Kural yazarken en yaygın performans sorunu, bağımlılıklardan toplanan verileri taramak veya kopyalamaktır. Bu işlemler, derleme işleminin tamamında toplandığında kolayca O(N^2) zaman veya alan alabilir. Bu sorunu önlemek için depo setlerini etkili bir şekilde nasıl kullanacağınızı anlamanız çok önemlidir.
Bunu doğru şekilde yapmak zor olabilir. Bu nedenle Bazel, hata yapmış olabileceğiniz noktaları bulmanıza yardımcı olan bir bellek profilleyici de sağlar. Dikkat: Verimli olmayan bir kural yazmanın maliyeti, yaygın olarak kullanılana kadar belirgin olmayabilir.
Depo kümelerini kullanma
Kural bağımlılıkları kapsamındaki bilgileri toplarken depsets öğesini kullanmanız gerekir. Mevcut kurala özgü bilgileri yayınlamak için yalnızca düz listeler veya sözlükler kullanın.
Depo grubu, bilgileri paylaşıma olanak tanıyan iç içe yerleştirilmiş bir grafik olarak temsil eder.
Aşağıdaki grafiği inceleyin:
C -> B -> A
D ---^
Her düğüm tek bir dize yayınlar. Veriler, veri kümeleriyle şu şekilde görünür:
a = depset(direct=['a'])
b = depset(direct=['b'], transitive=[a])
c = depset(direct=['c'], transitive=[b])
d = depset(direct=['d'], transitive=[b])
Her öğeden yalnızca bir kez bahsedildiğini unutmayın. Listeler sayesinde şunları yapabilirsiniz:
a = ['a']
b = ['b', 'a']
c = ['c', 'b', 'a']
d = ['d', 'b', 'a']
Bu örnekte 'a' dört kez kullanılmıştır. Grafikler ne kadar büyük olursa bu sorun o kadar kötüleşir.
Aşağıda, geçişli bilgileri yayınlamak için depset'leri doğru şekilde kullanan bir kural uygulaması örneği verilmiştir. O(N^2) olmadığından, kurala özgü bilgileri listeleri kullanarak yayınlamanın uygun olduğunu unutmayın.
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
)]
Daha fazla bilgi için depset'e genel bakış sayfasına bakın.
depset.to_list()'ü arama
to_list() kullanarak bir depset'i düz bir listeye zorlayabilirsiniz ancak bu işlem genellikle O(N^2) maliyetle sonuçlanır. Mümkünse hata ayıklama amacıyla hariç olmak üzere depsetlerin düzleştirilmesinden kaçının.
Yaygın bir yanlış anlama, yalnızca <xx>_binary kuralı gibi üst düzey hedeflerde yaparsanız maliyet, derleme grafiğinin her düzeyinde toplanmadığı için depsetleri istediğiniz gibi düzleştirebileceğinizdir. Ancak örtüşen bağımlılıklara sahip bir hedef grubu oluşturduğunuzda bu yine O(N^2) olur. Bu durum, testlerinizi //foo/tests/... oluştururken veya bir IDE projesini içe aktarırken ortaya çıkar.
Arama sayısını depset'e düşürme
depset işlevinin bir döngü içinde çağrılması genellikle hatalı bir işlemdir. Bu, çok derin iç içe yerleştirilmiş ve kötü performans gösteren depsetlere yol açabilir. Örneğin:
x = depset()
for i in inputs:
# Do not do that.
x = depset(transitive = [x, i.deps])
Bu kod kolayca değiştirilebilir. Öncelikle geçişli depsetleri toplayın ve hepsini aynı anda birleştirin:
transitive = []
for i in inputs:
transitive.append(i.deps)
x = depset(transitive = transitive)
Bu, bazen liste kapsamı kullanılarak azaltılabilir:
x = depset(transitive = [i.deps for i in inputs])
Komut satırı için ctx.actions.args() işlevini kullanma
Komut satırları oluştururken ctx.actions.args() işlevini kullanmanız gerekir. Bu, tüm depsetlerin genişletilmesini yürütme aşamasına erteler.
Bu, kesinlikle daha hızlı olmanın yanı sıra kurallarınızın hafıza tüketimini bazen% 90 veya daha fazla azaltır.
Aşağıda bazı ipuçları verilmiştir:
Kendinizi düzleştirmek yerine, depset'leri ve listeleri doğrudan bağımsız değişken olarak iletin. Bu veriler sizin için
ctx.actions.args()tarafından genişletilecektir. Depset içeriklerinde dönüştürme yapmanız gerekiyorsa ctx.actions.args#add değerine bakarak ihtiyacınız olan öğeyi bulun.File#pathbağımsız değişkenini mi ilerliyorsunuz? Gerek yok. Tüm dosyalar, otomatik olarak yoluna dönüştürülür ve genişletme zamanına ertelenir.Dize oluşturmak için bunları birbirine bağlamaktan kaçının. En iyi dize bağımsız değişkeni, belleği kuralınızın tüm örnekleri arasında paylaşılacağı için sabit bir değerdir.
args, komut satırı için çok uzunsa
ctx.actions.args()nesnesi,ctx.actions.args#use_param_filekullanılarak koşullu veya koşulsuz olarak bir parametre dosyasına yazılabilir. Bu işlem, işlem yürütüldüğünde arka planda yapılır. Params dosyasını açıkça kontrol etmeniz gerekiyorsactx.actions.writekullanarak manuel olarak yazabilirsiniz.
Örnek:
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
Geçişli işlem girişleri depset olmalıdır
ctx.actions.run'u kullanarak bir işlem oluştururken inputs alanının bir depset kabul ettiğini unutmayın. Girişler bağımlılıklardan geçişli olarak toplandığında bunu kullanın.
inputs = depset(...)
ctx.actions.run(
inputs = inputs, # Do *not* turn inputs into a list
...
)
Asılı
Bazel donmuş görünüyorsa $(bazel info output_base)/server/jvm.out dosyasına bir iş parçacığı dökümü almak için Ctrl-\ tuşlarına basabilir veya Bazel'e bir SIGQUIT sinyali (kill -3 $(bazel info server_pid)) gönderebilirsiniz.
Bazel kilitlenirse bazel info'ü çalıştıramayabilirsiniz. Bu nedenle, output_base dizini genellikle Workspace dizininizdeki bazel-<workspace> simge bağlantısının üst dizinidir.
Performans profilleme
JSON izleme profili, Bazel'in çağrı sırasında ne kadar zaman harcadığını hızlıca anlamak için çok yararlı olabilir.
Bellek kullanımının profilini çıkarma
Bazel, kuralınızın bellek kullanımını kontrol etmenize yardımcı olabilecek yerleşik bir bellek profilleyici içerir. Sorun varsa soruna neden olan tam kod satırını bulmak için yığını dökebilirsiniz.
Bellek izlemeyi etkinleştirme
Bu iki başlangıç işaretini her Bazel çağrısına iletmeniz gerekir:
STARTUP_FLAGS=\
--host_jvm_args=-javaagent:<path to java-allocation-instrumenter-3.3.0.jar> \
--host_jvm_args=-DRULE_MEMORY_TRACKER=1
Bu komutlar, sunucuyu bellek izleme modunda başlatır. Bunları bir Bazel çağrısında bile unutursanız sunucu yeniden başlatılır ve baştan başlamanız gerekir.
Bellek İzleyici'yi kullanma
Örneğin, foo hedefine bakın ve ne işe yaradığını öğrenin. Yalnızca analizi çalıştırmak ve derleme yürütme aşamasını çalıştırmamak için --nobuild işaretini ekleyin.
$ bazel $(STARTUP_FLAGS) build --nobuild //foo:foo
Ardından, tüm Bazel örneğinin ne kadar bellek tükettiğini öğrenin:
$ bazel $(STARTUP_FLAGS) info used-heap-size-after-gc
> 2594MB
bazel dump --rules simgesini kullanarak verileri kural sınıfına göre ayırın:
$ 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 kullanarak bir pprof dosyası oluşturarak belleğin nereye gittiğine bakın:
$ bazel $(STARTUP_FLAGS) dump --skylark_memory=$HOME/prof.gz
> Dumping Starlark heap to: /usr/local/google/home/$USER/prof.gz
Yığını incelemek için pprof aracını kullanın. pprof -flame $HOME/prof.gz kullanarak bir alev grafiği elde etmek iyi bir başlangıç noktasıdır.
pprof'yi https://github.com/google/pprof adresinden indirin.
En popüler arama sitelerinin satırlarla ek açıklamalı metin dökümünü alın:
$ 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)