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Re-work how fine grained targets are processed

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needs discussion performance priority-1-normal refactoring topic-fine-grained-incremental
Lingua principale
Python
Stelle
20.6k
Fork
3.3k
Metriche di merge delle PR
Metriche PR in attesa

Descrizione

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:

  1. Process all edited files, calculate all fired triggers, chain them to find all invalid targets, check for blocking errors.
  2. 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.
  3. Process targets in one module from the queue, calculate updated deps and fired triggers, update invalid targets queue (maintaining the sort order), check blockers
  4. Continue step 3 until no modules left in the queue at this SCC
  5. Flush error messages
  6. 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.

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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 tracciando l'elaborazione incrementale a grana fine esistente e la logica di ordinamento dei moduli a grana grossa. Confronta il flusso attuale per modulo aggiornato con la coda di destinazione proposta e ordinata secondo SCC, inclusi i controlli dei blocchi e lo svuotamento degli errori. Il lavoro è completato quando le destinazioni vengono elaborate nell'ordine indicato senza rielaborare inutilmente i moduli e le prestazioni e il comportamento sono stati convalidati.

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

Valutazione

Stack tecnologico
python
Ambito
compilers
Tipo di issue
Refactoring
Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
25/100

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