Insanly huge agent cpu spike

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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
cpp, docker
Ambito
distributed-systems, embedded-iot, networking, performance

Direzione di ricerca

Inizia eseguendo il comando Docker fornito sulla configurazione segnalata con Ubuntu 20.04 e ROS 2 Foxy e otto client ESP32, quindi monitora htop durante l’esempio Publisher. Riproduci la crescita ritardata dell’utilizzo della CPU e la perdita della connessione, identifica il comportamento dell’agent responsabile e verifica che l’utilizzo della CPU rimanga stabile mentre tutti i client continuano a pubblicare.

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

Descrizione

Describe the bug
Hi,
I am encountering huge CPU usage of the Micro ros agent running from docker as follows:
docker run -it --rm -v /dev:/dev --privileged --net=host microros/micro-ros-agent:foxy udp4 -p 8888
MicrosoftTeams-image (23)

To Reproduce
Steps to reproduce the behaviour:

  1. Clone repo 'micro_ros_arduino' Foxy Branch
  2. Flash 8 ESPs with it (Client Key unique for each Esp)
  3. Run Publisher example for 3 hours
  4. CPU spike happens after around 3h
  5. See CPU spike on htop

Expected behaviour
A normal usage of ~100% CPU usage max at all times.

System information (please complete the following information):

  • OS: Ubuntu 20.04
  • ROS 2 Foxy
  • Hardware: 8x ESP32 micro-controllers running agent and client version 2.3.0

what can be the possible reason behind such a huge CPU usage?
Observation from my tests: it happens exponentially were it starts to increase to 200 then 500 then 1000%
And after the agent reaches past 200%, the Esp32 loses connection with the agent and fails to publish any messages.
Any help is much appreciated!

Lingua principale
C++
Stelle
201
Fork
111
Merge medio
1g 6h
PR unite (30g)
10

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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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