Jenkins パフォーマンスチューニング：包括的なリソース管理ガイド

Jenkinsは、ユビキタスなオープンソースの自動化サーバーであり、数え切れないほどの継続的インテグレーション/継続的デリバリー（CI/CD）パイプラインの基盤となっています。パイプラインが複雑化し、頻度が増すにつれて、Jenkinsが効率的に動作することを保証することが極めて重要になります。CPU、メモリ、ディスクI/Oのいずれであっても、不適切なリソース割り当ては、ビルド時間の遅延、システム不安定性、開発チームの不満につながる可能性があります。

本ガイドでは、Jenkins環境におけるリソース管理の基本原則に焦点を当てます。CPU、メモリ、ディスクリソースの割り当て方と調整方法を習得することで、スループットを大幅に向上させ、レイテンシを削減し、スムーズで効率的なCI/CD運用を保証し、最終的に開発者の生産性を向上させることができます。

Jenkinsのリソース消費の理解

Jenkins自体、およびそれが実行するジョブ（特にエージェント/スレーブ経由）は、主に3つのリソースを消費します。それは、CPUサイクル、RAM、およびディスクI/Oです。パフォーマンスのボトルネックは、これらのリソースが過小構成であるか、過剰に割り当てられているか、または不適切に設定されている場合に発生することがよくあります。

1. CPUの割り当てと管理

CPUの可用性は、Jenkinsがタスクをスケジュールできる速さ、および個々のビルドが実行される速さに直接影響します。この管理の誤りは、高いロードアベレージと目に見える遅延を招くことがよくあります。

マスターとエージェントのCPU割り当て

重い処理（コンパイル、テスト）は、JenkinsマスターではなくJenkinsエージェントに委任するのが標準的な手順です。マスターは、調整、UI提供、およびAPI操作のために予約されるべきです。

マスターノード: 並行リクエストを処理するのに十分なCPUを割り当てますが、ワークロードは低く保ちます。一般的な出発点は、中程度のトラフィックに対して2〜4コアです。
エージェントノード: 予想される並行ビルド負荷に基づいてスケーリングされ、CPUパワーの大部分を受け取るべきです。

エグゼキュータースロットの制限

CPU競合を制御する最も効果的な方法の1つは、並行ビルドの数を制限することです。

マスターノードにて:

エグゼキュータの数は、メインのJenkins設定ページ、またはエージェントのノード設定設定を通じて直接構成します。

エージェントが$N$個のCPUコアを持っている場合、エグゼキュータの数を$N$よりわずかに少なく設定する（例：ビルドが非常にCPU集約的である場合は$N-1$または$N/2$）ことで、システムが完全に飽和するのを防ぎ、OSとJenkinsのバックグラウンドタスクが動作する余地を残します。

エージェントの構成例:

新しいエージェント（ノード）を構成する際は、「エグゼキュータ数」のフィールドを探します。ハードウェアの機能に基づいて控えめに設定します。

# エージェント構成スニペット（概念的）
NUM_EXECUTORS = 4  # 重いビルドを実行する8コアマシンを想定

2. メモリ（RAM）の管理

RAMが不足すると、過剰なスワップ（データをディスクにページングすること）が発生し、パフォーマンスが著しく低下します。JenkinsはJava Virtual Machine (JVM) に大きく依存しているため、ヒープサイズ設定が非常に重要になります。

JenkinsマスターJVMヒープサイズの調整

マスターJVMのヒープサイズは、おそらく最も重要なメモリ設定です。

これは通常、Jenkinsが起動する前にJENKINS_JAVA_OPTIONS環境変数を変更することによって構成されます（例：/etc/default/jenkinsまたはsystemdサービスファイル内）。

ベストプラクティス: システムの合計RAMの50〜75%以上をJVMヒープに割り当てないようにし、OSキャッシュやその他の必要なプロセス用に余裕を残します。

JVMオプションの例:

サーバーが16GBのRAMを持っている場合、ヒープに8GBから10GBを割り当てます。

export JENKINS_JAVA_OPTIONS="-Xms8192m -Xmx10240m -Djava.awt.headless=true -XX:MaxMetaspaceSize=512m"

-Xms: 初期ヒープサイズ。
-Xmx: 最大ヒープサイズ。実行時にJVMがヒープのサイズ変更に時間を費やすのを防ぐため、これを-Xmsと同じ値に設定します。

モニタリングとガベージコレクション（GC）

高いメモリ使用量は、頻繁で長いガベージコレクションの一時停止につながることがよくあります。ヒープが適切にサイズ設定されているか、またはプラグインやビルドプロセスにメモリリークがないかを特定するために、GCログ（追加のJVMフラグで有効化）を監視します。

3. ディスクI/Oの最適化

ディスクのパフォーマンスは、特に大規模なアーティファクト、依存関係キャッシュ、または頻繁なチェックアウト/削除を扱う場合、CI/CD速度のサイレントキラーになることがよくあります。

ワークスペースとログのための別ボリューム

可能であれば、書き込みアクティビティが多い領域とJenkinsのコアインストールを分離します。

Jenkinsホーム ($JENKINS_HOME): ここには、設定、ビルド記録、システムログが格納されます。信頼性の高い中速ストレージ（SSD推奨）が必要です。
ビルドワークスペース: これらのディレクトリでは、大規模で頻繁な読み取り/書き込み/削除操作が発生します。理想的には、ワークスペースが配置されるプライマリディレクトリを最速の利用可能なストレージ（NVMe/SSD）に配置します。

ヒント: ワークスペースに使用されるファイルシステム（例：ext4、XFS）が適切に保守され、十分なinodeを持っていることを確認します。

ビルドキャッシング戦略の活用

スマートなキャッシングによってディスクアクティビティを最小限に抑えることは、大きなパフォーマンス向上につながります。

依存関係キャッシング: すべてのビルドで依存関係を再ダウンロードするのではなく、エージェントノード上の共有された永続的なキャッシュを使用するようにMaven、Gradle、npm、またはpipを設定します。
ワークスペースのクリーンアップ: 古いワークスペースを積極的にクリーンアップします。ワークスペースを保持することはデバッグに役立つ場合がありますが、数が多すぎるとディスク容量を消費し、ディスク操作を遅くします。
- cleanWs()のようなパイプラインステップを使用するか、特定期間後にワークスペースを自動的に削除するようにエージェント設定を構成します。

ネットワークファイルシステム（NFS/SMB）

警告: NFSやSMBなどのネットワークファイルシステムは、ビルドワークスペースのような書き込み量の多いボリュームには、ネットワークリンクとストレージアレイが極めて高いスループットと低遅延でない限り避けてください。ネットワークの遅延は、I/Oバウンドなタスクに大きなオーバーヘッドをもたらします。

高度なパフォーマンス向上テクニック

基本的なリソース割り当てを超えて、いくつかのアーキテクチャ上および運用の調整点は、大きなメリットをもたらす可能性があります。

エグゼキュータの最適化とスケーリング

予測不可能な負荷がかかる環境では、動的なスケーリングが鍵となります。

クラウドネイティブエージェント（一時的なエージェント）

必要に応じてプロビジョニングされるJenkinsエージェント（例：Kubernetes、Docker、またはEC2プラグイン経由）を使用します。これらのエージェントは、必要なときに正確に起動し、その後終了します。これにより、アイドル状態の永続的なエージェントによって無駄なオーバーヘッドが発生するのを避け、アクティブなビルド中にのみリソースが消費されることが保証されます。

プラグイン管理

プラグインは、マスターのメモリフットプリントと処理負荷に大きく寄与します。

プラグインの監査: インストールされているプラグインを定期的にレビューします。未使用または古いものはすべて削除します。これらはメモリを消費し、パフォーマンスの低下を引き起こす可能性があるためです。
作業のオフロード: 可能な限り、プラグインが重い処理をマスターではなくエージェントで実行するように構成します。たとえば、レポートを生成したりインデックス作成を行ったりするツールは、エージェントで実行されるべきです。

パフォーマンス監視ツールの活用

受動的なチューニングでは不十分であり、積極的な監視が不可欠です。主要なメトリクスを追跡するために、監視ツールを統合します。

システムレベル: CPU使用率、RAM使用量、ディスクI/O待機時間。
Jenkinsレベル: ビルドレイテンシのパーセンタイル（P95、P99）、キュー時間、エグゼキュータの使用率。

Prometheus/Grafanaや組み込みのJenkins監視機能（Metricsプラグインなど）のようなツールは、リソース調整を正当化するために必要な可視性を提供します。

ベストプラクティスの要約

リソース	ベストプラクティス	実行可能なヒント
CPU	重い負荷をエージェントに委任する。	安全のために、エージェントのエグゼキュータ数をコア数よりわずかに少なく設定する。
メモリ（マスター）	JVMヒープサイズ（`-Xmx`）を調整する。	物理RAMの50〜75%を割り当て、Xms=Xmxを設定する。
ディスクI/O	ワークスペースには高速なローカルストレージ（SSD/NVMe）を使用する。	書き込み量の多いビルドディレクトリにNFS/SMBを使用しない。
ワークロード	積極的なキャッシングを導入する。	依存関係マネージャ（Maven/npm）がエージェント上で永続的で共有されたキャッシュを使用するように構成する。
アーキテクチャ	一時的で動的なエージェントを使用する。	KubernetesまたはDockerプラグインを活用して、キューの深さに応じてリソースをスケーリングする。

CPU、メモリ、ディスクの制約に体系的に対処することにより、Jenkins環境を潜在的なボトルネックから、急速な開発サイクルをサポートできる高性能なCI/CDエンジンへと変貌させることができます。