Local evaluation silently drops identity overrides on large environments
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 68/100
Línea de trabajo
Rastrea la obtención de entornos para la evaluación local del cliente de Python y compara su comportamiento de paginación y actualización con la implementación de referencia en Flagsmith/flagsmith-nodejs-client#205. Verifica que todas las páginas de entornos contribuyan a la evaluación local, que los entornos de una sola página permanezcan sin cambios y que las actualizaciones lentas registren ambas duraciones; compara los resultados de las sobrescrituras de identidad locales y remotas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Server-side SDKs cache the environment document for local evaluation, but the Python client today only ingests the first response page. For environments large enough to span multiple pages — typically those with many identity overrides — every override beyond the first page is missing from the local cache. Affected identities are evaluated against an incomplete environment and may receive flags that disagree with remote evaluation, with no error surfaced to the operator.
Acceptance criteria
- Local evaluation returns the same identity-override results as remote evaluation regardless of how large the environment is.
- Existing users on environments small enough to fit a single page see no behaviour or configuration change.
- When fetching a full environment takes longer than the configured refresh interval, the SDK logs a warning naming both durations, so the operator knows to raise the interval or trim the environment.
Parent: Flagsmith/flagsmith#4664
Reference implementation: Flagsmith/flagsmith-nodejs-client#205
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 24
- Forks
- 12
- Merge medio
- 15 h 43 min
- PR fusionados (30 d)
- 4
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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