Monorepo-Merges optimieren: Strategien für grüne Builds
Für viele kleine Softwareentwicklungsteams oder solche, die mehrere unabhängige Code-Repositories verwalten, scheint das Einspielen neuer Code-Änderungen in die Hauptcodebasis unkompliziert: ein einfacher Klick auf einen Knopf. Doch diese scheinbar triviale Aufgabe verwandelt sich für große Organisationen, die innerhalb einer einzigen, gemeinsam genutzten Codebasis, gemeinhin als Monorepo bekannt, agieren, in einen der bedeutendsten Engpässe in der Software-Lieferpipeline. Hier tragen Dutzende oder sogar Hunderte von Ingenieuren gleichzeitig bei, was die Komplexität der Integration erhöht.
Während die Debatte zwischen Monorepos und Polyrepos umfangreich ist, ist klar, dass Monorepos deutliche Vorteile bieten, wie z.B. eine rationalisierte Schwachstellenidentifikation und -patching, einfacheres projektübergreifendes Refactoring und konsistente Tools sowie gemeinsame Bibliotheken über verschiedene Projekte hinweg. Diese Vorteile bringen jedoch inhärente Herausforderungen mit sich. Entwickler stoßen häufig auf veraltete Abhängigkeiten aufgrund von Pull Requests (PRs), die auf veralteten Hauptzweigen basieren, subtile Konflikte, die aus gleichzeitiger Arbeit an ähnlichem Code entstehen, und anhaltende Infrastrukturprobleme wie Timeouts. Darüber hinaus wird die Verwaltung interner und Drittanbieter-Abhängigkeiten komplex, und gemeinsame Zustände können zu inkonsistentem, „flaky“ Testverhalten führen. Wenn eine Engineering-Organisation skaliert, vervielfachen sich diese Herausforderungen exponentiell, was oft dazu führt, dass Entwickler unproduktive Stunden damit verbringen, einfach darauf zu warten, dass Build-Prozesse erfolgreich abgeschlossen werden.
Um diese eskalierenden Verzögerungen zu mindern, haben moderne Entwicklungsworkflows zunehmend Merge-Automatisierungstools wie GitHub Merge Queues, GitLab Merge Trains und ähnliche Lösungen übernommen. Diese Systeme ändern das Spiel grundlegend, indem sie automatisierte Schleusen einführen, die den Fluss von Änderungen in die Hauptcodebasis regulieren. Der Prozess beinhaltet typischerweise, dass ein Entwickler einen Pull Request als bereit zur Integration markiert. Das System rebased diese PR dann automatisch auf die allerneueste Version des Hauptzweigs. Ein Continuous Integration (CI)-Prozess wird dann in diesem aktualisierten Kontext ausgelöst. Wenn die CI-Prüfungen bestanden werden, fährt das System fort, die Änderungen zu mergen. Entscheidend ist, dass, wenn neue PRs während eines laufenden CI-Laufs eintreffen, sie in die Warteschlange gestellt werden und auf ihren Turn warten, um eine geordnete und validierte Integrationssequenz sicherzustellen.
Während Merge Queues eine grundlegende Lösung bieten, erfordert das schiere Volumen der Änderungen in großen Monorepos weitere Optimierung. Eine gängige Strategie ist das Batch-Verarbeiten von Pull Requests. Anstatt eine PR nach der anderen zu verarbeiten, werden mehrere gruppiert und dann einem einzigen CI-Lauf unterzogen. Dieser Ansatz reduziert die Gesamtzahl der CI-Ausführungen erheblich und verkürzt die gesamten Wartezeiten. Wenn der CI-Prozess für einen Batch erfolgreich ist, werden alle enthaltenen PRs gleichzeitig gemergt. Sollte ein Fehler innerhalb eines Batches auftreten, kann das System den Batch systematisch „bisecten“, um die problematische PR zu lokalisieren, wodurch die verbleibenden erfolgreichen Änderungen fortgesetzt werden können. Während Batching die Merge-Zeiten unter idealen Bedingungen drastisch reduzieren kann – zum Beispiel hypothetisch eine 50-stündige Wartezeit mit einer Batch-Größe von vier auf 12,5 Stunden verkürzt – können reale Szenarien mit einer bescheidenen Fehlerrate von 10% die gesamte Merge-Zeit erheblich verlängern, möglicherweise verdoppeln, und die Anzahl der CI-Läufe aufgrund wiederholter Verarbeitung erhöhen.
Um die Effizienz weiter zu steigern, führen optimistische Queues einen Paradigmenwechsel ein, der von einem seriellen Verarbeitungsmodell zu einem paralleleren Ansatz übergeht. Anstatt darauf zu warten, dass der CI-Prozess eines Pull Requests vollständig abgeschlossen ist, geht das System optimistisch davon aus, dass er bestanden wird. Es erstellt dann einen alternativen Hauptzweig, um sofort den CI-Prozess für den nächsten Pull Request in der Warteschlange zu starten. Wenn die ursprüngliche PR ihren CI besteht, wird sie in den Hauptzweig gemergt; ähnlich wird die nachfolgende PR nach erfolgreichem Abschluss gemergt. Wenn die erste PR fehlschlägt, wird der alternative Hauptzweig verworfen und ein neuer ohne die problematische Änderung erstellt, wodurch der Validierungsprozess für die verbleibenden PRs neu gestartet werden kann. Die Kombination dieses „optimistischen“ Ansatzes mit Batching führt zu optimistischem Batching, bei dem ganze Gruppen von PRs parallel verarbeitet werden, wobei Fehler zu einem Split-and-Identify-Mechanismus führen.
Eine weitere fortschrittliche Technik ist die prädiktive Modellierung. Dies beinhaltet die Analyse historischer Daten und Merkmale von Pull Requests – wie z.B. geänderte Codezeilen, modifizierte Dateitypen oder die Anzahl der Abhängigkeiten – um einen Score zu berechnen, der die Wahrscheinlichkeit von Erfolg oder Misserfolg angibt. Durch die Nutzung dieser Vorhersagen kann das System PRs priorisieren oder neu anordnen und CI-Ressourcen auf Pfade konzentrieren, die am wahrscheinlichsten erfolgreich sind, wodurch die gesamten CI-Kosten gesenkt und Merges beschleunigt werden.
Für wirklich massive Monorepos kann eine einzelne Queue immer noch zu einem Engpass werden. Dies wird durch Multi-Queues und betroffene Ziele behoben. Moderne Monorepo-Build-Tools wie Bazel, Nx oder Turborepo können präzise identifizieren, welche Teile der Codebasis von einer bestimmten Änderung betroffen sind. Diese Intelligenz ermöglicht es dem System, Pull Requests basierend auf den „betroffenen Zielen“ in unabhängige, parallele Queues zu gruppieren. Wenn ein System beispielsweise vier verschiedene Build-Typen (A, B, C, D) produziert und eingehende PRs nur eine Untermenge davon betreffen, können separate Queues für jeden Build-Typ eingerichtet werden. Dies stellt sicher, dass nicht verwandte Änderungen sich nicht gegenseitig blockieren, was den gesamten Integrationsprozess durch die gleichzeitige Ausführung unabhängiger Builds erheblich beschleunigt.
Über diese Queue-basierten Strategien hinaus verbessern weitere ergänzende Optimierungen die Workflow-Effizienz. Das Neuordnen von Änderungen beinhaltet das Priorisieren von Pull Requests mit geringerem Fehlerrisiko oder höherer geschäftlicher Bedeutung, indem sie früher in die Warteschlange gestellt werden, um Kaskadenfehler zu minimieren. Komplexere oder unsicherere Änderungen werden später geplant. Das „Fail Fast“-Prinzip schreibt vor, die Ausführung von Tests zu priorisieren, die am wahrscheinlichsten früh im CI-Prozess fehlschlagen, um sicherzustellen, dass problematische Änderungen schnell identifiziert und behoben werden. Schließlich kann die Aufteilung der Testausführung das Ausführen einer Reihe schneller, kritischer Tests vor dem Merge umfassen, um häufige Probleme zu erkennen, während umfangreichere oder langsamere Tests (wie Integrations- oder Smoke-Tests) nach dem Merge ausgeführt werden. Im seltenen Fall eines Fehlers nach dem Merge kann ein automatischer Rollback-Mechanismus das Risiko mindern.
Letztendlich zielt die ausgeklügelte Orchestrierung dieser Merge-Strategien darauf ab, ein entscheidendes Gleichgewicht zu finden: die Aufrechterhaltung hoher Zuverlässigkeit und Codequalität bei gleichzeitiger Maximierung der Release-Geschwindigkeit. Über die bloße Einsparung von CI-Zyklen hinaus reduziert die fortschrittliche Merge-Automatisierung die Wartezeiten der Entwickler erheblich, beschleunigt die Bereitstellung von Funktionen und bewahrt die mentale Gesundheit der Engineering-Teams, die sich in den Komplexitäten der groß angelegten Softwareentwicklung zurechtfinden müssen.