Re-work how fine grained targets are processed
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- Vorherrschende Sprache
- Python
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- 20.6k
- Forks
- 3.3k
- PR-Merge-Kennzahlen
- PR-Kennzahlen ausstehend
Beschreibung
Currently, fine grained targets are processed per updated module. This can lead to files being processed multiple times (and also a bit hard to reason, but this may be subjective). I propose to reorganise them to be processed in topologically sorted order. So the algorithm would be like this:
- Process all edited files, calculate all fired triggers, chain them to find all invalid targets, check for blocking errors.
- Group targets per module, order them per SCC, then per same heuristics we use to order modules within SCCs in coarse grained incremental. Within module targets are ordered by line number, this is unchanged.
- Process targets in one module from the queue, calculate updated deps and fired triggers, update invalid targets queue (maintaining the sort order), check blockers
- Continue step 3 until no modules left in the queue at this SCC
- Flush error messages
- Continue steps 3-5 until no SCCs left
This way it is much less likely that we will reprocess the same module twice. This will probably give an especially significant performance gain for cold runs, where many modules are updated w.r.t. to remote cache. Also IMO this algorithm is easier to reason about (and more similar to what happens in coarse-grained mode).
This idea appeared some time ago, but was postponed. Filing an issue to not forget about this.
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne damit, die bestehende feingranulare inkrementelle Verarbeitung und die grobgranulare Logik zur Modulreihenfolge nachzuverfolgen. Vergleiche den aktuellen Ablauf pro aktualisiertem Modul mit der vorgeschlagenen SCC-geordneten Zielwarteschlange, einschließlich Blocker-Prüfungen und dem Leeren von Fehlern. Als erledigt gilt, dass Ziele in der angegebenen Reihenfolge verarbeitet werden, ohne unnötige erneute Modulverarbeitung, und dass Leistung und Verhalten validiert sind.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- compilers
- Issue-Typ
- Refactoring
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100