Bu sayfada, kalıcı çalışanların nasıl kullanılacağı, kazanımları, gereksinimleri nasıl etkilediğiyle ilgili daha fazla bilgi edinin.
Kalıcı çalışan, Bazel sunucusu tarafından başlatılan uzun süreli bir işlemdir.
gerçek aracın (genellikle bir derleyici) etrafında bir sarmalayıcı işlevi görür veya
aracın kendisidir. Aracın kalıcı çalışanlardan yararlanabilmesi için
bir derleme dizisini teşvik ediyor ve sarmalayıcının
arasında bir bağlantı oluşturun. 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 örneği atanır
altında ayrı bir çalışma dizinine (ana dizin olmadan)
<outputBase>/bazel-workers
Kalıcı çalışanlar kullanmak, başlangıç masraflarını azaltan, daha fazla JIT derlemesine olanak tanıyan ve örneğin işlem yürütmedeki soyut söz dizimi ağaçlarının önbelleğe alınmasını sağlayan bir yürütme stratejisidir. Bu strateji bu iyileştirmeleri uzun süreli bir bahsedeceğim.
Kalıcı çalışanlar Java, Scala, Kotlin ve daha birçok dil için 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 çalıştırırken varsayılan olarak kalıcı çalışanları kullanır ancak uzaktan yürütme önceliklidir. Kalıcı çalışanları desteklemeyen işlemler için Bazel, her işlem için bir araç örneği başlatır. Bu kapsamdaki kullanıcıları
worker
ayarlayarak derlemenizi kalıcı çalışanları kullanacak şekilde ayarlayın
geçerli aracın stratejisini
anımsatıcılar. En iyi uygulama olarak, bu örnekte local
öğesinin bir
worker
stratejisinden yararlanın:
bazel build //my:target --strategy=Javac=worker,local
Yerel strateji yerine işçi stratejisinin kullanılması, uygulamaya bağlı olarak derleme hızını önemli ölçüde artırabilir. Java için derlemeler 2-4 kat daha hızlı olabilir. Artımlı derlemede bu süre bazen daha da uzayabilir. Bazel derleniyor: yaklaşık 2,5 kat daha hızlıdır. Daha fazla bilgi için "Çalışanların sayısını seçme" bölümüne bakın.
Yerel derlemenizle eşleşen bir uzak derleme ortamınız da varsa
isterseniz, deneysel ortamı kullanmak için
dinamik strateji,
Böylece hem uzaktan yürütme hem de işçi yürütme. Dinamik gezinmeyi etkinleştirmek için
strateji, proje yönetimi
--experimental_spawn_scheduler
tıklayın. 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 ayarlanabilir
şununla:
worker_max_instances
tıklayın. Mevcut CPU'lardan iyi bir şekilde yararlanmak ile
elde ettiğiniz JIT derlemesi ve önbellek isabeti oranıdır. Daha fazla çalışanla,
hedefler, JIT uygulanmamış kod çalıştırmanın ve baştan başlatmanın başlangıç maliyetlerini öder.
önbellek. Oluşturulacak az sayıda hedefiniz varsa tek bir çalışan size
en iyi dengeyi bulmaya çalışın (örneğin,
8586 numaralı sorunu inceleyin.
worker_max_instances
işareti, her bir anımsatıcı ve işaret grubu için maksimum işleyici örneği sayısını belirler (aşağıya bakın). Bu nedenle, karma bir sistemde varsayılan değeri kullanırsanız çok fazla bellek kullanabilirsiniz. Artımlı derlemeler için
daha az avantaj sunar.
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 tane temiz derleme çalıştırılıyor ve
ortalaması alınır.
Şekil 1. Temiz derlemelerin performans iyileştirmelerini gösteren grafik.
Bu yapılandırmada iki çalışan en hızlı derlemeyi sağlar ancak bir çalışana kıyasla yalnızca %14 oranında iyileşme sağlar. Bir çalışan dahil olmak üzere daha az bellek kullanır.
Artımlı derleme genellikle daha da fazla avantaj sağlar. Temiz derlemeler nispeten nadirdir ancak tek bir dosyanın derlemeler arasında değiştirilmesi, teste dayalı geliştirmede pek çok yöntem mevcut. 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):
Şekil 2. Artımlı derlemelerin performans iyileştirmelerinin grafiği.
Hızlanma, yapılan değişikliğe bağlıdır. Yukarıdaki durumda, yaygın olarak kullanılan bir sabit değiştiğinde 6 kat hızlanma ölçülür.
Kalıcı çalışanları değiştirme
Çalışanlara başlangıç işaretlerini belirtmek için --worker_extra_flag
işaretini iletebilirsiniz. Örneğin, --worker_extra_flag=javac=--debug
parametresini iletmek yalnızca Javac için hata ayıklamayı etkinleştirir.
Bu işaretin kullanımı başına ve yalnızca bir anımsatıcı için yalnızca bir çalışan işareti ayarlanabilir.
Çalışanlar yalnızca her bir hatırlatıcı için ayrı ayrı değil, aynı zamanda başlangıç işaretlerindeki varyasyonlar için de ayrı ayrı oluşturulur. Anımsatıcı ve başlatmanın her kombinasyonu
bayraklar bir WorkerKey
olarak birleştirilir ve her WorkerKey
için
worker_max_instances
çalışan oluşturulabilir.
işlem yapılandırması, kurulum bayraklarını da belirtebilir.
Normal öncelikli anımsatıcılara tercih edilerek çalıştırılması gereken bir anımsatıcı belirtmek için --high_priority_workers
işaretini kullanabilirsiniz. Bu sayede her zaman kritik önemde olan işlemlere öncelik verebilirsiniz
yol'a dokunun. İstekleri yürüten iki veya daha fazla yüksek öncelikli çalışan varsa diğer tüm çalışanların çalışması engellenir. Bu işaret birden çok kez kullanılabilir.
Başarılı
--worker_sandboxing
flag, her çalışan isteğinin tüm istekleri için ayrı bir korumalı alan dizini kullanmasını sağlar.
giriş değerleridir. Korumalı alanın oluşturulması biraz zaman alır.
özellikle macOS'te çalışır, ancak daha iyi doğruluk garantisi verir.
İlgili içeriği oluşturmak için kullanılan
--worker_quit_after_build
flag, özellikle hata ayıklama ve profil çıkarma için faydalıdır. Bu işaret, bir derleme tamamlandığında tüm iş parçacıklarını çıkmaya zorlar. Ayrıca, çalışanların ne yaptığıyla ilgili daha fazla sonuç almak için --worker_verbose
parametresini de iletebilirsiniz. Bu işaret,
WorkRequest
içinde verbosity
alanı, çalışan uygulamalarının da kullanılmasına izin verir
anlatabilmişimdir.
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 çalışan 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 tanıma göre, bu eylemin ilk kullanımı
komut satırından /bin/some_compiler -max_mem=4G --persistent_worker
. İstek
işlevi şu şekilde görünür: Foo.java
NOT: Protokol arabellek spesifikasyonunda "yılan büyük/küçük harf" kullanılmasına rağmen (request_id
),
JSON protokolünde "deve büyük/küçük harf" kullanılır. (requestId
). Bu belgede,
JSON örneklerinde büyük harf, alan hakkında konuşurken yılan durumu
veya protokolden bağımsız olarak.
{
"arguments": [ "-g", "-source", "1.5", "Foo.java" ]
"inputs": [
{ "path": "symlinkfarm/input1", "digest": "d49a..." },
{ "path": "symlinkfarm/input2", "digest": "093d..." },
],
}
Çalışan, bunu stdin
üzerinde yeni satırlarla ayrılmış JSON biçiminde (çünkü
requires-worker-protocol
, JSON değerine ayarlanır). İşleyici daha sonra işlemi gerçekleştirir ve stdout'sinde Bazel'e JSON biçiminde bir WorkResponse
gönderir. Bazel, ardından
bu yanıtı ayrıştırıp manuel olarak bir WorkResponse
protosuna dönüştürür. JSON yerine ikili kodlu protobuf kullanarak ilişkili işleyiciyle iletişim kurmak için requires-worker-protocol
, aşağıdaki gibi proto
olarak ayarlanır:
execution_requirements = {
"supports-workers" : "1" ,
"requires-worker-protocol" : "proto"
}
Yürütme şartlarına requires-worker-protocol
dahil etmezseniz
Bazel, çalışan iletişimini varsayılan olarak protobuf kullanacak şekilde ayarlar.
Bazel, WorkerKey
değerini kısaltmadan ve paylaşılan işaretlerden türetmektedir. Bu nedenle, bu yapılandırma max_mem
parametresinin değiştirilmesine izin veriyorsa kullanılan her değer için ayrı bir işleyici oluşturulur. Çok fazla varyasyon kullanılırsa bu durum aşırı bellek tüketimine yol açabilir.
Her işleyici şu anda yalnızca tek bir isteği işleyebilir. Deneysel Multiplex çalışanları özelliği, birden fazla çalışan iş parçacıkları; temel araç çok iş parçacıklıysa ve sarmalayıcı anlayamıyorum.
İçinde bu GitHub deposunu Python'un yanı sıra Java'da da yazılmış örnek çalışan sarmalayıcılar görebilirsiniz. Şu durumda: JavaScript veya TypeScript'te çalışıyorsanız @bazel/worker paketi ve nodejs çalışanı örneği yardımcı olabilir.
Çalışanlar korumalı alanı nasıl etkiler?
Varsayılan olarak worker
stratejisinin kullanılması, local
stratejisine benzer şekilde işlemi bir korumalı alanda çalıştırmaz. --worker_sandboxing
işaretini, tüm işleyicileri korumalı alan içinde çalıştıracak şekilde ayarlayarak aracın her çalıştırmasında yalnızca olması gereken giriş dosyalarının gösterilmesini sağlayabilirsiniz. Araç
yine de istekler arasında dahili olarak bilgi sızdırabilir (örneğin,
önbellek. dynamic
stratejisi kullanılıyor
çalışanların korumalı alana alınmasını gerektirir.
Derleyici önbelleklerinin işleyicilerle doğru şekilde kullanılmasına izin vermek için her giriş dosyasıyla birlikte bir özet gönderilir. Böylece derleyici veya sarmalayıcı, dosyayı okumak zorunda kalmadan girişin hâlâ geçerli olup olmadığını kontrol edebilir.
İstenmeyen önbelleğe almayı önlemek için giriş özetleri kullanılırken bile korumalı alana alınır çalışanlar saf korumalı alana göre daha az katı bir korumalı alan sunar, çünkü araç önceki isteklerden etkilenen diğer dahili durumları koruma
Multiplex çalışanları, yalnızca çalışan uygulaması destekliyorsa korumalı alana alınabilir.
Bu korumalı alan,
--experimental_worker_multiplex_sandboxing
işareti. Daha fazla bilgi için tasarım dokümanındaki ayrıntıları inceleyin.
Daha fazla bilgi
Kalıcı çalışanlar hakkında daha fazla bilgi için bkz: