python / python/cpython

Tier 2 optimizer may use canonical builtins for functions with a copied __builtins__ dictionary

Aperta
#157,468 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

interpreter-core topic-JIT type-bug
Lingua principale
Python
Stelle
77.2k
Fork
35.9k
Metriche di merge delle PR
Metriche PR in attesa

Descrizione

Bug report

Bug description:

A function can use a builtins dictionary other than the interpreter’s canonical builtins dictionary. With the JIT enabled, _LOAD_GLOBAL_BUILTINS may nevertheless be constant-folded using interp->builtins.

A dictionary created by vars(builtins).copy() can share its keys table and keys version with the canonical dictionary while storing independent values. Replacing an existing value such as len does not necessarily change that keys version.

The optimizer validates and watches interp->builtins, then obtains the constant from that dictionary. It does not first verify that the optimized function’s func_builtins is the same dictionary. Consequently, an optimized executor can continue using the
canonical len after the function’s own builtins dictionary has been changed.

I reproduced this on main at commit a60343ed17785ebbcd43de9080cadd8e2541db6f. The non-JIT interpreter produces the expected result.

The direct reproducer is a regression introduced by GH-138379 and first appears in Python 3.15.0a1.
A related case involving distinct functions with the same function/code version but different builtins dictionaries dates back to GH-116460 and Python 3.13.0a5.

Minimal reproducer

import builtins
from _testinternalcapi import TIER2_THRESHOLD

namespace = {"__builtins__": vars(builtins).copy()}

exec(
    """
def size(value):
    return len(value)

def run(value, n):
    for _ in range(n):
        result = size(value)
    return result
""",
    namespace,
)

print(namespace["run"]([0], TIER2_THRESHOLD))

namespace["__builtins__"]["len"] = lambda value: 42

print(namespace["run"]([0], 8))

Run it with a JIT-enabled build:

$ PYTHON_JIT=1 ./python repro.py
1
1

Expected output:

1
42

With the JIT disabled, the expected result is produced:

$ PYTHON_JIT=0 ./python repro.py
1
42

Proposed fix

Only constant-fold _LOAD_GLOBAL_BUILTINS when the current function uses the interpreter’s canonical builtins dictionary:

ctx->frame->func != NULL &&
ctx->frame->func->func_builtins == interp->builtins

For a custom builtins dictionary, retain the ordinary _LOAD_GLOBAL_BUILTINS operation so that it reads and guards the
function’s actual mapping.

A runtime identity guard should also accompany constants folded from the canonical builtins dictionary:

DEOPT_IF(BUILTINS() != tstate->interp->builtins);

The runtime guard is needed because function or code version checks alone do not identify the function’s builtins mapping.
A distinct function created from the same code object can use a different __builtins__ dictionary while satisfying the existing version guard.

Regression tests should cover:

  1. Mutating an existing value in a copied builtins dictionary after an executor has been created.
  2. Calling a different function with the same code/version but a different builtins dictionary through an existing optimized
    executor.
CPython versions tested on:

3.15, CPython main branch

Operating systems tested on:

Linux

Linked PRs
  • gh-157766

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 eseguendo il riproduttore minimo con PYTHON_JIT=1 e confrontalo con il risultato senza JIT. Traccia la gestione di _LOAD_GLOBAL_BUILTINS da parte dell’ottimizzatore Tier 2 e dei controlli di runtime esistenti, quindi aggiungi la copertura di regressione sia per i dizionari di builtins copiati sia per funzioni distinte che condividono codice/versione. Il lavoro è completato quando entrambi i casi producono il risultato atteso con builtins personalizzati dopo l’ottimizzazione.

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

Valutazione

Stack tecnologico
python
Ambito
compilers, testing-qa
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Specificata chiaramente
Idoneità per principianti
30/100

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.