このページでは、永続ワーカーの使用方法、メリット、要件、ワーカーがサンドボックス化に与える影響について説明します。
永続ワーカーは、Bazel サーバーが開始する長時間実行プロセスです。実際のツール(通常はコンパイラ)のラッパーとして機能するか、ツール自体です。永続ワーカーを活用するには、ツールが一連のコンパイルをサポートし、ツールの API と以下に説明するリクエスト/レスポンス形式との間の変換をラッパーで行う必要があります。同じワーカーは、同じビルド内で --persistent_worker
フラグの有無にかかわらず呼び出される可能性があり、ツールを適切に起動して通信し、終了時にワーカーをシャットダウンします。各ワーカー インスタンスには、<outputBase>/bazel-workers
の下の個別の作業ディレクトリが割り当てられます(ただし、chroot はされません)。
永続ワーカーを使用することは、起動のオーバーヘッドを減らし、より多くの JIT コンパイルを可能にし、アクション実行の抽象構文木などのキャッシュを有効にする実行戦略です。この戦略では、長時間実行プロセスに複数のリクエストを送信することで、これらの改善を実現します。
永続ワーカーは、Java、Scala、Kotlin など、複数の言語で実装されています。
NodeJS ランタイムを使用するプログラムでは、@bazel/worker ヘルパー ライブラリを使用してワーカー プロトコルを実装できます。
永続ワーカーを使用する
Bazel 0.27 以降では、ビルドの実行時にデフォルトで永続ワーカーが使用されますが、リモート実行が優先されます。永続ワーカーをサポートしていないアクションの場合、Bazel はアクションごとにツール インスタンスを起動するようにフォールバックします。永続ワーカーを使用するようにビルドを明示的に設定するには、該当するツールのニーモニックに worker
戦略を設定します。ベスト プラクティスとして、次の例では worker
戦略のフォールバックとして local
を指定しています。
bazel build //my:target --strategy=Javac=worker,local
ローカル戦略ではなくワーカー戦略を使用すると、実装に応じてコンパイル速度が大幅に向上する場合があります。Java の場合、ビルドは 2 ~ 4 倍速くなり、増分コンパイルの場合はそれ以上速くなります。Bazel のコンパイルは、ワーカーを使用した場合の約 2.5 倍の速さです。詳細については、ワーカー数の選択をご覧ください。
ローカルのビルド環境と一致するリモートビルド環境もある場合は、リモート実行とワーカー実行を競合させる試験運用版の動的戦略を使用できます。動的戦略を有効にするには、--experimental_spawn_scheduler フラグを渡します。この戦略ではワーカーが自動的に有効になるため、worker
戦略を指定する必要はありませんが、フォールバックとして local
または sandboxed
を使用できます。
ワーカー数の選択
メモニカあたりのデフォルトのワーカー インスタンス数は 4 ですが、worker_max_instances
フラグで調整できます。使用可能な CPU を有効活用することと、JIT コンパイルとキャッシュヒットの量との間にはトレードオフがあります。ワーカーが増えると、JIT されていないコードの実行やコールド キャッシュのヒットが発生するため、ターゲットも多くなります。ビルドするターゲットが少ない場合、1 つのワーカーでコンパイル速度とリソース使用量の最適なトレードオフが得られる場合があります(問題 #8586 など)。worker_max_instances
フラグは、ニーモニックとフラグセットごとのワーカー インスタンスの最大数を設定します(下記参照)。このため、混合システムでは、デフォルト値のままにすると、大量のメモリを使用することになります。増分ビルドの場合、複数のワーカー インスタンスのメリットはさらに小さくなります。
このグラフは、64 GB の RAM を搭載した 6 コア ハイパースレッドの Intel Xeon 3.5 GHz Linux ワークステーションでの Bazel(ターゲット //src:bazel
)のゼロからのコンパイル時間を示しています。ワーカー構成ごとに 5 つのクリーンビルドが実行され、最後の 4 つのビルドの平均が取得されます。
図 1. クリーンビルドのパフォーマンス向上のグラフ。
この構成では、2 つのワーカーが最も高速なコンパイルを実現しますが、1 つのワーカーと比較してわずか 14% の改善にしかなりません。メモリ使用量を抑えたい場合は、1 つのワーカーが適しています。
通常、増分コンパイルはさらに効果的です。クリーンビルドは比較的まれですが、特にテスト駆動開発では、コンパイルの合間に単一のファイルを変更することが一般的です。上記の例には、Java 以外のパッケージ化アクションも含まれているため、増分コンパイル時間に影響する可能性があります。
AbstractContainerizingSandboxedSpawn.java で内部文字列定数を変更した後に Java ソースのみ(//src/main/java/com/google/devtools/build/lib/bazel:BazelServer_deploy.jar
)を再コンパイルすると、速度が 3 倍になります(1 つのウォームアップ ビルドが破棄され、平均 20 個の増分ビルド)。
図 2. 増分ビルドのパフォーマンス向上のグラフ。
速度の向上は、変更内容によって異なります。上記の状況で、よく使用される定数が変更されると、6 倍の高速化が測定されます。
永続ワーカーの変更
--worker_extra_flag
フラグを渡して、ワーカーに起動フラグを指定できます。このフラグは、メモニカでキーが設定されます。たとえば、--worker_extra_flag=javac=--debug
を渡すと、Javac に対してのみデバッグが有効になります。このフラグの使用ごとに設定できるワーカーフラグは 1 つだけです。また、1 つのメモニクスにのみ設定できます。ワーカーは、各メモニカだけでなく、起動フラグの違いごとに個別に作成されます。各メモニカと起動フラグは WorkerKey
に結合され、WorkerKey
ごとに最大 worker_max_instances
個のワーカーが作成されます。アクションの構成で設定フラグを指定する方法については、次のセクションをご覧ください。
--high_priority_workers
フラグを使用して、通常の優先度のメモニカよりも優先して実行するメモニカを指定できます。これにより、常にクリティカル パスに存在するアクションを優先できます。優先度の高いワーカーが 2 つ以上ある場合、他のワーカーはすべて実行されません。このフラグは複数回使用できます。
--worker_sandboxing
フラグを渡すと、各ワーカー リクエストのすべての入力に個別のサンドボックス ディレクトリが使用されます。サンドボックスのセットアップは、特に macOS の場合に時間がかかりますが、正確性の保証が向上します。
--worker_quit_after_build
フラグは主にデバッグとプロファイリングに役立ちます。このフラグを使用すると、ビルドが完了するとすべてのワーカーが強制的に終了します。--worker_verbose
を渡して、ワーカーの処理内容に関する詳細な出力を取得することもできます。このフラグは WorkRequest
の verbosity
フィールドに反映されるため、ワーカーの実装をより冗長にすることもできます。
ワーカーは、ログを <outputBase>/bazel-workers
ディレクトリ(例: /tmp/_bazel_larsrc/191013354bebe14fdddae77f2679c3ef/bazel-workers/worker-1-Javac.log
)に保存します。ファイル名には、ワーカー ID とニーモニックが含まれています。1 つのニーモニックに複数の WorkerKey
が存在する可能性があるため、1 つのニーモニックに複数の worker_max_instances
ログファイルが表示されることがあります。
Android ビルドについては、Android ビルドのパフォーマンス ページで詳細をご覧ください。
永続ワーカーの実装
ワーカーの作成方法については、永続ワーカーの作成ページをご覧ください。
次の例は、JSON を使用するワーカーの Starlark 構成を示しています。
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" }
)
この定義では、このアクションを初めて使用する場合は、コマンドライン /bin/some_compiler -max_mem=4G --persistent_worker
を実行します。Foo.java
をコンパイルするリクエストは次のようになります。
注: プロトコル バッファの仕様では「スネークケース」(request_id
)を使用しますが、JSON プロトコルでは「キャメルケース」(requestId
)を使用します。このドキュメントでは、JSON の例でキャメルケースを使用しますが、プロトコルに関係なくフィールドについて説明する場合はスネークケースを使用します。
{
"arguments": [ "-g", "-source", "1.5", "Foo.java" ]
"inputs": [
{ "path": "symlinkfarm/input1", "digest": "d49a..." },
{ "path": "symlinkfarm/input2", "digest": "093d..." },
],
}
ワーカーは、これを改行区切りの JSON 形式で stdin
で受け取ります(requires-worker-protocol
が JSON に設定されているため)。次に、ワーカーがアクションを実行し、JSON 形式の WorkResponse
を stdout で Bazel に送信します。次に、Bazel でこのレスポンスを解析し、手動で WorkResponse
proto に変換します。JSON ではなくバイナリエンコードされた protobuf を使用して関連するワーカーと通信するには、次のように requires-worker-protocol
を proto
に設定します。
execution_requirements = {
"supports-workers" : "1" ,
"requires-worker-protocol" : "proto"
}
実行要件に requires-worker-protocol
が含まれていない場合、Bazel はデフォルトで protobuf を使用するようにワーカー通信を行います。
Bazel は、ニーモニックと共有フラグから WorkerKey
を取得しているため、この構成で max_mem
パラメータの変更が許可されている場合、使用される値ごとに個別のワーカーが生成されます。バリエーションが多すぎると、メモリが過剰に消費される可能性があります。
現在、各ワーカーが一度に処理できるリクエストは 1 つのみです。試験運用版のマルチプレックス ワーカー機能を使用すると、基盤となるツールがマルチスレッドであり、ラッパーがこれを認識するように設定されている場合に、複数のスレッドを使用できます。
この GitHub リポジトリでは、Java と Python で記述されたワーカー ラッパーの例を確認できます。JavaScript または TypeScript を使用している場合は、@bazel/worker パッケージと nodejs ワーカーの例が役に立ちます。
ワーカーがサンドボックス化に与える影響
worker
戦略を使用する場合、デフォルトでは local
戦略と同様に、アクションはサンドボックスで実行されません。--worker_sandboxing
フラグを設定して、サンドボックス内のすべてのワーカーを実行することで、ツールの各実行で想定されている入力ファイルのみを認識させることができます。ただし、キャッシュなどを通じて、リクエスト間の情報が内部的に漏洩する可能性があります。dynamic
戦略を使用するには、ワーカーをサンドボックス化する必要があります。
ワーカーでコンパイラ キャッシュを正しく使用できるように、各入力ファイルとともにダイジェストが渡されます。したがって、コンパイラまたはラッパーは、ファイルを読み取ることなく、入力がまだ有効かどうかを確認できます。
不要なキャッシュを防ぐために入力ダイジェストを使用する場合でも、サンドボックス化されたワーカーは、純粋なサンドボックスよりも厳密なサンドボックス化を行いません。これは、このツールが以前のリクエストの影響を受けた他の内部状態を保持する可能性があるためです。
Multiplex ワーカーは、ワーカーの実装でサポートされている場合にのみサンドボックス化できます。このサンドボックス化は、--experimental_worker_multiplex_sandboxing
フラグを使用して個別に有効にする必要があります。詳しくは、設計ドキュメントをご覧ください)。
関連情報
永続ワーカーの詳細については、以下をご覧ください。