python / python/cpython

Differential flamegraphs are incorrectly scaled across sampling rates

Aperta
#154,032 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

stdlib topic-profiling type-bug
Lingua principale
Python
Stelle
77.2k
Fork
35.9k
Metriche di merge delle PR
Metriche PR in attesa

Descrizione

Differential flamegraphs compare raw sample counts after scaling the baseline by sampled wall time. This makes identical profiles look very different when the sampling rates differ.

For example, using a 1 kHz baseline and profiling the same workload at 100 Hz reports around -90% for unchanged leaf functions. Using the same rate for both profiles reports approximately 0%.

We should normalize the sample counts consistently and use the sampling interval only when converting samples to time for display.

Linked PRs
  • gh-154082

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia riproducendo il confronto tra differential flamegraph descritto nell’issue con profili a 1 kHz e 100 Hz, quindi traccia dove vengono scalati i conteggi dei sample e dove gli intervalli di campionamento convertono i sample in tempo visualizzato. Il lavoro è completato quando profili identici con frequenze di campionamento diverse vengono confrontati a circa lo 0%, mentre la conversione nel tempo visualizzato rimane corretta.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
python
Ambito
performance
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
35/100

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.