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Cache merged context

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Refactoring
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
java
Ambito
api, performance

Direzione di ricerca

Inizia da OpenFeatureClient.evaluateFlag() e mergeEvaluationContext(), quindi traccia il modo in cui attualmente vengono combinati i contesti API, transaction, client e invocation. Implementa la propagazione dall’alto verso il basso proposta e il merge memorizzato nella cache dei livelli superiori, quindi aggiorna la documentazione per raccomandare di impostare i contesti prima di creare i client; il lavoro è completo quando le valutazioni eseguono il merge solo del contesto memorizzato nella cache con il contesto invocation.

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

Descrizione

enhancement

Currently, the OpenFeatureClient.evaluateFlag() method performs a complete context merge on every flag evaluation by calling mergeEvaluationContext(), which merges all four context levels from scratch: API context (global), Transaction context, Client context, Invocation context (evaluation-specific)

Problem: This bottom-up approach is inefficient because:

  • API, transaction, and client contexts change infrequently compared to evaluation frequency
  • Each evaluation recreates the same merged context for the stable upper levels
  • Unnecessary object allocation and computation occurs on every evaluation

Proposed Solution: Implement a top-down context propagation system:

  • API level: When API context changes, propagate to transaction level
  • Transaction level: When transaction context changes, propagate to client level
  • Client level: When client context changes, create pre-merged context (API + Transaction + Client)
  • Evaluation: Only merge the pre-computed context with the invocation context

Benefits:

  • Reduces object churn and GC pressure and improves performance in high-evaluation scenarios
  • Enables better performance scaling for applications with many flag evaluations

The documentation should recommend setting contexts before creating clients to maximize caching benefits.

Lingua principale
Java
Stelle
128
Fork
61
Merge medio
11h 36m
PR unite (30g)
22

Guida per i contributori

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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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