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`Kernel._control_lock` created after it may be used

Offen Anfängerfreundlich
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Bewertung

Schwierigkeit
2/5
Geschätzter Aufwand
1-3 Stunden
Anfängerfreundlichkeit
75/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Klar beschrieben
Aktivitätsstatus
Aktiv
Tech-Stack
python
Bereich
backend

Rechercherichtung

Das Problem liegt in ipykernel/kernelbase.py um Zeile 347, wo auf _control_lock zugegriffen wird, bevor es initialisiert wurde. Schauen Sie sich die __init__-Methode der Kernel-Klasse an, um zu sehen, wo _control_lock gesetzt wird. Die Lösung besteht darin, sicherzustellen, dass die Sperre erstellt wird, bevor irgendwelche Kontrollnachrichten verarbeitet werden. Überprüfen Sie den verlinkten Branch als Referenz für den Patch und validieren Sie die Lösung, indem Sie den Kernel in einer simulierten Umgebung mit hoher Latenz ausführen.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

I ran into the following exception when running a Notebook inside VSCode with the python environment running on a remote machine (through the VSCode tunnel). The remote machine has a distributed file system which can cause significant latencies when starting a notebook from scratch, which can unearth race conditions that would be unlikely on a normal laptop or desktop machine. I guess our somewhat offbeat use case is the reason this did not get noticed before.

ERROR:tornado.general:Uncaught exception in ZMQStream callback
Traceback (most recent call last):
  File "/apps/gent/RHEL9/cascadelake-ib/software/IPython/9.14.0-GCCcore-15.2.0/lib/python3.14/site-packages/traitlets/traitlets.py", line 651, in get
    value = obj._trait_values[self.name]
            ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^
KeyError: '_control_lock'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "/apps/gent/RHEL9/cascadelake-ib/software/PyZMQ/27.1.0-GCCcore-15.2.0/lib/python3.14/site-packages/zmq/eventloop/zmqstream.py", line 565, in _log_error
    f.result()
    ~~~~~~~~^^
  File "/apps/gent/RHEL9/cascadelake-ib/software/jupyter-server/2.19.0-GCCcore-15.2.0/lib/python3.14/site-packages/ipykernel/kernelbase.py", line 347, in dispatch_control
    async with self._control_lock:
               ^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/apps/gent/RHEL9/cascadelake-ib/software/IPython/9.14.0-GCCcore-15.2.0/lib/python3.14/site-packages/traitlets/traitlets.py", line 706, in __get__
    return self.get(obj, cls)  # type:ignore[return-value]
           ~~~~~~~~^^^^^^^^^^
  File "/apps/gent/RHEL9/cascadelake-ib/software/IPython/9.14.0-GCCcore-15.2.0/lib/python3.14/site-packages/traitlets/traitlets.py", line 668, in get
    value = self._validate(obj, default)
  File "/apps/gent/RHEL9/cascadelake-ib/software/IPython/9.14.0-GCCcore-15.2.0/lib/python3.14/site-packages/traitlets/traitlets.py", line 741, in _validate
    value = self.validate(obj, value)
  File "/apps/gent/RHEL9/cascadelake-ib/software/IPython/9.14.0-GCCcore-15.2.0/lib/python3.14/site-packages/traitlets/traitlets.py", line 2319, in validate
    self.error(obj, value)
    ~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^
  File "/apps/gent/RHEL9/cascadelake-ib/software/IPython/9.14.0-GCCcore-15.2.0/lib/python3.14/site-packages/traitlets/traitlets.py", line 850, in error
    raise TraitError(e)
traitlets.traitlets.TraitError: The '_control_lock' trait of an IPythonKernel instance expected a Lock, not the NoneType None.

This was with ipykernel v7.2.0 on Redhat Linux 9 (remote machine, HPC infrastructure). I've written a patch for v7.2.0, so we can perform a minimal upgrade of our teaching setup:

https://github.com/tovrstra/ipykernel/tree/bugfix/control_lock_race

I think the same issue (_control_lock created too late) is still present in the main branch. I'll make a PR on the main branch in minute.

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
734
Forks
411
Ø Merge
1 T. 2 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
9

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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