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C call specialization misses with `METH_CLASS`, `METH_STATIC` or `METH_COEXIST`

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type-bug
主要言語
Python
スター
77.2k
フォーク
35.9k
PR マージ指標
PR 指標を取得中

説明

Bug report

Bug description:

The specializer ignores METH_CLASS, METH_STATIC and METH_COEXIST when selecting a specialized C-call instruction, but the corresponding flag guards compare all flags. Affected calls fail these guards and fall back to generic CALL, even after repeated specialization. Return values are correct.

Save this as repro.py and run PYTHON_JIT=0 python repro.py with CPython 3.13 or newer:

import dis
import math


def counter(f):
    call = [i for i in dis.get_instructions(f, adaptive=True)
            if i.baseopname == "CALL"][-1]
    cache = {name: data for name, _, data in call.cache_info}
    return call.opname, cache["counter"]


def control():
    math.gcd(4, 6)


def affected():
    dict.fromkeys((), None)


for f in control, affected:
    for _ in range(100):
        f()
    before = counter(f)
    for _ in range(10):
        f()
    print(f.__name__, before[0], "hit" if counter(f) == before else "miss")

Output from an unpatched Linux build of 5539c2a5437 (3.16.0a0):

control CALL_BUILTIN_FAST hit
affected CALL_BUILTIN_FAST miss

Both call sites should report hit. The example detects misses by comparing the adaptive counter before and after ten calls.

For dict.fromkeys, the specializer masks out METH_CLASS and selects CALL_BUILTIN_FAST, but its guard requires exactly METH_FASTCALL. The actual flags are METH_FASTCALL | METH_CLASS. The method-descriptor guards and corresponding Tier 2 optimizer checks have the same mismatch.

I also reproduced the issue on Linux with CPython 3.13.14, 3.14.7, 3.14.7 free-threaded and 3.15.0rc2.

More cases, pystats results, timing measurements and source analysis.

I have a patch with Tier 1 and Tier 2 regression tests and will open a PR.

CPython versions tested on:

CPython main branch

Operating systems tested on:

Linux

Linked PRs
  • gh-157834

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

はじめの一歩

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

調査の方向性

提供された例を repro.py として保存し、CPython 3.13 以降で PYTHON_JIT=0 を指定して実行し、adaptive-counter misses を再現します。Python/specialize.c にある引用された specialization と、Python/bytecodes.c にある guard および Tier 2 のチェックを読みます。両方の call sites が hit を報告し、Tier 1 と Tier 2 の regression tests が影響を受ける flags をカバーすれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
python
領域
compilers
issue の種類
バグ
難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
活発さ
活発
明瞭さ
明確に書かれている
初心者へのやさしさ
35/100

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