Jenkins Executor 最適化によるビルド高速化マスター

Jenkins Executorの最適化によるビルド高速化のマスター

Jenkins Executorは、ワーク実行の基本的な単位であり、エージェント（ノード）またはコントローラー（マスター）が同時に実行できるジョブまたはステージの数を決定します。Executorの設定が不十分であることは、CI/CDパイプラインが遅くなる最も一般的な原因の1つであり、ビルドキューの長期化、リソース競合、開発者の時間の浪費につながります。

このガイドでは、Jenkins Executorの計算、設定、監視に関する専門的な戦略を提供します。これらのリソースを効果的に調整することで、スループットを最大化し、ビルド遅延を削減し、CI/CDシステムが最高の効率で動作することを保証し、デリバリーサイクルを劇的にスピードアップできます。

Jenkins Executorモデルの理解

Executorは、基本的にジョブを実行するための「スロット」です。ビルドがトリガーされると、Jenkinsはそれを適切なノードの利用可能なExecutorに割り当てます。すべてのノードにわたるExecutorの総数は、システムの最大同時実行数を定義します。

コントローラー（マスター）上のExecutor

最新のJenkinsアーキテクチャでは、コントローラーは主にオーケストレーション、スケジューリング、UIインタラクションを管理する必要があります。ベストプラクティスとして、コントローラー上のExecutorの数を0に設定することが推奨されます。 コントローラー上で小規模でリソース集約的でない管理ジョブを実行する必要がある場合は、最大1つまたは2つのExecutorを使用してください。コントローラー上で重いビルドを実行すると、Jenkins環境全体の不安定性やパフォーマンス低下のリスクがあります。

エージェントノード上のExecutor

エージェントノード（「スレーブ」とも呼ばれます）は、実際のビルド作業が行われる専用のコンピューターまたはコンテナーです。これらのノードには、システムのExecutorの大部分を設定する必要があります。エージェントあたりのExecutorの正しい数は重要であり、エージェントのリソースと実行するタスクの性質に完全に依存します。

最適なExecutor数の計算

理想的なExecutor数を決定することは、万能の公式ではありません。実行される作業の種類（I/Oバウンド vs. CPUバウンド）を分析する必要があります。

1. CPUバウンドルール（デフォルト推奨）

ビルドが主にCPUバウンド（例：重いコンパイル、複雑な単体テスト、画像処理）である場合、最適なExecutor数は、コンテキストスイッチのオーバーヘッド（スラッシング）を防ぐために、通常、利用可能なCPUコア数と密接に一致させるべきです。

計算式： Executor数 = CPUコア数

2. I/Oバウンド調整

ビルドが主にI/Oバウンド（例：長時間のデータベースインタラクション、ネットワーク転送、広範なファイルダウンロード/アップロード、Maven/npmのような依存関係解決）である場合、プロセッサーはデータの待機にかなりの時間を費やす可能性があります。このシナリオでは、物理コア数よりも多くのExecutorを安全に利用できることがよくあります。

計算式： Executor数 = (CPUコア数) * 1.5 ～ (CPUコア数) * 2

⚠️ 警告：同時実行の限界

Executorを増やすとスループットは向上しますが、ノードのメモリまたはI/O容量を超えると収穫逓減につながります。実行中のすべてのジョブは、利用可能なRAMとディスク速度全体を共有します。ノードの過負荷は、高いI/O待機時間と過剰なガベージコレクションを引き起こし、全体的な同時実行数が高くても、個々のジョブの実行速度が低下します。

実践的な例

8 CPUコアと16 GB RAMを持つエージェントを検討してください。

シナリオA（CPU集約型Java/C++コンパイル）： 8 Executorから開始します。CPU使用率を監視します。持続的な使用率が高い（90％以上）場合、8が最適です。コンパイル待機中に低下する場合は、10を試すことができます。
シナリオB（I/O集約型依存関係ダウンロード/テスト）： 12 Executor（8 * 1.5）から開始します。I/O待機時間を監視します。I/O待機が低い場合は、16までスケールアップを検討してください。

最高のパフォーマンスのための設定戦略

Executor数は、Jenkins内のノード設定レベルで管理されます。

1. 静的エージェント設定

永続的なエージェントの場合、ノードセットアップ中にExecutor数を手動で設定します。

手順（Jenkins UI）：
1. Manage Jenkins -> Manage Nodes and Clouds に移動します。
2. 特定のエージェントノードを選択し、「Configure」をクリックします。
3. Node Properties セクションで、計算に基づいて「# of executors」フィールドを設定します。

2. Pipeline Parallelismの活用

最新のJenkinsは、宣言型またはスクリプト型パイプライン（Jenkinsfile）を使用します。Executorの最適化は、単一のジョブ内で作業を並列ステージに分割することによって達成されることがよくあります。これにより、1つ以上のエージェント全体で複数の利用可能なExecutorが同時に利用されます。

単一のジョブが2つの並列ステージで定義されている場合、それらのブランチが完了するまで、2つのExecutorスロット（並列ブランチごとに1つ）を消費します。

// Jenkinsfileの並列実行の例
pipeline {
    agent { label 'build-server' }
    stages {
        stage('Setup') { /* ... */ }
        stage('Build and Test') {
            parallel {
                stage('Build Backend') {
                    steps { sh './gradlew build' }
                }
                stage('Run Frontend Tests') {
                    steps { sh 'npm test' }
                }
            }
        }
        stage('Deploy') { /* ... */ }
    }
}

3. 動的スケーリング（クラウドエージェント）

Kubernetes PluginまたはEC2 Pluginのようなプラグインを介してクラウドプロバイダー（EC2、Kubernetes、Azure）を使用する環境では、静的なExecutor制限はあまり関係ありません。代わりに、「インスタンス制限」または「Podテンプレート」を定義します。

Kubernetes： Pod自体は使い捨てで、ジョブに正確にサイズ設定されるため、Executorは通常、Pod/コンテナーごとに1つに設定されます。最適化の焦点は、永続的なマシン上のスロットを管理することではなく、キューが増加したときに新しいPodを迅速にプロビジョニングすることに移行します。
EC2： Executorは通常1に設定され、需要が必要な場合に新しい一時的なEC2インスタンスを起動することによって容量がスケーリングされます。

4. ジョブ固有のスロットル

非常に要求の厳しいジョブ間のリソース競合を防ぐために、「Throttle Concurrent Builds Plugin」またはネイティブのパイプラインツールを使用します。これにより、グローバルなExecutorの可用性に関係なく、特定のジョブのインスタンスが一度に実行できる数が制限された特定の数のみになることが保証されます。

ボトルネックの特定と解決

最適化には継続的な監視が必要です。ジョブが待機している理由やシステムがどこで過負荷になっているかの可視性が必要です。

監視すべき主要メトリクス

メトリクス	ボトルネックの兆候
キュー長	全体的なExecutorが少なすぎる。ジョブがスロットを待機している。
平均キュー時間	値が高い場合は、リソースが不足しているか、誤ってラベル付けされていることを意味します。
エージェントCPU使用率	持続的な100％使用率は、現在のExecutor数に対してコアが不足していることを示唆しています（CPUバウンド）。
エージェントディスクI/O待機	高い待機時間は、I/Oバウンドプロセスがディスクアクセスを激しく競合していることを示します。
エージェントメモリスワップ使用量	ノードのRAMが不足しており、パフォーマンスが低下しています。Executorを減らすか、メモリを増やしてください。

実践的なトラブルシューティング

待機中のジョブを分析： Jenkinsビルドキューを確認します。ジョブが常に特定のラベルを待機している場合、対応するエージェントグループにはより多くの容量（エージェントの追加またはエージェントあたりのExecutorの追加）が必要です。
ノードログを確認： リソース制限またはディスクパフォーマンスの低下に関連するエラーメッセージを探します。
エージェントの具体性を高める： ラベルを広範囲に使用します。特定の高リソースエージェント（例：64GB RAM）をメモリ集約型ジョブに、低リソースエージェントを単純なジョブに割り当て、必要に応じてリソースの可用性を確保します。

Executor管理のためのベストプラクティス

過剰なプロビジョニングを避ける： Executor数を非常に高く設定したくなりますが、過剰なコンテキストスイッチは実行中のすべてのジョブを遅くします。段階的に調整します：2つずつ増やし、1週間監視してから、再度調整します。
リソースクリーンアップを使用する： ワークスペースが定期的にクリーンアップされることを確認します（パイプラインのcleanWs()）。これにより、Executorの効率に直接影響するディスクI/Oが解放されます。
キャッシュ利用率を最大化する： ビルドキャッシュ（例：共有Maven/Gradleリポジトリ、Dockerレイヤーキャッシュ）を採用して、依存関係解決のI/O要求を削減します。これにより、遅いI/Oバウンドジョブがより高速でわずかに要求の少ないジョブに効果的に変わり、より多くのExecutorを安全に実行できるようになります。
マスターの分離： マスターのExecutorを0または1に設定することの重要性を再度強調します。リソース枯渇によりマスターが失敗すると、CIシステム全体が停止します。

まとめ

Jenkins Executorの最適化をマスターすることは、高速で信頼性の高いCI/CDパイプラインを維持するために不可欠です。コア戦略は、同時実行とリソース可用性のバランスを取ることです。まず、エージェントのCPUコアとワークロードタイプに基づいて、最適なExecutor数を正確に計算することから始めます。次に、動的スケーリングとPipeline Parallelismを活用して、作業が効率的に分散され、キュー時間が最小限に抑えられ、システムの全体のスループットが最大化されるようにします。