Attribute cache silently disabled after 1000 class edit, leading to poor performance

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
45/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
python
Área
performance

Línea de trabajo

Comienza revisando el pull request 114900 de CPython y el issue 113462; después, sigue cómo se deshabilita la caché de atributos tras modificaciones repetidas de clases. Usa los casos de ERP5 y Odoo descritos en el issue como escenarios de rendimiento. Se considerará terminado cuando se evite la regresión indicada y, al mismo tiempo, se aborde el escenario de crash del issue 113462.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

interpreter-core performance type-bug

Bug report

Bug description:

After the changes from https://github.com/python/cpython/pull/114900 modifying a class more than 1000 times causes the attribute cache to be permanently disabled for that class. This was done to solve a crash when a class is modified more than 2**32 times ( https://github.com/python/cpython/issues/113462 )

It seems this number (1000) is too low for some real case applications.

I initially observed this as a ~50% performance regression in ERP5 performance tests when updating from python3.11 to python3.13. ERP5 is an application where classes are generated dynamically based on some configuration and some classes are modified more than 1000 times in the "normal" generation process.

This seems to also affect odoo, another ERP application, for this they resorted to using ctypes to reset the class version attribute ( https://github.com/odoo/odoo/pull/275640 )

My suggestion would be to use a much higher number before disabling the cache, 1000 is low.

CPython versions tested on:

3.13

Operating systems tested on:

Linux

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
77.2k
Forks
36k
Merge medio
1 d 9 h
PR fusionados (30 d)
558

Guía de contribución

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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