docker-library / docker-library/python
"debug build" for at least one image
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- Vorherrschende Sprache
- Dockerfile
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Beschreibung
Recently we had a C extension for python failing in production in an environment that we do not own ourselves. The data in that environment was causing the issues. Because for that reason, it was complicated to reproduce it in different environments, we looked into running a debug version of python in that environment to understand where it was crashing, but that turned out quite complicated to do.
In the end I managed to home in on the data issues, set up data locally to reproduce it and build a debug version of the slim-bullseye image that I could use as a source for our application image. This allowed us to dump a core and investigate the back traces.
Would it be helpful to have at least one image that contains a debug build of python in this stack, so that it's easier for developers to switch to that image and do this analysis?
An image that adds these lines to .,/configure
--with-pydebug \
CFLAGS="-g -O0" \
and sets LDFLAGS="" instead of LDFLAGS="-Wl,--strip-all"; \ ,
installs gdb and gdb extensions (# enable GDB to load debugging data: https://github.com/docker-library/python/pull/701)
If that's not a good idea, could you let me know what you'd recommend otherwise as a better process?
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne damit zu prüfen, wie das slim-bullseye-Image erstellt wird und wo dessen ./configure-Optionen und LDFLAGS gesetzt werden. Prüfe die vorgeschlagenen Python-Debug-Build-Flags, die GDB-Installation und die GDB-Erweiterungen anhand des bestehenden Image-Prozesses. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn das Projekt ein dokumentiertes Debug-Image oder eine klare, von einem Maintainer genehmigte Alternative zur Erstellung von Core-Dumps und Backtraces hat.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- docker, python
- Bereich
- build-system, devops
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100