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ROBUSTNESS: Detect when forked process terminates

Aperta
#112 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
r
Ambito
distributed-systems

Direzione di ricerca

Start with the MulticoreParam/bplapply execution path and the parallel::mccollect warning shown in the example. Reproduce the forked worker termination case, then trace how a missing result reaches result[[njob]]. Done means the failure is detected and reported with an informative error instead of the current indexing error.

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

Descrizione

enhancement

Related to Issue #111, I'd like to suggest that you add a layer that detects when a forked process dies, which results in no results for parallel::mccollect(), and give an informative error message.

Example of the problem:

> library(BiocParallel)
> bplapply(1:2, FUN = function(x) quit("no"), BPPARAM = MulticoreParam(2L))
Error in result[[njob]] <- value : 
  attempt to select less than one element in OneIndex
2: In parallel::mccollect(wait = FALSE, timeout = 1) :
  1 parallel job did not deliver a result

I do this in the future framework, where you get an error like:

> library(future) 
> plan(multicore)
> f <- future(quit("no"))
> value(f)
Error: Failed to retrieve the result of MulticoreFuture (<none>) from the forked worker (on localhost; PID 17097). Post-mortem diagnostic: No process exists with this PID, i.e. the forked localhost worker is no longer alive.
In addition: Warning message:
In mccollect(jobs = jobs, wait = TRUE) :
  1 parallel job did not deliver a result
Lingua principale
R
Stelle
69
Fork
32
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

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.

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