Be ready to run many jobs in parallel
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- distributed-systems
Línea de trabajo
Start by locating the code that checks for finished reactant log files and launches calculations on XSEDE. Examine how concurrent jobs share reactants and log-file directories, then define tests or a reproducible scenario with many parallel reactions. Done should mean shared reactants are calculated once without competing writes.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
For example, if you start 1000 reactions at once (on XSEDE) and 100 of them have a reactant in common, they will each ask themselves "do I have finished log files for this reactant?" and decide "no, I don't, so let me start calculating it". Then you are calculating the same reactant 100 times, probably fighting over saving the log files in the same folder.
This is the sort of thing we need to anticipate and avoid.
We should do something like a "HAZOP" of our code. Think about "too much flow?" etc. at each point. or "what if...".
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 51
- Forks
- 19
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
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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