Improving GC collections: dynamic thresholds, single generation gc and time barriers
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- backend, performance
調査の方向性
まず、この issue にあるベンチマークの観察結果と、リンクされている PR gh-100958 を確認してください。提案されている作業は、現在の世代戦略と、単一世代および動的なしきい値を比較することです。完了には、パフォーマンス結果に裏付けられた方針を決定する必要がありますが、ここでは具体的なファイルやテストは指定されていません。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
In the pursuit of trying to optimize GC runs it has been observed that the weak generational hypothesis may not apply that well to Python. This is because, according to this argument, in the presence of a mixel cycle GC + refcount GC strategy, young objects are mostly cleaned up by reference count, not by the GC. Is important as well that there is no segregation between the GC strategies and that the cycle GC needs to deal with objects that according to this will be mainly cleaned up by reference count alone.
This questions the utility of segregating GC by generations and indeed there is some evidence of this. I have been benchmarking the percentage of success of different generations in some programs (such as blach and mypy and a bunch of HTTP servers) and the success rate of the lower generations is generally small. Here is an example of running black over all the standard library:
Statistics for generation 0
| Category | Value |
|---|---|
| count | 157917.000000 |
| mean | 1.192775 |
| std | 3.560391 |
| min | 0.000000 |
| 25% | 0.000000 |
| 50% | 0.000000 |
| 75% | 0.480192 |
| max | 86.407768 |
Statistics for generation 1
| Category | Value |
|---|---|
| count | 14346.000000 |
| mean | 2.670852 |
| std | 11.642815 |
| min | 0.000000 |
| 25% | 0.000000 |
| 50% | 0.000000 |
| 75% | 0.388794 |
| max | 97.406097 |
Statistics for generation 2
| Category | Value |
|---|---|
| count | 1280.000000 |
| mean | 45.698135 |
| std | 27.066735 |
| min | 0.000000 |
| 25% | 31.965862 |
| 50% | 54.618008 |
| 75% | 67.038842 |
| max | 90.592705 |
I am currently investigating if having a single generation with a dynamic threshold that is similar to the strategy that we use currently for the last generation would be generally better to get better performance.
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Linked PRs
- gh-100958
- 主要言語
- Python
- スター
- 77.2k
- フォーク
- 36k
- 平均マージ
- 1日 9時間
- マージ済み PR（30日）
- 558
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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