ルールを記述する際、パフォーマンスに関する最も一般的な落とし穴は、依存関係から蓄積されたデータを走査またはコピーすることです。ビルド全体で集計すると、これらのオペレーションは簡単に O(N^2) の時間またはスペースを消費する可能性があります。これを回避するには、depset を効果的に使用する方法を理解することが重要です。
これを正しく行うことは難しいため、Bazel には、間違いが発生した可能性のある場所を見つけるのに役立つメモリ プロファイラも用意されています。注意: 非効率的なルールを記述した場合のコストは、広範囲に使用されるまで明らかにならない場合があります。
依存関係を使用する
ルールの依存関係から情報をロールアップするときは、depsets を使用する必要があります。現在のルールに対してローカルで情報を公開する場合は、書式なしリストまたは辞書のみを使用してください。
depset は、共有を可能にするネストされたグラフとして情報を表します。
次のグラフについて考えてみましょう。
C -> B -> A
D ---^
各ノードは 1 つの文字列をパブリッシュします。depset を使用すると、データは次のようになります。
a = depset(direct=['a'])
b = depset(direct=['b'], transitive=[a])
c = depset(direct=['c'], transitive=[b])
d = depset(direct=['d'], transitive=[b])
各項目は 1 回のみ言及されます。リストを使用すると、次のように表示されます。
a = ['a']
b = ['b', 'a']
c = ['c', 'b', 'a']
d = ['d', 'b', 'a']
この場合、'a' は 4 回参照されています。グラフが大きいほど、この問題は悪化します。
以下に、depset を正しく使用して伝播情報を公開するルールの実装例を示します。リストを使用してルールローカル情報を公開しても問題ありません。これは O(N^2) ではないためです。
MyProvider = provider()
def _impl(ctx):
my_things = ctx.attr.things
all_things = depset(
direct=my_things,
transitive=[dep[MyProvider].all_things for dep in ctx.attr.deps]
)
...
return [MyProvider(
my_things=my_things, # OK, a flat list of rule-local things only
all_things=all_things, # OK, a depset containing dependencies
)]
詳細については、depset の概要のページをご覧ください。
depset.to_list() を呼び出さない
to_list() を使用して depset をフラット リストに強制変換できますが、通常は O(N^2) の費用が発生します。可能であれば、デバッグ目的以外で depset をフラット化しない。
よくある誤解として、<xx>_binary ルールなどのトップレベル ターゲットでのみ Depset をフラット化すれば、ビルドグラフの各レベルで費用が累積されないため、Depset を自由にフラット化できるというものがあります。ただし、依存関係が重複する一連のターゲットをビルドする場合、これは O(N^2) です。引き続きこれは、テスト //foo/tests/... をビルドするとき、または IDE プロジェクトをインポートするときに行われます。
depset の呼び出し回数を減らす
ループ内で depset を呼び出すのは間違いです。これにより、ネストの深い depset が作成され、パフォーマンスが低下する可能性があります。例:
x = depset()
for i in inputs:
# Do not do that.
x = depset(transitive = [x, i.deps])
このコードは簡単に置き換えることができます。まず、推移的依存関係を収集し、一度にすべてマージします。
transitive = []
for i in inputs:
transitive.append(i.deps)
x = depset(transitive = transitive)
リスト内包を使用すると、この処理を短縮できる場合があります。
x = depset(transitive = [i.deps for i in inputs])
コマンドラインで ctx.actions.args() を使用する
コマンドラインを作成するときは、ctx.actions.args() を使用してください。これにより、depset の展開が実行フェーズまで延期されます。
これにより、速度が大幅に向上するだけでなく、ルールのメモリ消費量が削減されます（90% 以上削減されることもあります）。
コツをご紹介します。
依存関係とリストを自分でフラット化するのではなく、引数として直接渡します。
ctx.actions.args()によって展開されます。depset の内容を変換する必要がある場合は、ctx.actions.args#add で、適切なものがないか確認します。文字列を連結して構成しないでください。文字列引数には定数を使用することをおすすめします。これは、ルールのすべてのインスタンス間でメモリが共有されるためです。
コマンドラインに対して引数が長すぎる場合、
ctx.actions.args#use_param_fileを使用して、ctx.actions.args()オブジェクトを条件付きまたは無条件でパラメータ ファイルに書き込めます。これは、アクションの実行時にバックグラウンドで行われます。params ファイルを明示的に制御する必要がある場合は、ctx.actions.writeを使用して手動で書き込むことができます。
例:
def _impl(ctx):
...
args = ctx.actions.args()
file = ctx.declare_file(...)
files = depset(...)
# Bad, constructs a full string "--foo=<file path>" for each rule instance
args.add("--foo=" + file.path)
# Good, shares "--foo" among all rule instances, and defers file.path to later
# It will however pass ["--foo", <file path>] to the action command line,
# instead of ["--foo=<file_path>"]
args.add("--foo", file)
# Use format if you prefer ["--foo=<file path>"] to ["--foo", <file path>]
args.add(format="--foo=%s", value=file)
# Bad, makes a giant string of a whole depset
args.add(" ".join(["-I%s" % file.short_path for file in files])
# Good, only stores a reference to the depset
args.add_all(files, format_each="-I%s", map_each=_to_short_path)
# Function passed to map_each above
def _to_short_path(f):
return f.short_path
伝播アクションの入力は depset である必要があります
ctx.actions.run を使用してアクションをビルドする場合は、inputs フィールドが depset を受け入れることを忘れないでください。入力が依存関係から伝播的に収集される場合は常に使用します。
inputs = depset(...)
ctx.actions.run(
inputs = inputs, # Do *not* turn inputs into a list
...
)
吊り下げ
Bazel がハングしていると思われる場合は、Ctrl-\ キーを押すか、Bazel に SIGQUIT シグナル（kill -3 $(bazel info server_pid)）を送信して、ファイル $(bazel info output_base)/server/jvm.out にスレッドダンプを取得します。
bazel がハングしている場合、bazel info を実行できない可能性があるため、通常、output_base ディレクトリはワークスペース ディレクトリ内の bazel-<workspace> シンボリック リンクの親になります。
パフォーマンス プロファイリング
Bazel は、デフォルトで出力ベースの command.profile.gz に JSON プロファイルを書き込みます。ロケーションは、--profile フラグ（--profile=/tmp/profile.gz など）を使用して構成できます。.gz で終わるロケーションは GZIP で圧縮されます。
結果を表示するには、Chrome ブラウザのタブで chrome://tracing を開き、[読み込み] をクリックして、（圧縮されている可能性のある）プロファイル ファイルを選択します。詳細な結果を確認するには、左下のボックスをクリックします。
次のキーボード操作を使用して移動できます。
- 「選択」モードにするには
1を押します。このモードでは、特定のボックスを選択してイベントの詳細を調べることができます（左下を参照）。複数のイベントを選択すると、概要と集計統計情報が表示されます。 2を押すと「パン」モードになります。マウスをドラッグしてビューを移動します。a/dを使用して左右に移動することもできます。3を押して「ズーム」モードにします。マウスをドラッグしてズームします。w/sを使用してズームイン/ズームアウトすることもできます。4を押すと「タイミング」モードになり、2 つのイベント間の距離を測定できます。- すべてのコントロールについて詳しくは、
?を押してください。
プロフィール情報
プロファイルの例:
図 1. プロファイルの例。
特別な行がいくつかあります。
action counters: 処理中の同時実行アクションの数が表示されます。これをクリックすると、実際の値が表示されます。クリーンビルドでは--jobsの値まで増やす必要があります。cpu counters: ビルドの 1 秒ごとに、Bazel によって使用される CPU の量を表示します（値 1 は、1 つのコアが 100% ビジー状態であることを意味します）。Critical Path: クリティカル パス上のアクションごとに 1 つのブロックを表示します。grpc-command-1: Bazel のメインスレッド。「Bazel の起動」、「evaluateTargetPatterns」、「runAnalysisPhase」など、Bazel が行っている処理の概要を把握するのに役立ちます。Service Thread: マイナー ガベージ コレクション（GC）とメジャー GC の停止を表示します。
他の行は Bazel スレッドを表し、そのスレッド上のすべてのイベントが表示されます。
一般的なパフォーマンスの問題
パフォーマンス プロファイルを分析する際には、以下のことに注目します。
- 特に増分ビルドで、予想される分析フェーズ（
runAnalysisPhase）よりも遅い。これは、depset をフラット化するなど、ルールの実装が適切でないことを示す可能性があります。ターゲット数が過剰、マクロが複雑、グロブが再帰的である場合、パッケージの読み込みが遅くなることがあります。 - 個々の遅いアクション（特にクリティカル パス上のもの）。大規模なアクションを複数の小さなアクションに分割したり、（推移的）依存関係のセットを減らしたりすることで、速度を上げることができます。また、
PROCESS_TIME以外の異常に高い値（REMOTE_SETUPやFETCHなど）がないかどうかも確認します。 - ボトルネック。つまり、少数のスレッドがビジー状態になり、他のすべてのスレッドがアイドル状態になるか結果を待機している（上記のスクリーンショットの 15～30 秒付近を参照）。これを最適化するには、ルールの実装または Bazel 自体に変更を加えて、より多くの並列処理を導入する必要があります。これは、GC の量が異常に多い場合にも発生することがあります。
プロファイル ファイル形式
最上位オブジェクトには、メタデータ（otherData）と実際のトレースデータ（traceEvents）が含まれます。メタデータには、呼び出し ID や Bazel 呼び出しの日付などの追加情報が含まれます。
例:
{
"otherData": {
"build_id": "101bff9a-7243-4c1a-8503-9dc6ae4c3b05",
"date": "Tue Jun 16 08:30:21 CEST 2020",
"output_base": "/usr/local/google/_bazel_johndoe/573d4be77eaa72b91a3dfaa497bf8cd0"
},
"traceEvents": [
{"name":"thread_name","ph":"M","pid":1,"tid":0,"args":{"name":"Critical Path"}},
{"cat":"build phase marker","name":"Launch Bazel","ph":"X","ts":-1824000,"dur":1824000,"pid":1,"tid":60},
...
{"cat":"general information","name":"NoSpawnCacheModule.beforeCommand","ph":"X","ts":116461,"dur":419,"pid":1,"tid":60},
...
{"cat":"package creation","name":"src","ph":"X","ts":279844,"dur":15479,"pid":1,"tid":838},
...
{"name":"thread_name","ph":"M","pid":1,"tid":11,"args":{"name":"Service Thread"}},
{"cat":"gc notification","name":"minor GC","ph":"X","ts":334626,"dur":13000,"pid":1,"tid":11},
...
{"cat":"action processing","name":"Compiling third_party/grpc/src/core/lib/transport/status_conversion.cc","ph":"X","ts":12630845,"dur":136644,"pid":1,"tid":1546}
]
}
トレース イベントのタイムスタンプ（ts）と期間（dur）はマイクロ秒単位で指定します。カテゴリ（cat）は、ProfilerTask の列挙値の 1 つです。イベントが非常に短く互いに近接している場合、一部のイベントは 1 つにマージされます。イベントのマージを防ぐには、--noslim_json_profile を渡します。
Chrome トレース イベント形式の仕様もご覧ください。
analyze-profile
このプロファイリング方法は 2 つのステップで構成されます。最初に、--profile フラグを使用してビルド/テストを実行する必要があります。次に例を示します。
$ bazel build --profile=/tmp/prof //path/to:target
生成されたファイル（この場合は /tmp/prof）はバイナリ ファイルであり、analyze-profile コマンドによってポスト処理と分析を行うことができます。
$ bazel analyze-profile /tmp/prof
デフォルトでは、指定したプロファイル データファイルのサマリー分析情報が出力されます。これには、各ビルドフェーズにおけるさまざまなタスクタイプの累積統計情報と、クリティカル パスの分析が含まれます。
デフォルトの出力の最初のセクションは、さまざまなビルドフェーズに費やされた時間の概要です。
INFO: Profile created on Tue Jun 16 08:59:40 CEST 2020, build ID: 0589419c-738b-4676-a374-18f7bbc7ac23, output base: /home/johndoe/.cache/bazel/_bazel_johndoe/d8eb7a85967b22409442664d380222c0
=== PHASE SUMMARY INFORMATION ===
Total launch phase time 1.070 s 12.95%
Total init phase time 0.299 s 3.62%
Total loading phase time 0.878 s 10.64%
Total analysis phase time 1.319 s 15.98%
Total preparation phase time 0.047 s 0.57%
Total execution phase time 4.629 s 56.05%
Total finish phase time 0.014 s 0.18%
------------------------------------------------
Total run time 8.260 s 100.00%
Critical path (4.245 s):
Time Percentage Description
8.85 ms 0.21% _Ccompiler_Udeps for @local_config_cc// compiler_deps
3.839 s 90.44% action 'Compiling external/com_google_protobuf/src/google/protobuf/compiler/php/php_generator.cc [for host]'
270 ms 6.36% action 'Linking external/com_google_protobuf/protoc [for host]'
0.25 ms 0.01% runfiles for @com_google_protobuf// protoc
126 ms 2.97% action 'ProtoCompile external/com_google_protobuf/python/google/protobuf/compiler/plugin_pb2.py'
0.96 ms 0.02% runfiles for //tools/aquery_differ aquery_differ
メモリのプロファイリング
Bazel には、ルールのメモリ使用量を確認できるメモリ プロファイラが組み込まれています。問題がある場合は、ヒープダンプを実行して、問題の原因となっているコード行を特定できます。
メモリ トラッキングの有効化
次の 2 つの起動フラグを Bazel の呼び出しごとに渡す必要があります。
STARTUP_FLAGS=\
--host_jvm_args=-javaagent:$(BAZEL)/third_party/allocation_instrumenter/java-allocation-instrumenter-3.3.0.jar \
--host_jvm_args=-DRULE_MEMORY_TRACKER=1
これらは、メモリ トラッキング モードでサーバーを起動します。1 回の Bazel 呼び出しでこれらのオプションを忘れると、サーバーが再起動され、最初からやり直す必要があります。
メモリ トラッカーの使用
たとえば、ターゲット foo を見て、その動作を確認します。分析のみを実行し、ビルド実行フェーズは実行しない場合は、--nobuild フラグを追加します。
$ bazel $(STARTUP_FLAGS) build --nobuild //foo:foo
次に、Bazel インスタンス全体で消費されるメモリ量を確認します。
$ bazel $(STARTUP_FLAGS) info used-heap-size-after-gc
> 2594MB
bazel dump --rules を使用してルールクラスごとに分類します。
$ bazel $(STARTUP_FLAGS) dump --rules
>
RULE COUNT ACTIONS BYTES EACH
genrule 33,762 33,801 291,538,824 8,635
config_setting 25,374 0 24,897,336 981
filegroup 25,369 25,369 97,496,272 3,843
cc_library 5,372 73,235 182,214,456 33,919
proto_library 4,140 110,409 186,776,864 45,115
android_library 2,621 36,921 218,504,848 83,366
java_library 2,371 12,459 38,841,000 16,381
_gen_source 719 2,157 9,195,312 12,789
_check_proto_library_deps 719 668 1,835,288 2,552
... (more output)
bazel dump --skylark_memory を使用して pprof ファイルを生成して、メモリがどこに移動しているかを確認します。
$ bazel $(STARTUP_FLAGS) dump --skylark_memory=$HOME/prof.gz
> Dumping Starlark heap to: /usr/local/google/home/$USER/prof.gz
pprof ツールを使用してヒープを確認します。最初は、pprof -flame $HOME/prof.gz を使用してフレームグラフを取得することをおすすめします。
https://github.com/google/pprof から pprof を取得します。
呼び出しサイトのテキスト ダンプを取得し、行にアノテーションを付けます。
$ pprof -text -lines $HOME/prof.gz
>
flat flat% sum% cum cum%
146.11MB 19.64% 19.64% 146.11MB 19.64% android_library <native>:-1
113.02MB 15.19% 34.83% 113.02MB 15.19% genrule <native>:-1
74.11MB 9.96% 44.80% 74.11MB 9.96% glob <native>:-1
55.98MB 7.53% 52.32% 55.98MB 7.53% filegroup <native>:-1
53.44MB 7.18% 59.51% 53.44MB 7.18% sh_test <native>:-1
26.55MB 3.57% 63.07% 26.55MB 3.57% _generate_foo_files /foo/tc/tc.bzl:491
26.01MB 3.50% 66.57% 26.01MB 3.50% _build_foo_impl /foo/build_test.bzl:78
22.01MB 2.96% 69.53% 22.01MB 2.96% _build_foo_impl /foo/build_test.bzl:73
... (more output)