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GDB에서 인스턴스의 실제 타입 표시하기

Base class로 부터 상속 받은 Derived class의 인스턴스를 Base class 포인터에 넣으면 GDB에서 타입이 제대로 표시되지 않는다. 이 때는 ‘set print object on’을 설정해서 GDB의 ptype <var> 명령 결과에 해당 인스턴스의 실제 타입이 함께 표시 되도록 할 수 있다.

예를 들어 다음과 같은 코드가 있다고 할 때

#include <iostream>
using namespace std;

class Base {
public:
  virtual void identify() {
      cout << "Base class" << endl;
  }
};

class Derived: public Base {
public:
  void identify() override {
      cout << "Derived class" << endl;
  }
};


int main(void) {
  // Derived class instance 이지만
  // GDB에서 Base type으로 표시된다.
  Base *c = new Derived();
  c->identify();

  delete c;
}

main() 함수 내의 “Base *c”를 GDB에서 확인해 보면 실제 인스턴스의 타입과 관련 없이 Base class로 표시된다.

(gdb) ptype c
type = class Base {
  public:
    virtual void identify(void);
} *

실제 인스턴스가 무엇인지 알고 싶다면, set print ojbect on을 설정해서 ptype 결과에 실제 인스턴스가 함께 표시되도록 할 수 있다. ( /* real type = … */)

(gdb) set print object on
(gdb) ptype c
type = /* real type = Derived * */
class Base {
  public:
    virtual void identify(void);
} *

이 설정을 다른 유용한 것들과 함께 ~/.gdbinit에 넣어두면 gdb가 실행될 때 자동으로 설정된다.

$ cat ~/.gdbinit
set print object on
set print pretty on
set print static-members on
set print vtbl on

Gitlab test-runner의 FATAL: the “HOME” is not set 문제

GitLab Runner 문서를 보고 열심히 따라하고 설정까지 마쳤는데 러너가 동작하지 않고 commit을 하면 CI가 한 참 동안을 pending 상태에 있다가 실패했다는 에러 메일 보내 버리는 증상이 있다. Systemctl로 서비스 상태를 보니 제대로 올려지지 않고 ‘inactive’이거나 ‘activating’에 계속 머물러 있다. 하지만 만약 background 서비스로 동작시키지 않고 다음과 같이 run command로 foreground에서 돌리면 잘 동작한다. 환경 설정에는 ‘거의’ 문제가 없다는 뜻 이겠지..

$ sudo /usr/local/bin/gitlab-runner run

Journalctl로 서비스 로그를 보니 FATAL에러가 하나가 잡힌다.

$ journalctl -u gitlab-runner.service

...
gitlab-runner[4622]: FATAL: the "HOME" is not set                      
systemd[1]: gitlab-runner.service: Main process exited, code=exited, status=1/FAILURE
systemd[1]: gitlab-runner.service: Failed with result 'exit-code'.

오호라. HOME 환경 변수를 찾으려 했는데 없어서 죽은 거고만! 해결책은 간단히 HOME 환경 변수를 선언해 주면 된다. 서비스 설정파일 (/etc/systemd/system/gitlab-runner.service)를 열고 [Service] 항목에 환경 변수를 추가해 준다. 만약 proxy환경이고 환경변수로 설정하고 있다면 서비스에서는 환경변수를 접근할 수 없으므로 여기에 함께 선언해 준다.

[Unit]
Description=GitLab Runner
After=syslog.target network.target
ConditionFileIsExecutable=/usr/local/bin/gitlab-runner
 
[Service]
Environment=HOME=/home/gitlab-runner # 이 부분을 추가
# 해당하는 경우 proxy 설정
#Environment=no_proxy=노프록시 설정
#Environment=NO_PROXY=노프록시 설정
#Environment=http_proxy=HTTP프록시 주소
#Environment=HTTP_PROXY=HTTP프록시 주소
#Environment=https_proxy=HTTPS프록시 주소
#Environment=HTTPS_PROXY=HTTPS프록시 주소
StartLimitInterval=5
StartLimitBurst=10
ExecStart=/usr/local/bin/gitlab-runner "run" "--working-directory" "/home/gitlab-runner" "--config" "/etc/gitlab-runner/config.toml" "--service" "gitlab-runner" \
  "--syslog" "--user" "gitlab-runner"

Restart=always
RestartSec=120

[Install]
WantedBy=multi-user.target

이제 서비스를 다시 로드하고 Gitlab runner를 재 시작한다.

$ sudo systemctl daemon-reload
$ sudo /usr/local/bin/gitlab-runner restart

Systemctl에서 상태를 확인한다. 물론 CI test도 함께.

$ sudo systemctl status gitlab-runner.service 
● gitlab-runner.service - GitLab Runner
   Loaded: loaded (/etc/systemd/system/gitlab-runner.service; enabled; vendor preset: disabled)
   Active: active (running) since xxx; 1min 55s ago
 Main PID: 12954 (gitlab-runner)
    Tasks: 9 (limit: 4915)
   Memory: 7.9M
   CGroup: /system.slice/gitlab-runner.service
           └─12954 /usr/local/bin/gitlab-runner run --working-directory /home/gitlab-runner --config /etc/gitlab-runner/config.toml --service gitlab-runner

Travis CI 설정과 docker image 사용

GitHub project에 CI를 붙이고 싶은데 Jenkins server가 회사 firewall 안에 들어 있어서 GitHub에서 직접 webhook을 붙일 수 없는 문제가 있다. Jenkins의 GitHub plugin으로 tunneling을 설정하는 방법 등 있기는 하지만 다른 CI 옵션들을 살펴 보던중 Open source project에 대해서는 무료라는 Travis CI가 있다는 것을 알게 되었다. Travis CI는 기본으로 Ubuntu를 지원하고 그 외의 경우는 docker를 사용해서 환경을 설정할 수도 있다. 이 포스팅은 Travis CI에서 ClearLinux docker를 사용한 설정에 대한 기록이다.

삽질1: Travis CI의 Ubuntu이용

빌드와 Google test를 이용한 unit test만 할 것이니까 OS를 크게 타지 않을테니 기본으로 제공되는 Ubuntu 환경에 필요한 도구들만 설치 하면 가장 빠르지 않을까?

일견 타당해 보이기는 하지만 문제는 의존성이다. Pre-compile된 Google test를 download 받는다 해도, 2019년 1월 현재 아직 Travis CI에서 제공하는 Ubuntu의 가장 최신 버전은 Xenial이다. CMake version이 안맞아서 최신버전으로 설치하고 Intel LibVA, Intel MediaSDK등의 의존 package들을 컴파일한 후 빌드를 하고 unittest를 하도록 하는데 14분이 넘게 걸렸다. 다음은 사용한 .travis.yml file이다.

language: cpp 

compiler:  - gcc 

dist: xenial 

env:   
  global:    
- EA_INSTALL_PREFIX=${TRAVIS_BUILD_DIR}/local    
- PATH=${EA_INSTALL_PREFIX}/bin:$PATH before_install:  
- mkdir -p ${TRAVIS_BUILD_DIR}/local  
- sudo apt-get install curl wget autoconf libtool libdrm-dev \
libboost-all-dev libgstreamer1.0-0 libasound-dev \
libgles2-mesa-dev gstreamer1.0-plugins-base \
gstreamer1.0-plugins-good gstreamer1.0-plugins-bad \
gstreamer1.0-plugins-ugly gstreamer1.0-libav gstreamer1.0-doc \
gstreamer1.0-tools gstreamer1.0-x gstreamer1.0-alsa \
gstreamer1.0-pulseaudio
- cd ${TRAVIS_BUILD_DIR}&& \
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.13.2\
/cmake-3.13.2.tar.gz \
&& tar xvf cmake-3.13.2.tar.gz&&cd cmake-3.13.2&&./configure --\
prefix=${EA_INSTALL_PREFIX}&&make&&make install  
- cd ${TRAVIS_BUILD_DIR}&& \
wget https://github.com/intel/libva/archive/2.3.0.tar.gz&&\
tar xvf 2.3.0.tar.gz \
&&cd libva-2.3.0&&./autogen.sh&&./configure --\
prefix=${EA_INSTALL_PREFIX}&&make&&make install  
- cd ${TRAVIS_BUILD_DIR}&& \
wget https://github.com/Intel-Media-SDK/MediaSDK/archive/\
intel-mediasdk-18.3.1.tar.gz \
&& tar xvf intel-mediasdk-18.3.1.tar.gz&&\
cd MediaSDK-intel-mediasdk-18.3.1/&& \
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr -DENABLE_OPENCL=OFF -DBUILD_SAMPLES=OFF .&&make&&\
make install 

script:  
- cd ${TRAVIS_BUILD_DIR} && \
cmake . && make && make install && test/ea_test

삽질2: Clear Linux docker image 사용 

시간만 오래 안 걸렸어도 기본 Ubuntu OS로 어떻게든 해보는 건데, 14분이면 시간이 너무 오래 걸린다. 이왕 시간이 오래 걸리는 거라면 타겟인 Clear Linux docker image를 사용해보자.

Clear Linux docker image를 생성하기 위한 dockerfile을 다음과 같이 작성해준 다음

FROM clearlinux

RUN clrtrust generate

RUN swupd bundle-add software-defined-cockpit-dev

.travis.yml file을 다음과 같이 선언해 준다.

language: cpp
services:
 - docker
before_install:
 - docker build -t clearlinux_ea .
 - docker run -d -v ${TRAVIS_BUILD_DIR}:/src clearlinux_ea /bin/sh -c "cd /src;cmake .;make;make install"

script:	 	 
 - docker run -d -v ${TRAVIS_BUILD_DIR}:/src clearlinux_ea /bin/sh -c "cd /src;test/ea_test"

총 소요된 시간은 17분 41초 그 중에 docker 설정하는데 걸린 시간만 16분이 넘는다. 나머지 시간에 unit test. 대부분의 시간이 docker를 빌드 하고 설정하는데 사용 되고 있었다. 

삽질3: 만들어 둔 Docker image 다운로드

빌드하는데 시간이 오래 걸린다면 이미 만들어 둔 docker image를 저장소에 넣어두고 pull해서 사용하면 좀 빠르지 않을까? Docker 빌드 vs Docker 다운로드.

이미 빌드 한 docker image를 공개 저장소인 docker hub에 넣어두고 Travis CI에서 pull하도록 변경하면 시간은 8분정도로 줄어든다.

language: cpp

services:
 - docker
	
before_install:
 - docker pull litcoder/clearlinux_ea
 - docker run -v ${TRAVIS_BUILD_DIR}:/src litcoder/clearlinux_ea /bin/sh -c "cd /src;cmake .;make;make install;"
	
script:
 - docker run -v ${TRAVIS_BUILD_DIR}:/src litcoder/clearlinux_ea /bin/sh -c "cd /src;test/ea_test"

흠.. 일단은 이걸로.

 결론

Travis CI에서 제공되는 연산 성능은 매우 떨어져서 컴파일이나 도커 빌드를 효율적으로 수행하지 못한다. 반면, 이미 만들어진 이미지의 다운로드는 상대적으로 빠르게 수행 할 수 있다. Travis CI에서 Docker를 이용한 테스트 환경을 구성하고자 한다면 미리 만들어 둔 이미지를 Docker Hub에 올려두고 CI script에서 pull 해서 사용하는 방법이 가장 고려해 볼 만한 선택이다.