Include _run_once duration in asyncio debug
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- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 77.2k
- Forks
- 36k
- Métriques de merge des PR
- Métriques de PR en attente
Description
Feature or enhancement
In asyncio debug mode, log the duration of the asyncio iteration if it exceeds the slow_callback_duration (or a separate duration), as is done now for individual coroutine durations.
Pitch
This will capture when one eventloop iteration is slow, not just because one coroutine is blocking for a while, but because there might be several smaller tasks to process (e.g. 10 10ms operations in one tick blocks incoming operations just as much as one 100ms task, but nothing is logged, currently). It might be less actionable info if it doesn’t log the tasks, but it’s proved useful to us in the past as a more general diagnostic with other event loops (pre-asyncio tornado.IOLoop.set_blocking_log_threshold). This may be an indicator that a web worker is overloaded and more replicas are needed, for example, even if each individual task is handled quickly.
I see three possible versions of this:
- like slow coroutines, log only a single time for
_run_onceif it exceeds a threshold. This doesn't contain actionable info on its own other than 'things are slow' - add to 1. some summary information about the tasks (e.g. log total number and top N coroutines and durations if the sum of durations exceeds some threshold)
- replicate tornado's pre-asyncio set_blocking_log_threshold, which logs the stack when the time is crossed via
signal.setitimer. The nice thing about this is it can diagnose hangs, not just slowness, unlike after-complete timer logs. Only available wheresetitimeris also available, of course.
Previous discussion
Brought up originally on async-sig.
Guide de contribution
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Par où commencer
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Piste de recherche
Commencez dans Lib/asyncio/base_events.py, autour de la journalisation existante de la durée des callbacks lents mentionnée dans l’issue, puis examinez la manière dont _run_once est géré. L’issue présente trois conceptions possibles ; commencez donc par préciser quel comportement doit être implémenté, ainsi que le seuil et la sortie de diagnostic attendus. Le travail est considéré comme terminé lorsqu’un diagnostic de la durée de la boucle d’événements en mode débogage, accompagné de la couverture correspondante, a été convenu.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- python
- Domaine
- backend
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- À clarifier
- Accessibilité débutants
- 25/100