Workers persistentes

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Esta página aborda como usar workers persistentes, os benefícios, os requisitos e como os workers afetam o sandbox.

Um worker persistente é um processo de longa duração iniciado pelo servidor do Bazel, que funciona como um wrapper em torno da ferramenta (normalmente um compilador) ou é a própria ferramenta. Para aproveitar os workers persistentes, a ferramenta precisa oferecer suporte a uma sequência de compilações, e o wrapper precisa traduzir entre a API da ferramenta e o formato de solicitação/resposta descrito abaixo. O mesmo worker pode ser chamado com e sem a flag --persistent_worker no mesmo build e é responsável por iniciar e se comunicar adequadamente com a ferramenta, além de encerrar workers na saída. Cada instância de worker é atribuída (mas não enraizada) a um diretório de trabalho separado em <outputBase>/bazel-workers.

O uso de workers permanentes é uma estratégia de execução que diminui a sobrecarga de inicialização, permite mais compilação JIT e permite o armazenamento em cache, por exemplo, das árvores de sintaxe abstratas na execução da ação. Essa estratégia alcança essas melhorias enviando várias solicitações para um processo demorado.

Os workers persistentes são implementados para vários idiomas, incluindo Java, Scala, Kotlin e muito mais.

Os programas que usam um ambiente de execução do NodeJS podem usar a biblioteca auxiliar @bazel/worker para implementar o protocolo do worker.

Como usar workers persistentes

O Bazel 0.27 e versões mais recentes usa workers persistentes por padrão ao executar builds, embora a execução remota tenha precedência. Para ações que não oferecem suporte a workers permanentes, o Bazel volta a iniciar uma instância de ferramenta para cada ação. É possível definir explicitamente o build para usar workers persistentes definindo a estratégia worker para as mnemônicas de ferramentas aplicáveis. Como prática recomendada, este exemplo inclui a especificação de local como uma alternativa para a estratégia worker:

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

Usar a estratégia de workers em vez da estratégia local pode aumentar significativamente a velocidade de compilação, dependendo da implementação. Para Java, os builds podem ser de duas a quatro vezes mais rápidos, às vezes mais para compilação incremental. A compilação do Bazel é cerca de 2,5 vezes mais rápida com workers. Para mais detalhes, consulte a seção Como escolher o número de workers.

Se você também tiver um ambiente de build remoto que corresponda ao seu ambiente de build local, use a estratégia experimental dinâmica, que executa uma execução remota e uma execução de worker. Para ativar a estratégia dinâmica, transmita a flag --experimental_spawn_scheduler. Essa estratégia ativa automaticamente os workers. Portanto, não é necessário especificar a estratégia worker, mas você ainda pode usar local ou sandboxed como alternativas.

Como escolher o número de workers

O número padrão de instâncias de worker por mnemônico é 4, mas pode ser ajustado com a flag worker_max_instances. Há uma compensação entre fazer bom uso das CPUs disponíveis e a quantidade de compilação JIT e acertos de cache que você recebe. Com mais workers, mais alvos vão pagar custos de inicialização para executar códigos não JIT e acessar caches frios. Se você tiver um número pequeno de destinos para criar, um único worker pode oferecer a melhor compensação entre a velocidade de compilação e o uso de recursos. Por exemplo, consulte o problema 8586. A flag worker_max_instances define o número máximo de instâncias de worker por mnemônico e conjunto de flags (consulte abaixo). Em um sistema misto, você pode acabar usando muita memória se mantiver o valor padrão. Para builds incrementais, o benefício de várias instâncias de workers é ainda menor.

Este gráfico mostra os tempos de compilação do zero para o Bazel (//src:bazel alvo) em uma estação de trabalho Linux Intel Xeon de 3,5 GHz com 6 núcleos e 64 GB de RAM. Para cada configuração de worker, cinco builds limpos são executados e a média dos quatro últimos é calculada.

Gráfico de melhorias de desempenho de builds limpos

Figura 1. Gráfico de melhorias no desempenho de builds limpos.

Para essa configuração, dois workers oferecem a compilação mais rápida, embora com uma melhoria de apenas 14% em comparação com um worker. Um worker é uma boa opção se você quiser usar menos memória.

A compilação incremental normalmente traz ainda mais benefícios. Os builds limpos são relativamente raros, mas mudar um único arquivo entre as compilações é comum, principalmente no desenvolvimento orientado a testes. O exemplo acima também tem algumas ações de empacotamento que não são Java e que podem ofuscar o tempo de compilação incremental.

A recriação dos arquivos de origem do Java (//src/main/java/com/google/devtools/build/lib/bazel:BazelServer_deploy.jar) após a alteração de uma constante de string interna em AbstractContainerizingSandboxedSpawn.java acelera o processo três vezes (média de 20 builds incrementais com um build de aquecimento descartado):

Gráfico de melhorias de desempenho de builds incrementais

Figura 2. Gráfico de melhorias no desempenho de builds incrementais.

A aceleração depende da mudança feita. Um aumento de velocidade de um fator 6 é medido na situação acima quando uma constante usada com frequência é alterada.

Como modificar workers persistentes

É possível transmitir a flag --worker_extra_flag para especificar flags de inicialização para workers, com chave mnemotécnica. Por exemplo, transmitir --worker_extra_flag=javac=--debug ativa a depuração apenas para Javac. Só é possível definir uma flag de worker por uso e apenas para uma mnemônica. Os workers não são criados separadamente para cada mnemônico, mas também para variações nas flags de inicialização. Cada combinação de sinalizações mnemônicas e de inicialização é combinada em um WorkerKey, e para cada WorkerKey até worker_max_instances workers podem ser criados. Consulte a próxima seção para saber como a configuração da ação também pode especificar flags de configuração.

Use a flag --high_priority_workers para especificar uma mnemônica que precisa ser executada em vez de mnemônicas de prioridade normal. Isso pode ajudar a priorizar ações que estão sempre no caminho crítico. Se houver dois ou mais workers de alta prioridade executando solicitações, todos os outros workers não poderão ser executados. Essa flag pode ser usada várias vezes.

A transmissão da flag --worker_sandboxing faz com que cada solicitação do worker use um diretório de sandbox separado para todas as entradas. A configuração do sandbox leva mais tempo, especialmente no macOS, mas oferece uma garantia de melhor correção.

A sinalização --worker_quit_after_build é útil principalmente para depuração e criação de perfis. Essa flag força todos os workers a encerrarem o trabalho quando um build é concluído. Também é possível transmitir --worker_verbose para receber mais informações sobre o que os workers estão fazendo. Essa flag é refletida no campo verbosity em WorkRequest, permitindo que as implementações de workers também sejam mais detalhadas.

Os workers armazenam os registros no diretório <outputBase>/bazel-workers, por exemplo, /tmp/_bazel_larsrc/191013354bebe14fdddae77f2679c3ef/bazel-workers/worker-1-Javac.log. O nome do arquivo inclui o ID do worker e o mnemônico. Como pode haver mais de um WorkerKey por mnemônica, talvez você encontre mais de um arquivo de registro worker_max_instances para uma determinada mnemônica.

Para builds do Android, consulte detalhes na página de desempenho de build do Android.

Como implementar workers persistentes

Consulte a página Criar workers persistentes para mais informações sobre como criar um worker.

Este exemplo mostra uma configuração do Starlark para um worker que usa 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" }
)

Com essa definição, o primeiro uso dessa ação começaria com a execução da linha de comando /bin/some_compiler -max_mem=4G --persistent_worker. Uma solicitação para compilar Foo.java seria semelhante a esta:

OBSERVAÇÃO: embora a especificação do buffer de protocolo use "snake case" (request_id), o protocolo JSON usa "camel case" (requestId). Neste documento, vamos usar camel case nos exemplos JSON, mas snake case ao falar sobre o campo independentemente do protocolo.

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

O worker recebe isso em stdin no formato JSON delimitado por nova linha, porque requires-worker-protocol está definido como JSON. O worker então executa a ação e envia um WorkResponse formatado em JSON para o Bazel no stdout. O Bazel analisa essa resposta e a converte manualmente em um proto WorkResponse. Para se comunicar com o worker associado usando protobuf codificado em binário em vez de JSON, requires-worker-protocol seria definido como proto, assim:

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

Se você não incluir requires-worker-protocol nos requisitos de execução, o Bazel vai padronizar a comunicação do worker para usar o protobuf.

O Bazel deriva o WorkerKey da mnemônica e das flags compartilhadas. Portanto, se essa configuração permitir a mudança do parâmetro max_mem, um worker separado será gerado para cada valor usado. Isso pode levar a um consumo excessivo de memória se muitas variações forem usadas.

No momento, cada worker só pode processar uma solicitação por vez. O recurso experimental workers multiplex permite o uso de várias linhas de execução, se a ferramenta subjacente tiver várias linhas de execução e o wrapper estiver configurado para entender isso.

Neste repositório do GitHub (link em inglês), você pode ver exemplos de wrappers de worker escritos em Java e Python. Se você estiver trabalhando em JavaScript ou TypeScript, o pacote@bazel/worker e o exemplo de worker do nodejs (links em inglês) podem ser úteis.

Como os workers afetam o sandbox?

O uso da estratégia worker por padrão não executa a ação em um sandbox, semelhante à estratégia local. É possível definir a flag --worker_sandboxing para executar todos os workers dentro de sandboxes, garantindo que cada execução da ferramenta só acesse os arquivos de entrada que ela precisa ter. A ferramenta ainda pode vazar informações entre solicitações internamente, por exemplo, usando um cache. O uso da estratégia dynamic requer que os workers estejam em sandbox.

Para permitir o uso correto dos caches do compilador com workers, um resumo é transmitido com cada arquivo de entrada. Assim, o compilador ou o wrapper pode verificar se a entrada ainda é válida sem precisar ler o arquivo.

Mesmo ao usar os resumos de entrada para evitar o armazenamento em cache indesejado, os workers em sandbox oferecem um sandbox menos rígido do que um sandbox puro, porque a ferramenta pode manter outro estado interno que foi afetado por solicitações anteriores.

Os workers multiplex só podem ser colocados em sandbox se a implementação do worker oferecer suporte a ele. Esse sandbox precisa ser ativado separadamente com a flag --experimental_worker_multiplex_sandboxing. Confira mais detalhes na documentação de design.

Leitura adicional

Para mais informações sobre workers persistentes, consulte: