yadcc(Yet Another Distributed C++ Compiler)是一套腾讯广告自研的分布式编译系统,用于支撑腾讯广告的日常开发及流水线。相对于已有的同类解决方案,其针对实际的工业生产环境做了性能、可靠性、易用性等方面优化。
yadcc 目前在腾讯 1700+ 核的集群中每天编译 300,0000+ 个目标文件,产出约 3~5TB,已经持续稳定运营 8 个月。取决于代码逻辑及本地机器配置,yadcc 可以利用几百乃至 1000+ 核同时编译(腾讯内部使用 512 并发编译),大大加快构建速度。
具体简介及技术细节可以参考技术文档。
yadcc
需要GCC 8 及以上版本的编译器,基于yadcc
进行分布式编译时可以支持其他更低版本编译器。ln -sf yadcc g++
创建的符号链接)PATH
头部,这样构建系统就会实际执行yadcc
来编译yadcc
会按照命令行对源代码进行预处理,得到一个自包含的的预处理结果由于预处理时间通常远小于编译时间,因此这样可以降低单个文件的本地开销。同时,由于等待编译结果时本地无需进行操作,因此可以增大本地的编译并发度(如8核机器通常可以make -j100
),以此实现更高的吞吐。
需要注意的是,分布式编译通常只能提高吞吐,但是不能降低单个文件的编译耗时(假设不命中缓存)。因此,对于无法并发编译的工程,除非命中缓存,否则分布式编译通常不能加快编译,反而可能有负面效果。
系统由调度器、缓存服务器、守护进程及客户端组成:
同时,做了多层重试,确保不会因为网络抖动、编译机异常离线等工业场景常见的问题导致的不必要的失败。
问题内容: Linux中有没有可用的软件可以编译包含多核或分布式系统上并行大量文件的源代码。像gcc或xserver这样的库在单核/双机上花费大量时间进行编译,并且在大多数情况下,当您需要大量重新编译时,它们令人沮丧。有什么技术可以并行编译这些源代码? 问题答案: 在分布式内存系统上,可以使用distcc将编译作业分配给其他计算机。这需要一些设置,但是如果碰巧有一些额外的机器,它确实可以加快构建速
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被别人指出问题时,别管别人能不能做到,看别人说的对不对,然后完善自己。别人能不能做到是别人的事情,自己能不能做到关系到自己能否发展的更好。——hustlihaifeng Go语言号称是互联网时代的C语言。现在的互联网系统已经不是以前的一个主机搞定一切的时代,互联网时代的后台服务由大量的分布式系统构成,任何单一后台服务器节点的故障并不会导致整个系统的停机。同时以阿里云、腾讯云为代表的云厂商崛起标志着
数据存储容量的问题。 数据读写速度的问题。 数据可靠性的问题。 几种常见 RAID 的对比|名称|优点|缺点| |------|------|------| |RAID 0|使用 N 块磁盘的 RAID 0,将数据从内存写入磁盘时,将数据分成 N 块,并发写入,读取同理。所以,读写速度是单盘的 N 倍。|任何一块盘损坏,数据完整性破坏,数据不可用。| |RAID 1|数据写入磁盘时,将一份数据同时
万法皆空,因果不空。 随着摩尔定律碰到瓶颈,越来越多的系统要依靠分布式集群架构来实现海量数据处理和可扩展计算能力。 区块链首先是一个分布式系统。 中央式结构改成分布式系统,碰到的第一个问题就是一致性的保障。 很显然,如果一个分布式集群无法保证处理结果一致的话,那任何建立于其上的业务系统都无法正常工作。 本章将介绍分布式系统中一些核心问题的来源以及相关的工作。
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