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Bazel 为了正确性和高性能，做了很多优秀的设计，那么我们如何正确的使用这些能力，让我们的构建性能“起飞”呢， 我们将从本地研发和 CI pipeline 两种场景进行分析。

本地研发

本地研发通常采用默认的 Bazel 配置即可，无需为增量构建和 repository_cache 做额外配置，Bazel 默认就处理的很好。

使用时应该信任 bazel 的增量构建机制，即便是从远端仓库同步了代码，也可以直接 build，无须先通过 bazel clean 清理环境。

至于 Remote Cache 和 Remote Execution，则需要结合网络状况和 Action 的执行开销，决定是否开启，参数是 --remote_cache 和 --remote_execution。

正确开启 bazel 的 remote 能力

正确开启 remote_cache 和 remote_execution 对构建效率有显著作用，但网络或 Action 特性，也可能导致收益不明显甚至劣化。

举个例子说明使用 remote_cache 的利弊：

我们假设 Action 的执行时间是 a，上传缓存和下载缓存的时间分别是 b 和 c， 缓存命中率是μ。如果不使用 remote cache，耗时恒定为 a，如果使用 remote cache， 命中缓存耗时是 c，不命中则是 a + b， 结合命中率，可以求出耗时的数学期望是 μc + (1 - μ)(a + b)。也就是说，只有 μc + (1 - μ)(a + b) < a才有收益。

例如 Action 执行时间是 500ms，上传产物时间是 200ms，下载产物时间是 100ms，缓存命中率是 30%， 代入到式子中：0.3 * (500 + 200 - 100)ms = 180ms

实践中，我们不一定能对 Action 做如此精细的数据分析，但可以根据网络状况大致估算。Bazel 提供了精细化的控制方式，可以控制某一种类型的 Action 是否启用 remote_cache，例如：

针对 CppLink 禁用 remote_cache

针对 CppLink 类型的 Action 禁用了 remote_cache 能力，其他类型则可以正常使用。甚至还可以通过 no-remote-cache-upload，设置为只禁止上传缓存，不禁止下载缓存。

对于缓存的精细化设置属于比较高级的功能，Bazel 暂时没有过多开放相关能力，相关的文档也不全。或许我们可以期待一下，未来能使用更方便的配置来管理。

缓存命中率调优

上面的例子可以看出，Action 的缓存命中率直接决定了 remote cache 的收益，如何优化缓存命中率呢？

前文介绍原理时，我们知道 Action 由 inputs 和 commands 组成，inputs 指执行 Action 所需的目录结构和文件内容。而 commands 包括了参数 (args), 执行路径 (workdir) 和环境变量 (envs)。

当缓存命中率不符合预期时，我们需要对 Action 的详情进行调试。

bazel 的 --execution_log_binary_file 参数可以把 Action 的详细信息打印到文件里。

对比两次构建的 Action 详情，就可以知道是什么参数发生了变化。

该参数导出的原始信息是二进制格式，有一些特殊字符，如下图所示：

​execution_log_binary_file 文本

可以借助 bazel 的 execution_log_parser 工具，把它变成更可读的形式：

该工具需要源码编译 bazel：

使用 parser 工具把 log 变成可读形式

转换后的文件如下图所示：

​转换后的 execution_log

之后就可以用文本对比工具，对两次构建生成的 execution_log 进行对比。

CI pipeline

再来看到 CI 场景，如果你在公司里搭建了持续集成流水线，则需要考虑更多的东西。在公司内网的模式下，CI 的网络往往不再是瓶颈，我们应该完整的使用 Remote Cache 和 Remote Execution 的能力。

搭建 Remote Execution 服务

使用 Remote 能力的前提是部署支持 Remote Execution 协议的服务，一般来说，开源产品 buildfarm 或 buildbarn 就足够使用了，如果对性能和数据分析有更加极致的要求，可以考虑企业版产品或者基于 Remote Execution API 协议自研。

Remote Execution 服务的架构设计是一个很大，也很有趣的话题。篇幅关系，本文不过多深入细节，但提供几点设计要求可以参考：

Remote Execution 服务通常包括 scheduler 和 worker 组件，集群规模较小时，单 scheduler 可以调度所有 Action，而规模较大时，需要多 scheduler 协同，这是一个很大的挑战。

scheduler 的职责是把 Action 调度给 最合适 的 worker，并且分派的过程 越快越好。

如何衡量任务调度的好与坏，一方面尽量让 Action 均匀分布，避免排队时间过长，另一方面尽量利用 worker 的本地文件缓存，减少重复的文件下载。

不同客户端发来的相同 Action，可以考虑在服务端进行合并。

不同类型的 worker，需要根据系统的负载，进行弹性伸缩，以确保资源的高效利用。

客户端调度增强

除了 Remote Execution 服务，另一块需要注意的地方是客户端调度。不同于本地构建，CI 场景为了追求强隔离性，往往以实时运行 Docker Container 的方式提供构建环境。也就是说，构建环境不包含上一次构建的数据。

这种模式对于 Bazel 构建很不友好，不仅外部依赖要重新下载，而且增量编译功能也无法使用。但我们也有办法尽可能的加快构建速度。

​CI 环可复用的要素

首先是使用 Remote Cache 和 Remote Execution 服务，在没有增量构建的场景下，Remote Cache 和 Remote Execution 提供的优化效果是非常夸张的，根据我的观察，提速普遍在 70% 以上，甚至能达到 90%。

其次是缓存本地数据，例如 trivas CI 这样的流水线编排系统，就支持对特定目录进行缓存。它的原理是把目录打包上传到对象存储，下次构建时再下载下来。我们可以将 Bazel 的 repository_cache 和 action_local_cache 相关的目录进行缓存，下次构建就可以直接复用。

如果条件允许的话，甚至可以要求流水线提供常驻容器，这样 Bazel 的进程都可以长期保留着，下次构建时，直接 Attach 到已有的容器上执行命令即可。这种方式有望在 CI pipeline 场景实现秒级构建，这是多么酷的一件事情啊！

不过，常驻容器对安全性也带来了一定的挑战，企业具体采用那种方案，也应该因实际情况而异。

本文属于如下文章中的子章节

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