Kararlı Çalışanlar

Sorun bildirme Kaynağı görüntüleme Nightly · 7.4 .

Bu sayfada, kalıcı çalışanların nasıl kullanılacağı, avantajları, koşulları ve çalışanların korumalı alanı nasıl etkilediği ele alınmaktadır.

Kalıcı çalışan, Bazel sunucusu tarafından başlatılan uzun süreli bir işlemdir. Bu süreç, gerçek aracın (genellikle bir derleyici) etrafında sarmalayıcı görevi görür veya söz konusu aracın kendisidir. Kalıcı çalışanlardan yararlanmak için aracının bir dizi derleme yapmayı desteklemesi ve sarmalayıcının aracının API'si ile aşağıda açıklanan istek/yanıt biçimi arasında çeviri yapması gerekir. Aynı işçi, aynı derlemede --persistent_worker işaretiyle ve işaretsiz olarak çağrılabilir. İşçi, aracı uygun şekilde başlatmaktan ve araçla konuşmaktan, ayrıca çıkışta işçileri kapatmaktan sorumludur. Her çalışan örneğine <outputBase>/bazel-workers altında ayrı bir çalışma dizini atanır (ancak bu dizin başlatılmaz).

Kalıcı çalışanları kullanmak, başlatma ek yükünü azaltan, daha fazla JIT derlemesine olanak tanıyan ve işlem yürütmede örnek için soyut söz dizimi ağaçlarının önbelleğe alınmasını sağlayan bir yürütme stratejisidir. Bu strateji, uzun süren bir işleme birden fazla istek göndererek bu iyileştirmeleri sağlar.

Kalıcı çalışanlar Java, Scala, Kotlin ve daha birçok dilde uygulanır.

NodeJS çalışma zamanı kullanan programlar, işleyici protokolünü uygulamak için @bazel/worker yardımcı kitaplığını kullanabilir.

Kalıcı çalışanları kullanma

Bazel 0.27 ve sonraki sürümler, derlemeleri yürütürken varsayılan olarak kalıcı çalışanları kullanır. Bununla birlikte, uzaktan yürütme önceliklidir. Kalıcı çalışanları desteklemeyen işlemlerde, Bazel her işlem için bir araç örneği başlatır. Geçerli araç anımsalları için workerstratejiyi ayarlayarak derlemenizin kalıcı çalışanlar kullanacağını açıkça belirtebilirsiniz. En iyi uygulama olarak bu örnekte, worker stratejisine yedek olarak local belirtilmiştir:

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

Yerel strateji yerine çalışan stratejisi kullanmak, uygulamaya bağlı olarak derleme hızını önemli ölçüde artırabilir. Java için derlemeler 2-4 kat daha hızlı olabilir, bazen de artımlı derleme için daha hızlı olabilir. Çalışanlara kıyasla Bazel'i derlemek yaklaşık 2,5 kat daha hızlıdır. Daha fazla bilgi için "Çalışanların sayısını seçme" bölümüne bakın.

Yerel derleme ortamınızla eşleşen uzak bir derleme ortamınız da varsa uzaktan yürütme ve işleyici yürütme işlemlerini yarıştıran deneysel dinamik stratejiyi kullanabilirsiniz. Dinamik stratejiyi etkinleştirmek için --experimental_spawn_scheduler işaretini geçin. Bu strateji, işçileri otomatik olarak etkinleştirir. Bu nedenle, worker stratejisini belirtmeniz gerekmez. Ancak yedek olarak local veya sandboxed'yi kullanmaya devam edebilirsiniz.

Çalışan sayısını seçme

Anımsatıcı başına varsayılan çalışan örneği sayısı 4'tür ancak worker_max_instances işaretiyle ayarlanabilir. Mevcut CPU'lardan iyi bir şekilde yararlanmak ve JIT derlemesi ile önbellek isabetlerinin miktarı arasında bir denge vardır. Daha fazla çalışanla, daha fazla hedef, JIT'siz kod çalıştırma ve soğuk önbelleğe alma işlemlerinin başlangıç maliyetlerini karşılar. Oluşturulacak az sayıda hedefiniz varsa derleme hızı ile kaynak kullanımı arasındaki en iyi dengeyi tek bir çalışan verebilir (örneğin, 8586 numaralı soruna bakın). worker_max_instances işareti, anımsatıcı ve işaret grubu başına maksimum çalışan örneği sayısını belirler (aşağıya bakın). Bu nedenle, karma bir sistemde varsayılan değeri korursanız oldukça fazla miktarda bellek kullanabilirsiniz. Artımlı derlemelerde birden çok çalışan örneğinin avantajı daha da azdır.

Bu grafikte, 64 GB RAM'e sahip 6 çekirdekli hiper iş parçacıklı Intel Xeon 3,5 GHz Linux iş istasyonunda Bazel'in (hedef //src:bazel) sıfırdan derleme süreleri gösterilmektedir. Her çalışan yapılandırması için beş temiz derleme çalıştırılır ve son dört derlemenin ortalaması alınır.

Temiz derlemelerin performans iyileştirmeleri grafiği

Şekil 1. Temiz derlemelerin performans iyileştirmeleri grafiği.

Bu yapılandırmada, iki çalışan en hızlı derlemeyi sağlar. Bir çalışana kıyasla yalnızca %14 iyileşme görülür. Daha az bellek kullanmak istiyorsanız bir çalışan iyi bir seçenektir.

Artımlı derleme genellikle daha da fazla avantaj sağlar. Temiz derlemeler nispeten nadirdir ancak özellikle test odaklı geliştirmede, derlemeler arasında tek bir dosyanın değiştirilmesi yaygın karşılaşılan bir durumdur. Yukarıdaki örnekte, artımlı derleme süresini gölgeleyebilecek bazı Java dışı paketleme işlemleri de vardır.

AbstractContainerizingSandboxedSpawn.java dosyasında dahili bir dize sabitinin değiştirilmesinden sonra yalnızca Java kaynaklarını yeniden derlemek (//src/main/java/com/google/devtools/build/lib/bazel:BazelServer_deploy.jar), 3 kat hızlanma sağlar (bir ısıtma derlemesi atlanarak ortalama 20 artımlı derleme):

Artımlı derlemelerdeki performans iyileştirmelerinin grafiği

Şekil 2. Artımlı derlemelerdeki performans iyileştirmelerini gösteren grafik.

Hızlanma, yapılan değişikliğe bağlıdır. Yaygın olarak kullanılan bir sabit değer değiştirildiğinde, yukarıdaki durumda faktör 6'nın hızı ölçülür.

Kalıcı çalışanları değiştirme

--worker_extra_flag işaretini, çalışanlara başlatma bayraklarını belirtmek için mnemonic ile anahtarlanmıştır. Örneğin, --worker_extra_flag=javac=--debug parametresini iletmek yalnızca Javac için hata ayıklamayı etkinleştirir. Bu işaretin her kullanımı için yalnızca bir işçi işareti ve yalnızca bir anımsatıcı ayarlanabilir. Çalışanlar yalnızca her bir hatırlatıcı için ayrı ayrı değil, aynı zamanda başlangıç işaretlerindeki varyasyonlar için de ayrı ayrı oluşturulur. Her bir kısaltma ve başlangıç işareti kombinasyonu bir WorkerKey olarak birleştirilir ve her WorkerKey için en fazla worker_max_instances çalışan oluşturulabilir. İşlem yapılandırmasının, kurulum işaretlerini nasıl belirtebileceği hakkında bilgi edinmek için sonraki bölüme bakın.

Normal öncelikli anımsamalara göre çalışması gereken bir hatırlatıcı belirtmek için --high_priority_workers işaretini kullanabilirsiniz. Bu sayede her zaman kritik yolda olan işlemlere öncelik verebilirsiniz. İstekleri yürüten iki veya daha fazla yüksek öncelikli çalışan varsa diğer tüm çalışanların çalışması engellenir. Bu işaret birden çok kez kullanılabilir.

--worker_sandboxing işaretçisi iletildiği takdirde her çalışan isteği, tüm girişleri için ayrı bir korumalı alan dizini kullanır. Korumalı alan oluşturmak, özellikle macOS'te biraz daha zaman alır ancak daha doğru sonuçlar elde etmenizi sağlar.

--worker_quit_after_build işareti, temel olarak hata ayıklama ve profil oluşturma işlemleri için kullanışlıdır. Bu işaret, derleme tamamlandığında tüm çalışanları işi bırakmaya zorlar. Çalışanların neler yaptığı hakkında daha fazla çıktı almak için --worker_verbose aracını da iletebilirsiniz. Bu işaret, WorkRequest dilindeki verbosity alanına yansıtılarak çalışan uygulamalarının daha ayrıntılı olmasına da olanak tanır.

Çalışanlar günlüklerini <outputBase>/bazel-workers dizininde (ör. /tmp/_bazel_larsrc/191013354bebe14fdddae77f2679c3ef/bazel-workers/worker-1-Javac.log) depolar. Dosya adı, çalışan kimliğini ve anımsatıcıyı içerir. Her anımsatıcı için birden fazla WorkerKey olabilir. Bu nedenle, belirli bir anımsatıcı için worker_max_instances'ten fazla günlük dosyası görebilirsiniz.

Android derlemeleri için Android Derleme Performansı sayfasında ayrıntıları inceleyin.

Kalıcı çalışanları hayata geçirme

Çalışan oluşturma hakkında daha fazla bilgi için Kalıcı çalışanlar oluşturma sayfasına bakın.

Bu örnekte, JSON kullanan bir işleyici için Starlark yapılandırması gösterilmektedir:

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" }
)

Bu tanım doğrultusunda, bu işlemin ilk kullanımı /bin/some_compiler -max_mem=4G --persistent_worker komut satırının yürütülmesiyle başlar. Foo.java derleme isteği şu şekilde görünür:

NOT: Protokol arabelleği spesifikasyonu "yılan büyük/küçük harf" (request_id) kullanırken, JSON protokolünde "deve büyük/küçük harf" (requestId) kullanılır. Bu dokümanda, JSON örneklerinde büyük/küçük harf kullanılır, ancak protokolden bağımsız olarak alan hakkında konuşurken yılan büyük/küçük harf kullanılır.

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

Çalışan, bunu stdin üzerinde yeni satırla sınırlandırılmış JSON biçiminde alır (requires-worker-protocol JSON olarak ayarlandığından). Daha sonra çalışan, işlemi gerçekleştirir ve stdout'unda Bazel'e JSON biçimli bir WorkResponse gönderir. Daha sonra Bazel bu yanıtı ayrıştırır ve manuel olarak WorkResponse protosuna dönüştürür. İlişkili çalışanla JSON yerine ikili kodlu protobuf kullanarak iletişim kurmak için requires-worker-protocol, proto olarak şu şekilde ayarlanır:

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

Yürütme şartlarına requires-worker-protocol öğesini dahil etmezseniz Bazel varsayılan olarak çalışan iletişimini protobuf kullanacak şekilde ayarlar.

Bazel, WorkerKey öğesini anımsatıcılardan ve paylaşılan işaretlerden türetir. Dolayısıyla bu yapılandırma, max_mem parametresinin değiştirilmesine izin veriyorsa kullanılan her değer için ayrı bir çalışan oluşturulur. Çok fazla varyasyon kullanılırsa bu durum, aşırı bellek tüketimine neden olabilir.

Her çalışan şu anda bir seferde yalnızca bir isteği işleyebilir. Deneysel çoklu işleyici özelliği, temel araç çoklu iş parçacıklıysa ve sarmalayıcı bunu anlayacak şekilde ayarlandıysa birden fazla iş parçacığı kullanılmasına olanak tanır.

Bu GitHub deposunda, Java ve Python'da yazılan örnek çalışan sarmalayıcılarını görebilirsiniz. JavaScript veya TypeScript ile çalışıyorsanız @bazel/worker paketi ve nodejs worker örneği faydalı olabilir.

İşçiler korumalı alanı nasıl etkiler?

Varsayılan olarak worker stratejisi kullanıldığında işlem, local stratejisine benzer şekilde bir korumalı alanda çalıştırılmaz. --worker_sandboxing işaretini korumalı alan içindeki tüm çalışanları çalıştıracak şekilde ayarlayabilirsiniz. Böylece, aracın her yürütmesinin yalnızca olması gereken giriş dosyalarını gördüğünden emin olursunuz. Araç, istekler arasında dahili olarak (örneğin, bir önbellek aracılığıyla) bilgi sızdırabilir. dynamic stratejisini kullanmak için çalışanların korumalı alana yerleştirilmesi gerekir.

Derleyici önbelleklerinin çalışanlarla doğru şekilde kullanılmasını sağlamak için her giriş dosyasıyla birlikte bir özet iletilir. Böylece derleyici veya sarmalayıcı, dosyayı okumak zorunda kalmadan girişin hâlâ geçerli olup olmadığını kontrol edebilir.

İstenmeyen önbelleğe almayı korumak için giriş özetleri kullanılırken bile, korumalı alana alınan çalışanlar yalnızca korumalı alana göre daha az katı korumalı alan sunar. Bunun nedeni, araç önceki isteklerden etkilenen diğer dahili durumları koruyabilmesidir.

Multiplex çalışanları, yalnızca çalışan uygulaması destekliyorsa korumalı alana alınabilir. Bu korumalı alan, --experimental_worker_multiplex_sandboxing işaretiyle ayrı olarak etkinleştirilmelidir. Daha fazla ayrıntı için tasarım dokümanındaki bilgileri inceleyin.

Daha fazla bilgi

Kalıcı çalışanlar hakkında daha fazla bilgi için bkz: