Bazel项目中aquery性能回归问题的技术分析
在Bazel构建工具的最新版本7.5.0中,用户报告了一个关于aquery命令的性能回归问题。这个问题出现在从7.1.1版本升级后,某些查询操作的执行时间显著增加,达到了原先的4倍左右。
问题背景
aquery(Action Query)是Bazel提供的一个功能,用于查询构建过程中生成的动作信息。用户在使用特定模式的查询时发现性能明显下降,特别是在执行类似以下形式的查询时:
let x = kind("release_group", ${TARGETS}) in $x except attr("tags", ".*\b(disabled|...)\b.*", $x)
这种查询用于筛选特定类型的构建目标,并排除带有某些标签的目标。在7.1.1版本中,这类查询大约需要1分钟完成,而在7.5.0版本中则可能需要4分钟甚至更长时间。
问题根源
经过调查,这个问题与Bazel的一个内部变更有关。该变更使aquery需要执行更多工作来实现与cquery相同的功能。虽然这是有意为之的设计决策(Working As Intended),但确实导致了性能上的代价。
技术解决方案
开发团队提出了两个潜在的改进方向:
-
为aquery添加config函数支持:这将允许用户更精确地控制查询的范围和深度,可能通过指定配置参数来优化查询性能。
-
引入"toplevel"配置选项:这个特殊配置将只返回顶层的配置目标(可能经过测试修剪),让用户能够选择性地恢复到旧版更快的查询行为。
特别是"toplevel"配置选项,它将同时支持测试修剪和未修剪的变体,为用户提供更灵活的查询控制,同时避免让用户过多考虑测试修剪的细节。
对用户的影响和建议
对于遇到此问题的用户,建议:
- 暂时可以考虑继续使用7.1.1版本,如果性能是关键因素
- 关注后续版本中可能加入的config函数和"toplevel"配置支持
- 考虑重构查询逻辑,可能通过更精确的目标指定来减少查询范围
Bazel团队将此视为功能增强带来的必要性能权衡,而非纯粹的缺陷。未来版本可能会提供更多选项让用户在功能和性能之间做出选择。
总结
Bazel作为一个复杂的构建系统,其查询功能的演进需要在功能完整性和性能之间找到平衡。这次aquery的性能变化反映了这种权衡,而团队提出的解决方案既保持了功能完整性,又为性能敏感场景提供了潜在的优化路径。用户可以根据自己的使用场景选择合适的版本或等待这些优化功能的正式发布。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~058CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0382- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









