En esta página, se explica cómo usar trabajadores persistentes, los beneficios, los requisitos y cómo los trabajadores afectan a la zona de pruebas.
Un trabajador persistente es un proceso de larga duración que inicia el servidor de Bazel, que funciona como un wrapper alrededor de la herramienta real (por lo general, un compilador) o es la herramienta en sí. Para beneficiarse de los trabajadores persistentes, la herramienta debe admitir una secuencia de compilaciones, y el wrapper debe traducir entre la API de la herramienta y el formato de solicitud o respuesta que se describe a continuación. Se puede llamar al mismo trabajador con y sin la marca --persistent_worker en la misma compilación, y es responsable de iniciar y comunicarse con la herramienta de manera adecuada, así como de cerrar los trabajadores al salir. A cada instancia de trabajador se le asigna un directorio de trabajo independiente en <outputBase>/bazel-workers (pero no se le aplica el comando chroot).
El uso de trabajadores persistentes es una estrategia de ejecución que disminuye la sobrecarga de inicio, permite más compilación JIT y habilita el almacenamiento en caché de, por ejemplo, los árboles de sintaxis abstracta en la ejecución de la acción. Esta estrategia logra estas mejoras enviando varias solicitudes a un proceso de larga duración.
Los trabajadores persistentes se implementan en varios lenguajes, como Java, Scala, Kotlin y muchos más.
Los programas que usan un entorno de ejecución de NodeJS pueden usar la biblioteca auxiliar @bazel/worker para implementar el protocolo de trabajador.
Usa trabajadores persistentes
Bazel 0.27 y versiones posteriores usan trabajadores persistentes de forma predeterminada cuando se ejecutan compilaciones, aunque la ejecución remota tiene prioridad. En el caso de las acciones que no admiten trabajadores persistentes,
Bazel recurre al inicio de una instancia de herramienta para cada acción. Puedes configurar tu compilación de forma explícita para que use trabajadores persistentes si estableces la estrategia worker para las mnemotecnias de herramientas aplicables. Como práctica recomendada, este ejemplo incluye especificar local como resguardo de la estrategia worker:
bazel build //my:target --strategy=Javac=worker,localEl uso de la estrategia de trabajadores en lugar de la estrategia local puede aumentar significativamente la velocidad de compilación, según la implementación. En Java, las compilaciones pueden ser de 2 a 4 veces más rápidas, a veces más, para la compilación incremental. La compilación de Bazel es aproximadamente 2.5 veces más rápida con trabajadores. Para obtener más detalles, consulta la sección "Elige la cantidad de trabajadores".
Si también tienes un entorno de compilación remoto que coincide con tu entorno de compilación
local, puedes usar la experimental
estrategia dinámica,
que ejecuta una ejecución remota y una ejecución de trabajador. Para habilitar la estrategia dinámica, pasa la marca --experimental_spawn_scheduler. Esta estrategia habilita automáticamente a los trabajadores, por lo que no es necesario especificar la estrategia worker, pero puedes usar local o sandboxed como alternativas.
Cómo elegir la cantidad de trabajadores
La cantidad predeterminada de instancias de trabajador por mnemónica es 4, pero se puede ajustar con la marca worker_max_instances. Existe una compensación entre hacer un buen uso de las CPUs disponibles y la cantidad de compilaciones JIT y de hits de caché que obtienes. Con más trabajadores, más objetivos pagarán los costos de inicio de la ejecución de código no JIT y de acceso a las cachés frías. Si tienes una pequeña cantidad de destinos para compilar, un solo trabajador puede brindar la mejor compensación entre la velocidad de compilación y el uso de recursos (por ejemplo, consulta el problema #8586).
La marca worker_max_instances establece la cantidad máxima de instancias de trabajador por mnemónico y conjunto de marcas (consulta a continuación), por lo que, en un sistema mixto, podrías terminar usando bastante memoria si conservas el valor predeterminado. En el caso de las compilaciones incrementales, el beneficio de varias instancias de trabajadores es aún menor.
En este gráfico, se muestran los tiempos de compilación desde cero de Bazel (//src:bazel objetivo) en una estación de trabajo de Linux con Intel Xeon de 6 núcleos y 3.5 GHz con hiperproceso en 64 GB de RAM. Para cada configuración de trabajador, se ejecutan cinco compilaciones limpias y se toma el promedio de las últimas cuatro.
Figura 1: Gráfico de las mejoras de rendimiento de las compilaciones limpias.
Para esta configuración, dos trabajadores proporcionan la compilación más rápida, aunque solo con una mejora del 14% en comparación con un trabajador. Un trabajador es una buena opción si quieres usar menos memoria.
Por lo general, la compilación incremental beneficia aún más. Las compilaciones limpias son relativamente raras, pero es común cambiar un solo archivo entre compilaciones, en particular en el desarrollo impulsado por pruebas. El ejemplo anterior también tiene algunas acciones de empaquetado que no son de Java que pueden eclipsar el tiempo de compilación incremental.
La compilación nuevamente de las fuentes de Java solo (//src/main/java/com/google/devtools/build/lib/bazel:BazelServer_deploy.jar) después de cambiar una constante de cadena interna en AbstractContainerizingSandboxedSpawn.java proporciona una aceleración de 3 veces (un promedio de 20 compilaciones incrementales con una compilación de preparación descartada):
Figura 2: Gráfico de las mejoras de rendimiento de las compilaciones incrementales.
La aceleración depende del cambio que se realice. En la situación anterior, se mide una aceleración de un factor 6 cuando se cambia una constante de uso general.
Modifica trabajadores persistentes
Puedes pasar la marca --worker_extra_flag para especificar marcas de inicio a los trabajadores, con claves mnemónicas. Por ejemplo, pasar --worker_extra_flag=javac=--debug activa la depuración solo para Javac.
Solo se puede establecer una marca de trabajador por uso de esta marca y solo para una mnemónica.
Los trabajadores no solo se crean por separado para cada mnemónica, sino también para las variaciones en sus marcas de inicio. Cada combinación de mnemónicos y marcas de inicio se combina en un WorkerKey y, para cada WorkerKey, se pueden crear hasta worker_max_instances trabajadores. Consulta la siguiente sección para ver cómo la configuración de la acción también puede especificar marcas de configuración.
Pasar la marca
--worker_sandboxing
hace que cada solicitud del trabajador use un directorio de zona de pruebas independiente para todas sus
entradas. La configuración de la zona de pruebas requiere un tiempo adicional, especialmente en macOS, pero ofrece una mejor garantía de exactitud.
La marca --worker_quit_after_build es útil principalmente para la depuración y la generación de perfiles. Esta marca obliga a que todos los trabajadores se cierren una vez que se completa una compilación. También puedes pasar --worker_verbose para obtener más resultados sobre lo que hacen los trabajadores. Esta marca se refleja en el campo verbosity en WorkRequest, lo que permite que las implementaciones de trabajadores también sean más detalladas.
Los trabajadores almacenan sus registros en el directorio <outputBase>/bazel-workers, por ejemplo, /tmp/_bazel_larsrc/191013354bebe14fdddae77f2679c3ef/bazel-workers/worker-1-Javac.log.
El nombre del archivo incluye el ID del trabajador y la mnemotecnia. Dado que puede haber más de un WorkerKey por mnemotecnia, es posible que veas más de worker_max_instances archivos de registro para una mnemotecnia determinada.
En el caso de las compilaciones de Android, consulta los detalles en la página Rendimiento de compilaciones de Android.
Implementa trabajadores persistentes
Consulta la página Cómo crear trabajadores persistentes para obtener más información sobre cómo crear un trabajador.
En este ejemplo, se muestra una configuración de Starlark para un trabajador 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" }
)
Con esta definición, el primer uso de esta acción comenzaría con la ejecución de la línea de comandos /bin/some_compiler -max_mem=4G --persistent_worker. Una solicitud para compilar Foo.java se vería de la siguiente manera:
NOTA: Si bien la especificación del búfer de protocolo usa “mayúsculas y minúsculas” (request_id), el protocolo JSON usa “mayúsculas y minúsculas” (requestId). En este documento, usaremos mayúsculas y minúsculas en los ejemplos de JSON, pero mayúsculas y minúsculas cuando hablemos del campo, independientemente del protocolo.
{
"arguments": [ "-g", "-source", "1.5", "Foo.java" ]
"inputs": [
{ "path": "symlinkfarm/input1", "digest": "d49a..." },
{ "path": "symlinkfarm/input2", "digest": "093d..." },
],
}
El trabajador recibe esto en stdin en formato JSON delimitado por saltos de línea (porque requires-worker-protocol está configurado como JSON). Luego, el trabajador realiza la acción y envía un WorkResponse con formato JSON a Bazel en su stdout. Luego, Bazel
analiza esta respuesta y la convierte de forma manual en un proto WorkResponse. Para comunicarte con el trabajador asociado con un protobuf con codificación binaria en lugar de JSON, requires-worker-protocol se establecería en proto, de la siguiente manera:
execution_requirements = {
"supports-workers" : "1" ,
"requires-worker-protocol" : "proto"
}
Si no incluyes requires-worker-protocol en los requisitos de ejecución, Bazel establecerá de forma predeterminada que la comunicación del trabajador use protobuf.
Bazel deriva WorkerKey de la mnemónica y las marcas compartidas, por lo que, si esta configuración permitiera cambiar el parámetro max_mem, se generaría un trabajador independiente para cada valor utilizado. Esto puede provocar un consumo excesivo de memoria si se usan demasiadas variaciones.
Actualmente, cada trabajador solo puede procesar una solicitud a la vez. La función experimental de trabajadores multiplexados permite usar varios subprocesos, si la herramienta subyacente es multiproceso y el wrapper está configurado para comprender esto.
En este repositorio de GitHub, puedes ver ejemplos de wrappers de trabajadores escritos en Java y en Python. Si trabajas en JavaScript o TypeScript, el paquete@bazel/worker y el ejemplo de trabajador de nodejs pueden ser útiles.
¿Cómo afectan los trabajadores a la zona de pruebas?
Si usas la estrategia worker de forma predeterminada, no se ejecutará la acción en una simulación, similar a la estrategia local. Puedes configurar la marca --worker_sandboxing para ejecutar todos los trabajadores dentro de las zonas de pruebas y asegurarte de que cada ejecución de la herramienta solo vea los archivos de entrada que debería tener. Es posible que la herramienta siga filtrando información entre las solicitudes de forma interna, por ejemplo, a través de una caché. El uso de la estrategia dynamic
requiere que los trabajadores estén en zona de pruebas.
Para permitir el uso correcto de las cachés del compilador con los trabajadores, se pasa un resumen con cada archivo de entrada. Por lo tanto, el compilador o el wrapper pueden verificar si la entrada sigue siendo válida sin tener que leer el archivo.
Incluso cuando se usan los resúmenes de entrada para proteger contra el almacenamiento en caché no deseado, los trabajadores en zona de pruebas ofrecen una zona de pruebas menos estricta que una zona de pruebas pura, ya que la herramienta puede conservar otro estado interno que se vio afectado por solicitudes anteriores.
Los trabajadores multiplexados solo se pueden poner en zona de pruebas si la implementación del trabajador lo admite, y esta zona de pruebas se debe habilitar por separado con la marca --experimental_worker_multiplex_sandboxing. Obtén más detalles en el documento de diseño).
Lecturas adicionales
Para obtener más información sobre los trabajadores persistentes, consulta los siguientes recursos:
- Entrada de blog original sobre los trabajadores persistentes
- Descripción de la implementación de Haskell
- Entrada de blog de Mike Morearty
- Desarrollo de frontend con Bazel: Angular/TypeScript y trabajadores persistentes con Asana
- Explicación de las estrategias de Bazel
- Discusión informativa sobre la estrategia de trabajadores en la lista de distribución bazel-discuss