
จะมีลักษณะดังนี้
หมายเหตุ: แม้ว่าข้อกำหนดของบัฟเฟอร์โปรโตคอลจะใช้ "รูปแบบ Snake Case" (request_id
) แต่โปรโตคอล JSON จะใช้ "รูปแบบ Camel Case" (requestId
) ในเอกสารนี้ เราจะใช้รูปแบบ Camel Case ในตัวอย่าง JSON แต่จะใช้รูปแบบ Snake Case เมื่อพูดถึงช่อง ไม่ว่าจะใช้โปรโตคอลใดก็ตาม
{
"arguments": [ "-g", "-source", "1.5", "Foo.java" ]
"inputs": [
{ "path": "symlinkfarm/input1", "digest": "d49a..." },
{ "path": "symlinkfarm/input2", "digest": "093d..." },
],
}
แรงงานจะรับข้อมูลนี้ใน stdin
ในรูปแบบ JSON คั่นด้วยการขึ้นบรรทัดใหม่ (เนื่องจากมีการตั้งค่า requires-worker-protocol
เป็น JSON) จากนั้นผู้ปฏิบัติงานก็จะดำเนินการ
และส่ง WorkResponse
ในรูปแบบ JSON ไปยัง Bazel ใน Stouts จากนั้น Bazel แยกวิเคราะห์คำตอบนี้และแปลงเป็น Pro ของ WorkResponse
ด้วยตนเอง หากต้องการสื่อสารกับแรงงานที่เชื่อมโยงโดยใช้ protobuf ที่เข้ารหัสไบนารีแทน JSON ให้ตั้งค่า requires-worker-protocol
เป็น proto
ดังนี้
execution_requirements = {
"supports-workers" : "1" ,
"requires-worker-protocol" : "proto"
}
หากคุณไม่ได้รวม requires-worker-protocol
ไว้ในข้อกำหนดการเรียกใช้ ระบบของ Bazel จะกำหนดค่าเริ่มต้นให้การสื่อสารของเวิร์กเกอร์ใช้ protobuf
Bazel จะดึงข้อมูล WorkerKey
จากคําช่วยจําและ Flag ที่แชร์ ดังนั้นหากการกําหนดค่านี้อนุญาตให้เปลี่ยนพารามิเตอร์ max_mem
ระบบจะสร้างเวิร์กเกอร์แยกต่างหากสําหรับแต่ละค่าที่ใช้ ซึ่งอาจทําให้หน่วยความจําถูกใช้มากเกินไปหากใช้ตัวแปรมากเกินไป
ปัจจุบันผู้ปฏิบัติงานแต่ละคนจะประมวลผลคำขอได้ครั้งละ 1 รายการเท่านั้น ฟีเจอร์ผู้ทํางานแบบมัลติเพล็กซ์เวอร์ชันทดลองอนุญาตให้ใช้หลายเธรดได้ หากเครื่องมือพื้นฐานเป็นแบบมัลติเธรดและมีการตั้งค่า Wrapper ให้เข้าใจเรื่องนี้
ในที่เก็บ GitHub นี้ คุณจะเห็นตัวอย่าง Wrapper ของ Worker ที่เขียนด้วย Java และ Python หากใช้งาน JavaScript หรือ TypeScript อยู่ แพ็กเกจ@bazel/worker และตัวอย่างผู้ปฏิบัติงาน Nodejs อาจเป็นประโยชน์
ผู้ใช้ทำงานส่งผลต่อแซนด์บ็อกซ์อย่างไร
การใช้กลยุทธ์ worker
โดยค่าเริ่มต้นจะไม่เรียกใช้การดําเนินการในแซนด์บ็อกซ์ ซึ่งคล้ายกับกลยุทธ์ local
คุณสามารถตั้งค่า Flag --worker_sandboxing
เพื่อเรียกใช้เวิร์กเกอร์ทั้งหมดภายในแซนด์บ็อกซ์ เพื่อให้แน่ใจว่าการเรียกใช้เครื่องมือแต่ละครั้งจะเห็นเฉพาะไฟล์อินพุตที่ควรจะเห็น เครื่องมือนี้อาจยังทำให้ข้อมูลระหว่างคำขอรั่วไหลภายใน เช่น ผ่านแคช การใช้กลยุทธ์ dynamic
กำหนดให้ต้องแยกพื้นที่ทํางานของผู้ใช้
ระบบจะส่งข้อมูลสรุปไปพร้อมกับไฟล์อินพุตแต่ละไฟล์เพื่อให้ใช้แคชคอมไพเลอร์กับเวิร์กเกอร์ได้อย่างถูกต้อง ดังนั้นคอมไพเลอร์หรือรัปเปอร์จึงตรวจสอบได้ว่าอินพุตยังคงใช้งานได้หรือไม่โดยไม่ต้องอ่านไฟล์
แม้จะใช้ข้อมูลสรุปอินพุตเพื่อป้องกันการแคชที่ไม่ต้องการ แต่เวิร์กเกอร์ที่อยู่ในแซนด์บ็อกซ์จะให้บริการแซนด์บ็อกซ์ที่เข้มงวดน้อยกว่าแซนด์บ็อกซ์แบบสมบูรณ์ เนื่องจากเครื่องมืออาจเก็บสถานะภายในอื่นๆ ที่ได้รับผลกระทบจากคําขอก่อนหน้าไว้
คุณจะใช้แซนด์บ็อกซ์ของผู้ปฏิบัติงาน Multiplex ได้ก็ต่อเมื่อผู้ปฏิบัติงานรองรับเท่านั้น และต้องเปิดใช้แซนด์บ็อกซ์นี้แยกต่างหากด้วยแฟล็ก --experimental_worker_multiplex_sandboxing
ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ในเอกสารการออกแบบ)
อ่านเพิ่มเติม
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้ปฏิบัติงานแบบถาวรได้ที่
- บล็อกโพสต์เกี่ยวกับ Persistent Worker เวอร์ชันเดิม
- คำอธิบายการใช้งาน Haskell {: .external}
- บล็อกโพสต์โดย Mike Morearty {: .external}
- การพัฒนาส่วนหน้าด้วย Bazel: Angular/TypeScript และ Persistent Workers w/ Asana {: .external}
- คำอธิบายกลยุทธ์ Bazel {: .external}
- การสนทนาเกี่ยวกับกลยุทธ์สำหรับแรงงานที่ให้ข้อมูลในรายชื่ออีเมล bazel-discuss {: .external}