pyout might be dragging us behind on large dandisets
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- cli, performance
Direzione di ricerca
Inizia riproducendo il comando di download segnalato per dandiset 000026 con py-spy e analizza l’attività di pyout e jsonschema mostrata nel profilo. Traccia come si accumulano gli eventi di riepilogo durante il download di lunga durata e determina se la validazione ripetuta dei record ne è responsabile. Il lavoro è completato quando il download del dandiset di grandi dimensioni non trascorre più una quantità sproporzionata di tempo nel percorso identificato e il comportamento rilevante è coperto dai test.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
While troubleshooting with @Kevancic the download of 000026 at MGH we observed that process is at 100% while not downloading much
py-spy top gave following
invocation was
DANDI_DEVEL_AGGRESSIVE_RETRY=1 dandi --log-level=INFO download -e refresh -J 1:1 https://dandiarchive.org/dandiset/000026/draft/files?location=sub-I48
note: we still were logging at DEBUG level in our log file, there were no pyout (?) logs there, but still were spending time validating using jsonschema every bloody record...
In general it should not be a problem but I think it is that within long running process and some "summary" or alike events start to pile up.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 28
- Fork
- 37
- Merge medio
- 1g 17h
- PR unite (30g)
- 11
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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