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[Feature Request]: Expand the info provided in Beam Python's heap dump

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Los mantenedores suelen responder en 1 día

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
python
Área
observability

Línea de trabajo

Comienza con la ruta de estado del heap en sdks/python/apache_beam/runners/worker/worker_status.py y la opción enable_heap_dump en sdk_worker_main.py. Revisa la descripción enlazada y las indicaciones de Memray sobre la fragmentación para definir qué estadísticas del heap nativo, de las asignaciones de Python y de glibc deben informarse. Se considera completado cuando el informe de estado del SDK habilitado expone la información de memoria adicional acordada para la introspección del proceso.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

awaiting triage new feature P2
What would you like to happen?

Beam has a codepath to append heap information into sdk status reports:
worker_status.py, enabled by the --experiments=enable_heap_dump option, see description

We can expand on the info we are currently collecting to allow more introspection into memory allocated by the process so that we can reason about whether memory is growing on the native heap vs Python allocations; we could also try to print glibc stats to provide insights into possible memory fragmentation, see: https://bloomberg.github.io/memray/memory.html#memory-can-be-fragmented for ideas.

Issue Priority

Priority: 2 (default / most feature requests should be filed as P2)

Issue Components
  • Component: Python SDK
  • Component: Java SDK
  • Component: Go SDK
  • Component: Typescript SDK
  • Component: IO connector
  • Component: Beam YAML
  • Component: Beam examples
  • Component: Beam playground
  • Component: Beam katas
  • Component: Website
  • Component: Infrastructure
  • Component: Spark Runner
  • Component: Flink Runner
  • Component: Prism Runner
  • Component: Twister2 Runner
  • Component: Hazelcast Jet Runner
  • Component: Google Cloud Dataflow Runner
Lenguaje dominante
Java
Estrellas
8.7k
Forks
4.7k
Merge medio
2 d 8 h
PR fusionados (30 d)
228

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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