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Nx 智能分发机制（Nx Agents + Nx Cloud）

news 来源：原创 2025/8/25 18:20:20

Nx 智能分发机制（Nx Agents + Nx Cloud）

阶段	关键做的事	作用
1. 收集信息	- Project Graph：解析整个 workspace 依赖关系（谁依赖谁） - 历史统计：每次 CI 结束后将每个任务的实际用时与缓存命中情况上传到 Nx Cloud	获得带“权重”（预计耗时）的依赖 DAG
2. 生成执行计划	- 计算 critical path（最慢依赖链） - 用历史耗时为每个 task 估价 - 优先调度会先执行阻塞下游的大任务	将总时长逼近「最长公共库 + 最慢应用」的理论极限
3. 声明式启动分发	`npx nx-cloud start-ci-run --distribute-on="15 linux-medium-plus-js" --stop-agents-after="e2e-ci"` 主 job 做两件事： ① 解析后续所有 `nx …` 命令 ② 把它们提交给 Nx Cloud 调度器	你无需编写任务‑机器映射，仓库结构变化也不用改 CI 脚本
4. Nx Agents 执行	- 每台 agent 启动后向 Nx Cloud 拉取「下一条最合适的任务」 - 调度器基于耗时 + 依赖拓扑实时分配，保证所有机器尽量满载 - 任务结果立即上传到远程缓存	以任务粒度（而非 VM 粒度）调度，最大化并发、最小化空闲
5. 动态自学习 & 弹性扩容	- 跑几次后，历史数据更准确，计划不断微调 - 加 `--dynamically-allocate-agents` 后，Nx Cloud 会根据 PR 改动面自动决定启动多少台机器	PR 越大机器越多，既省钱又保证最坏情形够快

为什么说它「智能」？

任务‑而非机器‑中心
传统做法要先把任务按机器分块写死在 CI 脚本里；Nx Agents 只关心“空闲 agent 数量”，依赖图 + 统计数据实时排程，仓库结构改变也不用改脚本。
历史耗时启发式调度
根据真实运行时间，Nx 把长任务尽早塞进队列、把短任务穿插其间，逼近“理论最短壁钟时间”。
自动拆分大任务
对 Playwright / Cypress E2E 测试，Nx 会在调度前把单一长任务切成多个 spec task，然后分派到多机并行。
动态扩缩容
当 PR 改动范围小，Nx 只拉少量 agent；改动大时自动扩容。

GitHub Actions 最小示例

jobs:main:runs-on: ubuntu-lateststeps:- uses: actions/checkout@v4with:fetch-depth: 0# 启动 Nx Cloud 分发，3 台中号 JS runner- run: pnpm dlx nx-cloud start-ci-run               --distribute-on="3 linux-medium-js"               --stop-agents-after="build"# 把任务交给 Nx Cloud 自动分派- run: pnpm exec nx affected -t lint test build

效果示例
在 vsavkin/interstellar 示例仓库，同一套任务从 87 min → 9 min，仅靠上面一行配置实现。

与缓存的关系

方案	解决的问题	命中时表现	未命中时表现
本地/远程缓存	平均值	直接复用结果，≈ 0 s	仍需完整执行
智能分发	最坏值	由缓存决定	将执行时间压到理论最短壁钟时间
两者结合	稳定且极快	✅	✅

结论

Nx 的智能分发（Nx Agents + Nx Cloud）是一套基于 依赖图 和 历史统计数据 的自学习调度系统：

一句配置即可接入
自动计算关键路径并动态并行
动态把任务撒到多机并行
随仓库演化自行调整

让中大型 Monorepo 的 CI 从「数小时」压缩到「数分钟」

Nx 智能分发机制（Nx Agents + Nx Cloud）

Nx 智能分发机制（Nx Agents  Nx Cloud） 阶段关键做的事作用1. 收集信息- Project Graph：解析整个 workspace 依赖关系（谁依赖谁）- 历史统计：每次 CI 结束后将每个任务的实际用时与缓存命中情况上传…...

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