Ejecuta pasos de flujo de trabajo en paralelo

Los pasos en paralelo pueden reducir el tiempo de ejecución total de un flujo de trabajo realizando varias llamadas de bloqueo al mismo tiempo.

Las llamadas de bloqueo, como sleep, llamadas HTTP y callbacks, pueden tardar desde milisegundos hasta días. Los pasos paralelos están destinados a ayudar con esas operaciones de larga duración. Si un flujo de trabajo debe realizar varias llamadas de bloqueo que son independientes entre sí, el uso de ramas paralelas puede reducir el total tiempo de ejecución iniciando las llamadas al mismo tiempo y esperando todos que las completen.

Por ejemplo, si tu flujo de trabajo debe recuperar datos de clientes de varias sistemas independientes antes de continuar, las ramas paralelas permiten que Solicitudes a la API. Si hay cinco sistemas y cada uno tarda dos segundos en responder, realizar los pasos de forma secuencial en un flujo de trabajo podría tardar al menos 10 segundos, mientras que hacerlos en paralelo podría tardar tan solo dos.

Nota: Las ramas paralelas no proporcionan ventajas de rendimiento para los pasos no bloqueantes, como las asignaciones, las condiciones o las llamadas no bloqueantes. Debido al sistema general, el uso de ramas paralelas que no incluyan llamadas de bloqueo puede aumentar el tiempo total de ejecución.

Crea un paso en paralelo

Crea un paso parallel para definir una parte de tu flujo de trabajo en la que dos o más pasos se puedan ejecutar de forma simultánea.

YAML

  - PARALLEL_STEP_NAME:
      parallel:
        exception_policy: POLICY
        shared: [VARIABLE_A, VARIABLE_B, ...]
        concurrency_limit: CONCURRENCY_LIMIT
        BRANCHES_OR_FOR:
          ...

JSON

  [
    {
      "PARALLEL_STEP_NAME": {
        "parallel": {
          "exception_policy": "POLICY",
          "shared": [
            "VARIABLE_A",
            "VARIABLE_B",
            ...
          ],
          "concurrency_limit": "CONCURRENCY_LIMIT",
          "BRANCHES_OR_FOR":
          ...
        }
      }
    }
  ]

Reemplaza lo siguiente:

• PARALLEL_STEP_NAME: Es el nombre del paso paralelo.
• POLICY (opcional): Determina la acción que realizarán otras ramas cuando se produzca una excepción no controlada. La política predeterminada, continueAll, no generará ninguna otra acción, y todas las demás ramas tendrán de ejecución. Ten en cuenta que continueAll es la única política compatible actualmente.
• VARIABLE_A, VARIABLE_B, etc. on: una lista de variables que admiten escritura con alcance superior que permiten asignaciones dentro del paso paralelo. Para obtener más información, consulta Variables compartidas.
• CONCURRENCY_LIMIT (opcional): Es la cantidad máxima de ramas e iteraciones que se pueden ejecutar de forma simultánea dentro de una sola ejecución de flujo de trabajo antes de que se pongan en cola más ramas e iteraciones para esperar. Esta se aplica a un solo paso parallel y no se aplica en cascada. Debe ser un número entero positivo y puede ser un valor literal o una expresión. Para en detalle, consulta Límites de simultaneidad.
• BRANCHES_OR_FOR: Usa branches o for para indicar una de las siguientes opciones:
  • Ramas que se pueden ejecutar de forma simultánea.
  • Un bucle en el que las iteraciones pueden ejecutarse de forma simultánea.

Ten en cuenta lo siguiente:

• Las iteraciones y ramas en paralelo pueden ejecutarse en cualquier orden y pueden ejecutarse en un orden diferente con cada ejecución.
• Los pasos paralelos pueden incluir otros pasos paralelos anidados hasta el límite de profundidad. Consulta Cuotas y límites.
• Para obtener más detalles, consulta la página de referencia de sintaxis de los pasos en paralelo.

Sugerencia: Las funciones de Cloud Run (2ª gen.) pueden aprovechar la simultaneidad a través del servicio subyacente de Cloud Run y brindarte más control sobre los precios. Al realizar llamadas Cloud Run Functions en un paso for paralelo, puedes guardar los costos estableciendo la simultaneidad para que el misma instancia de Cloud Run. Obtén más información para configurar la simultaneidad en Cloud Run.

Reemplaza la función experimental por un paso paralelo

Si usas experimental.executions.map para admitir el trabajo en paralelo, puedes migrar tu flujo de trabajo para usar pasos en paralelo y, en su lugar, ejecutar bucles for comunes en paralelo. Para ver ejemplos, consulta Reemplaza la función experimental por un paso paralelo.

Muestras

En estos ejemplos, se demuestra la sintaxis.

Cómo realizar operaciones en paralelo (con ramas)

Si tu flujo de trabajo tiene varios conjuntos diferentes de pasos que se pueden ejecutar al mismo tiempo, colocarlos en ramas paralelas puede disminuir el tiempo total necesario para completar esos pasos.

En el siguiente ejemplo, se pasa un ID de usuario como argumento al flujo de trabajo y los datos se recuperan en paralelo desde dos servicios diferentes. Variables compartidas permiten escribir valores en las ramas y leerlos después de estas completa:

YAML

main:
  params: [input]
  steps:
    - init:
        assign:
          - userProfile: {}
          - recentItems: []
    - enrichUserData:
        parallel:
          shared: [userProfile, recentItems]  # userProfile and recentItems are shared to make them writable in the branches
          branches:
            - getUserProfileBranch:
                steps:
                  - getUserProfile:
                      call: http.get
                      args:
                        url: '${"https://example.com/users/" + input.userId}'
                      result: userProfile
            - getRecentItemsBranch:
                steps:
                  - getRecentItems:
                      try:
                        call: http.get
                        args:
                          url: '${"https://example.com/items?userId=" + input.userId}'
                        result: recentItems
                      except:
                        as: e
                        steps:
                          - ignoreError:
                              assign:  # continue with an empty list if this call fails
                                - recentItems: []

JSON

{
  "main": {
    "params": [
      "input"
    ],
    "steps": [
      {
        "init": {
          "assign": [
            {
              "userProfile": {}
            },
            {
              "recentItems": []
            }
          ]
        }
      },
      {
        "enrichUserData": {
          "parallel": {
            "shared": [
              "userProfile",
              "recentItems"
            ],
            "branches": [
              {
                "getUserProfileBranch": {
                  "steps": [
                    {
                      "getUserProfile": {
                        "call": "http.get",
                        "args": {
                          "url": "${\"https://example.com/users/\" + input.userId}"
                        },
                        "result": "userProfile"
                      }
                    }
                  ]
                }
              },
              {
                "getRecentItemsBranch": {
                  "steps": [
                    {
                      "getRecentItems": {
                        "try": {
                          "call": "http.get",
                          "args": {
                            "url": "${\"https://example.com/items?userId=\" + input.userId}"
                          },
                          "result": "recentItems"
                        },
                        "except": {
                          "as": "e",
                          "steps": [
                            {
                              "ignoreError": {
                                "assign": [
                                  {
                                    "recentItems": []
                                  }
                                ]
                              }
                            }
                          ]
                        }
                      }
                    }
                  ]
                }
              }
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Procesa elementos en paralelo (con un bucle paralelo)

Si necesitas realizar la misma acción para cada elemento de una lista, puedes completar la ejecución más rápido con un bucle paralelo. Un bucle paralelo permite varias iteraciones de bucle que se realizarán en paralelo. Ten en cuenta que, a diferencia de los bucle for normales, las iteraciones se pueden realizar en cualquier orden.

En el siguiente ejemplo, se procesa un conjunto de notificaciones de usuario en un bucle for paralelo:

YAML

main:
  params: [input]
  steps:
    - sendNotifications:
        parallel:
          for:
            value: notification
            in: ${input.notifications}
            steps:
              - notify:
                  call: http.post
                  args:
                    url: https://example.com/sendNotification
                    body:
                      notification: ${notification}

JSON

{
  "main": {
    "params": [
      "input"
    ],
    "steps": [
      {
        "sendNotifications": {
          "parallel": {
            "for": {
              "value": "notification",
              "in": "${input.notifications}",
              "steps": [
                {
                  "notify": {
                    "call": "http.post",
                    "args": {
                      "url": "https://example.com/sendNotification",
                      "body": {
                        "notification": "${notification}"
                      }
                    }
                  }
                }
              ]
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Agrega datos (con un bucle en paralelo)

Puedes procesar un conjunto de elementos mientras recopilas datos de las operaciones en cada elemento. Por ejemplo, es posible que desees hacer un seguimiento de los IDs de los elementos creados o mantener una lista de elementos con errores.

En el siguiente ejemplo, se muestran 10 consultas distintas a BigQuery pública conjunto de datos muestra la cantidad de palabras en un documento o conjunto de documentos. Una variable compartida permite que el recuento de las palabras se acumule y se lea después de que se completen todas las iteraciones. Después de calcular la cantidad de palabras en todos los documentos, el flujo de trabajo muestra el total.

YAML

# Use a parallel loop to make ten queries to a public BigQuery dataset and
# use a shared variable to accumulate a count of words; after all iterations
# complete, return the total number of words across all documents
main:
  params: [input]
  steps:
    - init:
        assign:
          - numWords: 0
          - corpuses:
              - sonnets
              - various
              - 1kinghenryvi
              - 2kinghenryvi
              - 3kinghenryvi
              - comedyoferrors
              - kingrichardiii
              - titusandronicus
              - tamingoftheshrew
              - loveslabourslost
    - runQueries:
        parallel:  # 'numWords' is shared so it can be written within the parallel loop
          shared: [numWords]
          for:
            value: corpus
            in: ${corpuses}
            steps:
              - runQuery:
                  call: googleapis.bigquery.v2.jobs.query
                  args:
                    projectId: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
                    body:
                      useLegacySql: false
                      query: ${"SELECT COUNT(DISTINCT word) FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` " + " WHERE corpus='" + corpus + "' "}
                  result: query
              - add:
                  assign:
                    - numWords: ${numWords + int(query.rows[0].f[0].v)}  # first result is the count
    - done:
        return: ${numWords}

JSON

{
  "main": {
    "params": [
      "input"
    ],
    "steps": [
      {
        "init": {
          "assign": [
            {
              "numWords": 0
            },
            {
              "corpuses": [
                "sonnets",
                "various",
                "1kinghenryvi",
                "2kinghenryvi",
                "3kinghenryvi",
                "comedyoferrors",
                "kingrichardiii",
                "titusandronicus",
                "tamingoftheshrew",
                "loveslabourslost"
              ]
            }
          ]
        }
      },
      {
        "runQueries": {
          "parallel": {
            "shared": [
              "numWords"
            ],
            "for": {
              "value": "corpus",
              "in": "${corpuses}",
              "steps": [
                {
                  "runQuery": {
                    "call": "googleapis.bigquery.v2.jobs.query",
                    "args": {
                      "projectId": "${sys.get_env(\"GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID\")}",
                      "body": {
                        "useLegacySql": false,
                        "query": "${\"SELECT COUNT(DISTINCT word) FROM `bigquery-public-data.samples.shakespeare` \" + \" WHERE corpus='\" + corpus + \"' \"}"
                      }
                    },
                    "result": "query"
                  }
                },
                {
                  "add": {
                    "assign": [
                      {
                        "numWords": "${numWords + int(query.rows[0].f[0].v)}"
                      }
                    ]
                  }
                }
              ]
            }
          }
        }
      },
      {
        "done": {
          "return": "${numWords}"
        }
      }
    ]
  }
}

¿Qué sigue?

• Referencia de la sintaxis: Pasos paralelos
• Instructivo: Ejecuta un flujo de trabajo que ejecute otros flujos de trabajo en paralelo
• Instructivo: Ejecuta varios trabajos de BigQuery en paralelo